• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.557-558
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• 2022

본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.635-642
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• 1995

조립제품을 생산하기 위해, 부품간의 조립순서를 결정하는 문제는 전체조립공정에 중대한 영향을 미치는 문제이다. 이때 부품간이 조립순서를 결정하기 위해서는 조립상태에 관한 정보가 필요하다. 따라서 효율적인 조립순서를 결정하기 위해서는 조립상태에 대한 효과적인 표현법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이러한 효과적인 조립정보의 표현법으로서 CCG를 제시한다. CCG는 Component Coupling Graph로서 부품간의 기하학적인 간섭관계에 대한 정보를 접근 방향별로 표현한 그래프이다. 이때 접근방향은 +x,-x,+y,-y,+z,-z의 여섯방향이다. 이 CCG를 이용하면 각 조립상태에 대한 분해가능한 부품을 논리적으로 추론해 낼 수 있게 된다. 부품간의 기하학적인 간섭관계는 coupling 개념을 이용하여 표현하게 되는데, coupling은 각 부품간의 방향별 거리를 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1444-1452
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• 2001

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.577-579
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• 2000

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 작은 기저 영상의 집합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 PCA를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 ICA와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 차원을 줄이고 찾아낸 특징 공간에 Factorial code 표현법을 적용했다. 그리고 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 보였다. 제안한 방법의 우수한 성능을 모의실험을 통하여 입증했다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.49-62
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• 2024

In this paper, a sustainable closed-loop supply chain (SCLSC) network model is proposed for domestic mobile phone industry. Economic, environmental and social factors are respectively considered for reinforcing the sustainability of the SCLSC network model. These three factors aim at minimizing total cost, minimizing total amount of CO₂ emission, and maximizing total social influence resulting from the establishment and operation of facilities at each stage of the SCLSC network model. Since they are used as each objective function in modeling, the SCLSC network model can be a multi-objective optimization problem. A mathematical formulation is used for representing the SCLSC network model and a hybrid meta-heuristic approach is proposed for efficiently solving it. In numerical experiment, the performance of the proposed hybrid meta-heuristic approach is compared with those of conventional meta-heuristic approaches using some scales of the SCLSC network model. Experimental results shows that the proposed hybrid meta-heuristic approach outperforms conventional meta-heuristic approaches.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.4
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• pp.11-24
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• 2021

In this paper, we propose an artificial neural network framework that can represent the foam effects expressed in liquid simulation in detail without noise. The position and advection of foam particles are calculated using the existing screen projection method, and the noise problem that appears in this process is solved through an proposed artificial neural network. The important thing in the screen projection approach is the projection map, but noise occurs in the projection map in the process of projecting momentum into the discretized screen space, and we efficiently solve this problem by using an artificial neural network-based denoising network. When the foam generating area is selected through the projection map, 2D is inversely transformed into 3D space to generate foam particles. We solve the existing denoising network problem in which small-scaled foam particles disappear. In addition, by integrating the proposed algorithm with the screen-space projection framework, all the advantages of this approach can be accommodated. As a result, it shows through various experiments whether it is possible to stably represent not only the clean foam effects but also the foam particles lost due to the denoising process.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.4
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• pp.268-276
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• 2005

This paper deals with optimum communication spanning tree(OCST) problem. Generally, OCST problem is known as NP-hard problem and recently, it is reveled as MAX SNP hard by Papadimitriou and Yannakakis. Nevertheless, many researchers have used polynomial approximation algorithm for solving this problem. This paper uses evolutionary algorithm. Especially, when an evolutionary algorithm is applied to tree network problem such as the OCST problem, representation and genetic operator should be considered simultaneously because they affect greatly the performance of algorithm. So, we introduce a new representation method to improve the weakness of previous representation which is proposed for solving the degree constrained minimum spanning tree problem. And we also propose a new decoding method to generate a reliable tree using the proposed representation. And then, for finding a suitable genetic operator which works well on the proposed representation, we tested three kinds of genetic operators using the information of network or the genetic information of parents. Consequently, we could confirm that the proposed method gives better results than the previous methods.