• 한국CDE학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.395-404
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• 2007

Feature-based modeling and history-based modeling are the two main paradigms that are used in most of current CAD systems. Although these modeling paradigms make it easier for designers to create solid model, it may pose dependency constraints on features that are interacting one with another. When editing such features, these constraints often cause unpredictable and unacceptable results. For example, when a parent feature is deleted, the child features of the parent feature are also deleted. This entails re-generations of the deleted features, which requires additional modeling time. In order to complement this situation, we propose a method to delete only the features of interest by disconnecting the dependency constraints. This method can provide designers with more efficient way of model modification.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.374-379
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• 2004

지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다 기존의 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 점을 개별적으로 각각의 점이 지표를 구성하는지를 시험한다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 다량의 점을 포함한 데이터를 처리하려면 시험과 관련되어 심각한 계산량이 유발되어 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹핑하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법은 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 표면집단들로부터 지표를 구성하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 제안된 방법을 항공라이다 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.189-195
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• 2012

본 논문에서는 휴먼 인지를 위한, 근적외선 얼굴 영상에서의 얼굴 검출 방법이 제안된다. 에지의 강도와 방향에 기반한 에지 히스토그램이 근적외선 영상으로부터 얼굴을 검출하기 위해 사용되었다. 조명변화에 강인하기 때문에, 제안된 에지 히스토그램은 얼굴을 효과적으로 표현하고 구별한다. 얼굴 검출을 위한 분류기로서는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였으며 제안한 방법은 ULBP(Uniform Local Binary Pattern)보다 적은 피쳐 개수를 가지면서도 에러율 측면에서, ULBP의 경우보다 나은 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.142-144
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• 2003

최근 모바일 장치의 발전과 보급으로 차량 네비게이션 시스템(naigation system)과 같이 모바일 장치를 이용한 지도정보 서비스가 발전하였다. 모바일 장치는 자원이 한정되어 있고. 네트워크의 대역폭이 적기 때문에 크기가 크고 복잡한 벡터 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 한정된 자원에 적합한 형태로 공간데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 이는 스케일과 사용자의 요청에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 제거하고 스케일에 따라 보여지는 형태가 바뀌는 피쳐들에 대해 공간타입을 바꾸는 필터링을 통해 최적화된 지도 정보로 구성한다. 이렇게 구성된 정보는 불필요한 정보가 감소되어 데이터의 크기가 작아지는 장점을 갖는다. 또한 구성된 정보는 주요 부분부터 단계적으로 클라이언트에 보냄으로써 클라이언트에 대한 응답시간이 빠르게 되며, 사용자의 요구에 적합한 형태의 공간 정보를 우선순위가 높은 데이터부터 단계적으로 클라이언트에서 보여짐으로써 사용자에게 필요한 공간정보를 보다 빠르게 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.246-248
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• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.372-376
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• 2023

본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.522-523
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• 2023

CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.265-274
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• 2006

지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.91-104
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• 2021

본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.