• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.367-378
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• 2015

본 논문은 기계학습 방법과 필터링 방법을 결합해서 경쟁관계를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 기존 연구들은 기계학습 방법에만 의존해서 관계유형을 인식하는 연구들이 대부분이며. 사용되는 자질도 일반적인 관계유형에 적합한 자질을 사용하고 특히 구문분석 정보가 매우 중요한 자질로 사용된다. 본 논문에서는 구문분석 등의 언어분석 결과를 이용하지 않고, 단순한 자질들(어휘, 거리, 위치, 단서단어)만을 사용해도 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다. 또한, 경쟁관계인식 긍정 정확도를 향상시킬 수 있는 문장별 경쟁유무 분류방법, 스팸분류 방법, 거리제약 기반 자질필터링 방법을 기계학습 방법과 결합한 방법론을 제안한다. 방법론 검증을 위해서 뉴스분야 2,565개 문장을 평가셋으로 구축하였고, 비교 평가를 위해서 규칙기반 경쟁관계 인식기와 기존연구의 관계추출 방법론에 기반한 일반 관계추출기를 적용해서 비교하였다. 성능평가 결과로 규칙기반 엔진이 긍정정확도와 전체정확도(accuracy)가 81.2%와 56.8% 성능을 보였고, 일반 관계추출기는 61.2%와 56.3%를 보였다. 그에 비해서 본 논문에서 제안하는 방법은 긍정 정확도 92.2%와 전체정확도 71.3% 성능을 보여서 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2010

본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.486-493
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• 2023

본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.63-72
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• 1998

하드웨어와 소프트웨어의 다양화는 날로 증가하고 있으며, 네트워크 컴퓨팅 환경은 다양해져 가고 있다. 소프트웨어 개발은 이 기종 컴퓨터 집합, 다른 장소에서의 여러 가지 데이터 유형 저장, 운영체제의 비호환성에 의한 작업, 그리고 여러 가지 데이터베이스와 프로토콜 때문에 많은 비용이 들어가는 작업이 되어 가고 있다. CORBA는 분산 컴퓨팅환경과 이기종 분산 환경의 시스템통합을 위한 표준이다. 채？는 효과적인 시스템 통합을 위해 기술적인 이익을 제공하며, 이 기종의 시스템들의 분산 의사소통 환경을 위한 하부구조를 제공한다. 본 논문에서는 분산객체환경, 소프트웨어 재사용 그리고 WWW과의 연결을 위하여 CORBA 기반을 둔 시스템통합 모델은 응용들의 개발과 시스템의 통합을 용이하게 한다. 또한 WWW와의 연결을 위한 게이트웨이를 구현함으로써, WWW으로의 확장이 가능하다. 본 연구에서 제안한 모델를 증명하기 위하여, 원격 교육 시스템을 본 연구에서 제안한 모델에서 제공하는 서비스들을 사용하여 쉽고, 효과적으로 설계하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.13-24
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• 2020

한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.181-190
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• 2002

본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 원격 강의, 원격 학습, 데모 화면 제작 등의 응용들에 필요한 동영상 멀티미디어 시스템을 제안한다. 이들 멀티미디어 응용들을 지원하기 위해서는 실세계 비디오를 다루는 동영상 시스템과는 달리, 시간적으로 변하는 컴퓨터 스크린과 오디오로 구성되는 동영상을 저작하고 재생하는 멀티미디어 시스템이 요구된다. 연속적으로 변하는 컴퓨터 스크린 이미지는 실세계 비디오의 크기와 영상 특성에 있어 차이점을 가지므로 기존의 MPEG 등과 같은 압축 알고리즘이 부적합하며 따라서 본 논문에서는 새로운 압축 알고리즘을 제안하고 멀티미디어 시스템을 설계 구현한 내용을 설명한다. 또한 본 논문에서 제안된 압축 알고리즘의 성능과 시스템 전체의 성능을 평가한 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.511-522
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• 2002

WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다 본 논문은 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 웹기반 교육평가시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 웹기반 교육평가시스템은 기존 시스템들의 문제점이 되고 있는 문제출제 기능의 미비점을 해결하여 웹 상에서 문제를 출제할 수 있는 온라인 출제방식과 오프라인에서 작성한 문제를 업로드하여 재사용하는 업로드 출제방식을 모두 갖추어야한다. 또한 문항분석 기능을 갖추어 학생이 풀이한 결과에 대한 각종 분석 지표를 제공하여 교사는 난이도 조정이나 문항의 수정을 통하여 문항에 피드백을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 모두 반영하는 시스템을 설계하고 PHP 스크립트 언어와 호환성이 좋은 MySQL데이터베이스를 이용하여 구현하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.93-98
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• 2019

광학시스템에서 가장 중요한 기술 중의 하나는 고속으로 이동하는 표적을 지속적으로 추적할 수 있는 고속 자동 표적 추적 시스템이다. 본 논문은 원거리 소형 표적에 대해서 고속으로 이동하는 표적에 대해서 급격한 형태 변화에도 강인한 상관 트렉커 기반에 자동 표적 추적 시스템을 설계한다. 본 논문은 IR 영상에서 $3{\times}3$ 이상의 표적에 대해서 4ms 내에 고속으로 표적을 추적하기 위한 커널 함수와 correlation filter 설계 최적화 방법을 제시하고, 이를 VxWorks와 같은 실시간 O/S 하에서 짐벌과 함께 연동하여 시험을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 실제로 복잡환경에서 기동하는 드론, 비행체를 대상으로 IR 카메라로 영상을 획득한 후 이를 실시간 보드상에서 시험을 진행한 결과 응답시간 4ms이하에서 약 98% 추적 성공률를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.102-113
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• 2016

본 연구는 지리산국립공원에 서식하는 반달가슴곰의 겨울철 서식지 환경을 체계적으로 관리하기 위해 GIS 및 기계학습 모형으로 서식환경을 분석하여 지리산국립공원의 겨울철 동면기 서식지인 동면 장소 출현과 비동면기 동안의 서식지 환경과의 관계를 파악하였다. 그 결과 환경요인 중 동면 장소 선택에 가장 큰 영향을 준 요인은 경사로 41.4%, 그 다음으로 고도가 20.4%, 탐방로로부터 거리 10.9%, 영급 7.7% 순으로 나타났다. 한편, 반달가슴곰 서식지와 동면지역 서식지 평가결과를 비교해 본 결과, 평균 고도는 동면지역이 63m가 높았으며 최적 고도는 400m 이상 높게 나타났다. 평균 경사는 $7^{\circ}$가 높고 최적 경사는 $12{\sim}43^{\circ}$ 더 급한 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 도로와의 거리는 동면지역이 평균 300m 이상 더 떨어져 있었으며, 최적 이격 거리의 범위는 1,300~2,400m 더 떨어져 있는 것으로 나타났다. 이는 겨울철 동면의 메커니즘을 위한 동면 지역선택 시 조금 더 외부의 침입으로부터 안전하고, 인간과의 접촉에서 멀어지려는 습성에 의한 것으로 판단된다. 본 연구는 반달가슴곰이 동면기간 동안 혹독한 추위와 많은 위협요인을 피할 수 있는 동면 장소를 선택하는 서식환경요소를 분석함으로써, 반달가슴곰의 동면 생태 기작과 서식지 관리를 위한 기초적 자료를 제공하고자 한다.