• 기계와재료
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• 제21권3호
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• pp.62-73
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• 2009

전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.477-480
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 객체 검출(object detection) 모델인 YOLO를 기반으로 하는 감정에 따른 표정 인식 시스템을 활용하여 상담 시 보조 도구로 사용하는 방법을 제공한다. 또한, 머신러닝 기술 기반의 툴킷인 dlib 라이브러리를 사용하여 마스크 착용자의 눈 형태 관측을 통한 표정 인식 및 감정 분석의 정확도 상승을 도모하였다. 이 기술은 코로나19의 장기화로 온라인 수업이나 화상회의를 지원하는 플랫폼들이 전성기를 누리고 있는 현시점에서 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.721-722
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• 2024

문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.317-320
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• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제27권4호
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• pp.19-28
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• 2016

최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.282-284
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• 2012

음성 인식 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서 음성 인식 시스템이 활용되고 있다. 본 논문에서는 사용자 음성으로부터 입력된 문장의 의도를 파악하여 모바일 기기를 제어할 수 있는 시스템에 대해서 기술한다. 사용자의 의도를 파악하기 위해, 동일한 의미를 가진 문장 형태들을 LSP(Lexico Semantic/Syntactic Pattern)로 구성하였고, 이를 이용하여 입력된 문장의 의도를 파악할 수 있는 문장-의미 분석 시스템을 구현하였다. 사용자의 음성 인식은 구글 안드로이드 음성 인식 모듈을 이용하였으며, 음성 인식 모듈과 문장-의미 분석 시스템을 통해 얻어진 화자의 의도는 모바일 기기의 동작과 연결된다. 본 논문은 자연적인 음성 명령을 통해 자연스러운 모바일 제어가 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.838-840
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• 2005

얼굴인식 기술은 타 생체 인식 기술에 비해 경제성과 사용자 편리성이 높은 이유로 최근 몇 년간 영상 이해 분야의 가장 성공적인 응용의 하나로 주목받고 있다. 그러나 얼굴인식은 타 생체인식에 비해 정확도가 떨어지는 문제가 있으며 이것은 배경, 조명 또는 포즈등과 같은 요인으로 인해 얼굴인식을 위한 전처리 작업인 얼굴영역 검출이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 얼굴영역 검출을 하기 위해서 나타나는 문제점들인 배경, 조명등의 환경적인 요인을 8x8 블록영상과 블록들의 연결성을 이용하여 제거한 후 얼굴만을 검출한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경 및 원거리에서 촬영된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제12권4호
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• pp.35-46
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• 2008

본 연구의 목적은 젊은 성인들의 레저인식과 우울한 기분 완화 레저행동 간의 관계를 조사한 연구로서, 호주의 대학생 433명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. '활동적 사회적', '일관련', '스포츠 신체적', '창조적', '파괴적', '휴식적', '수동적 기술의존적' 모두 8개의 우울한 기분 완화 레저 행동 형태가 분석되었고, 이 중 '활동적 사회적', '스포츠 신체적', '야외활동과 여행' 요인이 '레저인식'에 정(+)의 관계의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 우울한 기분 완화 레저행동 요인들은 레저인식의 4개 하위차원과도 유의한 관계를 갖고 있었으며, '현명한 레저참여' 요인이 우울한 기분 완화 레저행동과 가장 높은 관계를 갖고 있었으며, 다음은 '레저기술'로 나타났다, '레저지식'과 '레저태도'는 비교적 전자보다 낮은 관계성을 갖고 있는 것으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1713-1723
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• 1999

문자 인식 기술은 인쇄도니 형태로 존재하는 수많은 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 가장 유용한 대안이다. 본 논문에서는 문자 인식 기술을 사용한 데이터베이스 구축의 타당성을 조사하기 위하여, 문자인식기를 사용한 데이터베이스를 시범적으로 구축하였다. 우선 데이터베이스를 구축할 때 문자 인식기의 선택 시 고려하여야 할 사항들을 살펴보고, 이를 기준으로 4가지의 상용 문자 인식기에 대한 인식 실험을 거친 후 그 중 인식 성능이 가장 좋은 것을 선택하였다. 대상 문서로는 다양한 인쇄 품질 및 특성을 갖는 실제 논문집의 초록을 대상으로 삼았으며, 대량 데이터에 대한 인식률 계산을 위해 수작업된 데이터베이스가 있는 KT 테스트 컬렉션[1]을 선택하였다. 실험은 실제 대용량 데이터베이스 구축과 유사한 환경을 만들기 위해, 문서별 학습이나 기울기 보정 등의 사전 작업을 생략하였다. 실험 결과 970편의 논문 요약문에 대해 평균 문자 인식률 90.5%를 보여, 한글 문자 인식 기술이 아직 데이터베이스 구축에 활용되기에는 이르다는 것을 보였다. 문자 인식에 의한 인식 오류에서는 수작업 한 문서에서 발견되는 오류와는 상이한 유형이 많이 발견된다. 본 논문에서는 추후의 연구를 위하여 문자 인식 텍스트에서 나타나는 오류의 유형을 분류하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.37-40
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• 1997

RP(Rapid Prototyping) 기술은 점점 그 활용범위를 넓혀가는 추세이며, 의료분야에서도 임플란트의 제작등에 RP 기술의 도입이 시도되고 있다. 뼈나 치아 등의 인체부속물들은 속성상 직접 그 형태를 파악하기가 힘들고, 따라서 그 대체물인 임플란트의 제작을 위해 MRI나 CT등의 장비가 사용되고 있다. 의료분야에까지 이르는 RP의 활발한 활용에도 불구하고, 아직 국내에서는 RP에 대한 인식이 부족하고 그 활용에 대한 연구가 거의 없는 상황이다. 본 논문은 MRI, CT등의 2차원 평면데이터로부터 직접 RP 기계의 표준입력화일인 STL 파일을 생성시키기 위한 방법을 제시한다. 그리고 MRI로 스캐닝된 사람의 머리뼈 형상을 삼각메쉬 형태의 STL 파일로 변화하여 RP 기계를 통한 실물 모형 제작이 가능하도록 한 예를 설명하였다.