• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.641-650
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• 2011

항공라이다시스템은 산림영역의 수직구조에 대한 공간정보를 효율적으로 제공하므로 다양한 산림연구에 이용되어왔다. 수목의 고도는 산림생체량과 같은 산림정보를 유추하기 위한 필수적인 요소로 산림의 지형을 모델링하여 추정할 수 있다. 산림지형은 산림영역에서 획득된 라이다데이터에서 추출된 지면점을 보간하여 추정되므로 지면점 분류를 위한 신뢰성 높은 필터링 방법이 요구된다. 이에 본 연구는 다양한 특성을 갖는 산림영역의 라이다데이터에 세 종류의 대표적인 필터링 방법들을 적용하여 지면점 분류오차 및 필터링 성능을 정량적으로 결정하고 오차발생 원인을 분석하였다. 분석한 결과로 나타난 상호보완적인 특성에 착안하여 개별 필터링의 결과를 융합하여 성능개선의 여부를 확인하였다. 융합을 통해 대상지역의 특성에 따라서 다르지만 성능지표가 최대 10% 이상 개선되어 모든 지역에서 안정적으로 양호한 성능을 보였다. 또한 분류된 지면점으로부터 DTM을 생성하고 검증 데이터와 비교한 결과 약 17 cm 내외의 RMS 오차를 보였으며, 이는 산림정보 추출에 충분히 활용 가능한 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.184-189
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• 2013

본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제12권6호
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• pp.13-20
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• 1993

충격 응답 시간이 긴 시스템을 모델링하기 위한 실시간 적응 디지털 필터를 구현하였다. 대상 시스템의 충격 응답 시간이 길 때, 일반적인 적응 디지털 필터를 사용하는 경우 발생하는 수렴 속도 저하와 계산량 증가 문제를 해결하기 위해서 서브밴드 구조를 갖는 적응 디지털 필터를 구성하였다. 실시간 처리 시스템에서는 GQMF을 사용하여 입력 신호를 4개 대역으로 분할하여 각 대역별로 적응 필터링을 수행함으로써 수렴 속도를 향상시킨다. 또한 대역별 신호를 동시에 분산 처리하기 때문에 계산량 면에서 효율적이므로 시스템의 충격 응답이 긴 경우에는 실시간 처리가 가능하다. 하드웨어 구성은 범용 신호 처리 프로세서인 DSP56001을 호스트 프로세서로 사용하며, 적응 디지털 필터 칩 DSP56200을 사용하여 각 대역 적응 필터를 구성하였다. 실험은 충격 응답 시간이 16 kHz 필터링 시 2000 탭 길이로 가정된 시스템을 대상으로 부동 소수점 시뮬레이션 결과와 실시간 처리 시스템의 결과를 비교하였다. 밴드를 나누지 않은 기존의 방법과 서브밴드 시스템의 비교 실험 결과 입력이 백색 잡음인 경우 대역별 간섭에 의한 성능 저하가 있었으나, 음성과 유사한 특성을 갖는 유색 잡음인 경우 서브밴드 시스템이 단일 시스템에 비해 성능 향상을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2525-2527
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• 2003

최근 P2P 모델을 기반으로 한 애플리케이션의 등장으로 다양한 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. P2P에서는 여러 대의 클라이언트를 상호 긴밀하게 연결함으로써 한 대의 서버에 다수의 클라이언트를 연결했을 때 보다 확실한 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그러나, 기존의 P2P 모델의 경우, 다수의 피어가 네트워크에 참여하여 방대한 양의 자원을 공유할 경우, 원하는 자원을 검색하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 자원 검색의 비효율적인 문제를 해결하고자 협력 필터링 알고리즘을 이용해 P2P 파일 추천 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 P2P 시스템은 피어(Peer)들을 유사한 패턴을 갖는 가상 그룹으로 형성해, 그룹 내에서 유용한 자원들을 검색 없이 공유할 수 있도록 하였으며, 자원의 선호도를 기반으로 요청한 자원 외에 추천 시스템을 통해 선호하는 자원을 예측해 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.23-29
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• 2008

본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권8호
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• pp.57-66
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• 2000

비대칭 광섬유 커플러 ADF(add/drop filter)의 필터링 특성을 새로운 연산자 분리 시영역 모델을 이용해서 해석하였다. 연산자 분리 시영역 모델은 방향성 결합기와 브래그 격자를 포함하는 구조의 소자를 전산모사 할 때 미우 유용하다. 먼저 이 모델을 이용하여 대칭구조의 고아섬유 커플러 ADF의 특성을 해석하여 연산자 분리 알고리듬의 정확도를 확인 한 후에, 비대칭 구조 ADF의 특성을 해석하여 필터링 성능의 최적화에 필요한 파라미터 값들을 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.42-47
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• 1999

본 논문에서는 시변가산유색잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위한 MIMM(mixture interacting multiple model) 알고리즘을 제안 한다. 제안된 방법에서 음성신호는 혼합 은닉필터모델(hidden filter model: HFM)로 모델링되며, 잡음신호는 하나의 은닉필터로 모델링 된다. MIMM 알고리즘은 혼합 은닉필터모델에 의한 다중 Kalman 필터링에 기초한 회귀계산이기 때문에 계산량이 많아, Kalman 필터링 식의 구조적 측면에서 효율적인 계산이 가능하도록 알고리즘을 구현했다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 결과 [4,5]에 비하여 성능향상이 이루어 졌음을 보여 준다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.920-928
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• 2016

최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.31-36
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• 2019

전인적인 인격 형성에 근본적인 역할을 하고 있는 음악과 치료가 융합된 분야인 음악치료는 다양하고 복잡한 치료 방법을 가지고 있다. 음악치료를 담당하고 있는 음악치료사들은 내담자와의 상담에 역전이와 같은 경우의 현상이 발생하기도 하며, 심리적 소진을 경험하고 있기에, 음악 치료의 최종 목표 도달에 많은 어려움이 발생하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 음악치료를 위하여 방문한 내담자와의 원활한 음악 치료 상담을 위하여 협업 필터링 기반의 음악치료 상담 자료 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 상담 데이터와 새로운 상담자의 데이터를 유클리디안 거리 알고리즘을 통하여 유사도를 파악하고, 이를 통하여 유사 상담 자료를 추천하는 것으로서, 음악치료사들은 음악 치료가 필요한 상담자에게 가장 적합한 상담 자료를 제공할 수 있기에 원활한 상담이 진행될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1393-1399
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• 2019

인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.