• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1597-1600
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• 2003

컴퓨터시스템은 여러 가지 복잡하고 민감한 시스템을 제어하는데 광범위하게 쓰이고 있다. 최근에 와서는 운영시스템, 제어프로그램, 적용프로그램과 같은 여러 가지 소프트웨어 시스템이 더욱더 복잡화 및 대형화되고 있기 때문에 신뢰성이 높은 소프트웨어 시스템을 개발하는 일이 매우 중요하며, 소프트웨어 제품개발에 있어서 소프트웨어의 신뢰도가 핵심사항이다. 1970년대 이후 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키기 위한 여러 가지 소프트웨어의 신뢰도 모델이 제시되고 검토되었으며, 특히, 소프트웨어 개발 후 테스트단계에 적용하는 신뢰도를 추정하고 예측하는 모델이 많이 개발되었다. 소프트웨어가 주어진 시간간격동안 고장이 발생하지 않을 확률 즉, 신뢰도는 소프트웨어의 테스트과정을 계속해서 반복 및 수정하면 더욱 더 증가된다. 그러한 결함검출현상을 설명해주는 소프트웨어 신뢰도 모델을 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(SRGM)이라 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.805-808
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 $YC_rC_b$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_b-C_g$의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.108-111
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• 2020

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.255-260
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• 1997

일반적으로 한국어는 띄어쓰기 단위인 어절이 형태소 분석의 입력 단위로 쓰이고 있다. 그러나 실제 영역(real domain)에서 사용되는 텍스트에서는 띄어쓰기 오류와 같은 비문법적인 형태도 빈번히 쓰이고 있다. 따라서 형태소 분석 과정에 선행하여 적합한 형태소 분석의 단위를 인식하는 과정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 형태소분석을 위한 어절 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사전에 기반하지 않고 원형코퍼스(raw corpus)로부터의 필요한 음절 정보 및 어휘정보를 추출하는 방법을 취하므로 오류가 포함된 문장에 대하여 견고한 분석이 가능하고 많은 시간과 노력이 요구되는 사전구축 및 관리 작업을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 한국어 어절 인식을 위하여 본 논문에서는 세가지 확률 모텔과 동적 프로그래밍에 기반한 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 모델들을 띄어쓰기 오류문제와 한국어 복합명사 분석 문제에 적용하여 실험한 결과 82-85%정도의 인식 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.9-12
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• 2007

테이블 탑 디스플레이는 사람에게 친숙한 상호작용의 매개체인 손을 입력장치로 이용하는 일종의 탁자형 멀티 터치스크린이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 손가락 제스쳐를 활용하여 필기 숫자를 인식하는 연구를 수행함으로써 테이블 탑 디스플레이에 적합한 필기 숫자 인식 기술을 개발하였고, 이로 인해 추후 진행될 연속 숫자 혹은 특수기호의 성공적인 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 손가락 궤적을 잡음제거, 대표점 추출등의 전처리 과정을 거쳐 16-방향 체인코드로 변환하고, 변환된 체인코드의 학습 및 필기 숫자 인식에 확률 통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 학습에는 총 300개 필기 숫자 데이터를 이용하였고, 인식 실험에 사용한 별도의 100개의 필기 숫자 데이터에 대해 97%의 정인식율을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 춘계학술대회논문집
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• pp.892-896
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• 2001

백색잡음 불규칙 과정으로 모델링된 난류형태의 유체운동에 의하여 가진되는 비선형 시스템의 특성과 제어기법에 대해 연구하였다. 고려된 물리적인 모델은 주질량과 끝단 집중질량을 갖는 보형태의 구조물이다. 그 지배방정식은 확률론적 관점에서 F-P-K 접근법으로 유도되었고, 비선형 해석법으로 Gaussian Closure방법을 이용하였다. 비선형 시스템의 제어기법으로는 슬라이딩 모드 제어기를 최초로 확률영역에서 설계하고 그 효과를 확률영역 및 시간영역에서 고찰하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.921-926
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• 2014

얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11C호
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• pp.1491-1497
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• 2004

구현하기 위하여 고정 소수점 연산기에 적합하도록 최적화를 수행하였다. 최적화 과정은 크게 부호화기의 음질을 고려하여 프로세서의 데이터 워드 길이를 결정하는 과정과 자주 사용되는 초월 함수를 고정 소수점 연산을 통해 구현하는 것으로 구성된다. 데이터 워드 길이를 결정하기 위하여 심리음향 모델 과정의 고정 소수점 연산 오차와 이 오차가 비트 할당 과정에 영향을 미칠 확률 사이의 관계를 통계적 모델로 정의하였다. 여기서 정의된 모델을 사용하여 고정 소수점 연산 오차에 의한 영향이 1% 이내가 되도록 24비트의 데이터 워드를 선택하였다. 최적화된 고정 소수점 심리음향 모델을 사용한 MP3 부호화기의 음질은 부동 소수점 부호화기에 비해 W-R의 음질평가 점수를 기준으로 평균 -0.2 이내의 구분하기 힘든 수준의 음질 저하를 보였다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.169-172
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• 2011

최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.343-343
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• 2012

미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.