• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.315-319
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• 2016

음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권12호
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• pp.1077-1085
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• 2016

선형 롤러베어링은 하중이 크고 정밀성이 요구되는 이송장치를 지지하기 위해 광범위하게 사용되는 기계요소이다. 본 논문에서는 외력을 받는 선형 롤러베어링의 변위를 계산하기 위한 새로운 모델링 방법을 제시하였다. 먼저 LM 블록을 강체로 가정하여 롤러와 LM 블록의 지배방정식을 유도하였고 Newton-Raphson법을 이용해 계산하였다. 롤러와 레이스 사이의 접촉하중은 롤러의 형상을 고려하여 슬라이싱 기법을 이용하여 계산하였다. 강체 LM 블록 모델에 의해 계산된 접촉하중을 활용하여 LM 블록의 구조적 변형을 유한요소 모델로부터 계산하였다. 최종적인 변위는 강체 LM 블록을 가정한 모델로부터 계산된 변위와 LM 블록 구조해석 결과를 조합하여 도출하였다. 제안된 방법에 의한 결과와 베어링 제작 업체 프로그램 결과와의 비교를 통해 제안된 방법을 검증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권2호
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• pp.11-19
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• 2006

본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1302-1308
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• 2019

본 논문은 CNN (Convolutional Neural Network)와 2D Lidar 센서에서 획득한 위치 데이터를 이용하여 이미지를 분류하는 방법을 제시한다. Lidar 센서는 데이터 정확도, 형상 왜곡 및 광 변화에 대한 강인성 측면에서의 이점으로 인해 무인 장치에 널리 사용되어 왔다. CNN 알고리즘은 하나 이상의 컨볼루션 및 풀링 레이어로 구성되며 이미지 분류에 만족스러운 성능을 보여 왔다. 본 논문에서는 학습 방법에 따라 다른 유형의 CNN 아키텍처들인 Gradient Descent (GD) 및 Levenberg-arquardt (LM)를 구현하였다. LM 방법에는 학습 파라메터를 업데이트하는 요소 중 하나인 Hessian 행렬 근사 빈도에 따라 두 가지 유형이 있다. LM 알고리즘의 시뮬레이션 결과는 GD 알고리즘보다 이미지 데이터의 분류 성능이 우수하였다. 또한 Hessian 행렬 근사가 더 빈번한 LM 알고리즘은 다른 유형의 LM 알고리즘보다 작은 오류를 보여주었다.

• 한국유기농업학회지
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• 제26권2호
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• pp.269-279
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• 2018

본 연구는 가축분뇨 액비와 양분을 조정한 맞춤액비의 관비처리가 시설 하우스 재배에서 가지 생육, 토양 화학성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 수행되었다. 시험구처리는 가축분뇨액비(LM), 가축분뇨액비에 화학비료를 첨가한 양분조정 맞춤액비(LM+CF), 가축분뇨액비에 양분과 아인산 첨가 맞춤액비(LM+CF+PA) 처리구와 화학비료 관행처리구(CCF)를 두었다. 가지의 과장, 과폭, 과중은 LM 처리구가 LM+CF, LM+CF+PA 및 CCF 처리구에 비해 유의적으로 낮았다. LM+CF, LM+CF+PA 및 CCF 처리구 간에 과장, 과폭 및 과중의 유의적 차이는 나타나지 않았다. 가지 주당 수량은 CCF 처리구(27.9 kg)에 비하여 LM 처리구(26.2 kg)에서 6% 낮았다. 가지의 생체중은 CCF와 LM+CF 및 LM+CF+PA 간에 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 가지 주당 상품수량은 LM 처리구에서 가장 낮았으며, CCF 처리구(24.1 kg)에 비하여 LM+CF+PA 처리구(26.6 kg)에서 8% 증가하였다. 토양의 화학성은 CCF 처리구가 다른 처리구에 비하여 전반적으로 높은 경향이었다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 화학비료의 관행시비에 비하여 가축분뇨 액비에 화학비료를 첨가한 맞춤액비에 의한 관비가 가지의 상품생산성 향상 및 토양의 화학성 개선에 유리한 시비방법으로 생각된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.19-28
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• 2003

본 논문에서는 e-learning의 컨텐츠 표준화 연구에 있어 국내외적으로 관심이 집중되고 있는 ADL의 SCORM 표준을 따르는 LMS를 개발하기 위해 컴포넌트 구조에 기반한 개발 방법론을 제시한다. 또한 JSP, EJB 등 J2EE 기반의 분산 객체 컴포넌트에 기반하여 개발된 LMS인 iOneLMS를 SCORM 표준을 따르는 LMS로 변환하기 위해 제시된 방법론에 따라 SCORM 핵심 모듈을 설계하고 J2EE 기반의 EJB 컴포넌트로 구현하였다. SCORM 컴포넌트 모듈은 컨텐츠 들여오기, 강좌등록하기, 수강 및 학습 데이터 수집 등 세 모듈로 나누어 구현하도록 하였으며, 구현 과정에서 ADL 및 AICC에서 제공하는 클래스 라이브러리를 일부 재사용 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.76-82
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• 2010

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.191-201
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• 2005

본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2121-2130
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• 2015

본 논문에서는 단일 RF 단을 사용하여 다중 스트림을 전송할 수 있는 LM-MIMO (load-modulation multiple-input multiple-output) 시스템에 대하여 알아보고, 이 시스템에서 사용하는 부하변조 (load modulation) 방법이 고차 m-PSK (phase shift keying) 심볼이나 고차 m-QAM (quadrature amplitude modulation) 심볼을 효과적으로 생성할 수 있는지 확인한다. 그리고 부하변조를 사용하는 LM-MIMO 시스템의 성능을 평가한다. LM-MIMO 시스템은 안테나가 확장되어도 단일 RF 단만을 요구하기 때문에 저복잡도, 저전력의 시스템 구성을 할 수 있다. 시뮬레이션의 결과를 살펴보면, T 모델 (model)을 사용하는 부하변조는 고차 m-PSK 변조와 고차 m-QAM 변조를 효과적으로 지원할 수 있다. 또한 부하변조를 사용하는 LM-MIMO 시스템이 기존의 이상적인 m-PSK나 m-QAM 변조를 사용하는 MIMO 시스템과 유사한 성능을 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 $4{\times}4$ LM-MIMO 시스템이 기존의 $4{\times}4$ MIMO 시스템과 유사한 성능을 내는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-348
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• 2012

급성 전골수구성 백혈병(acute promyelocytic leukemia, APL)은 치료제가 한정적이고 그 또한 다양한 부작용을 초래한다. 최근 암세포 형성 억제에 세균 추출물을 사용하는 경우가 증가하는데 이를 이용하여 기존의 약제보다 효과적이면서 부작용이 적은 치료제 개발이 필요하다. 본 연구에서는 L. monocytogenes에서 분비되는 물질(LmSup)과 세균 자체가 함유하고 있는 물질(LmE)을 추출하여 HL-60 세포에 처리한 다음 세포증식 억제 효과를 보고자 하였다. 세포 생존율 및 세포고사를 확인하여 세포를 죽음으로 유도하는 지 파악한 다음 작용기전을 규명하고자 세포주기의 변화 및 ROS 생성을 관찰하였다. 그 결과, LmSup와 LmE가 급성 전골수구성 백혈병(APL) 세포인 HL-60의 세포고사를 유도하고, sub G0/G1기 증가로 세포주기를 비정상적으로 차단함으로써 세포고사를 유도함을 확인하였다. 이때, ROS가 관여함을 관찰하였다. 이를 통해, LmSup 또는 LmE의 구체적인 항암효과 및 기전 분석을 통해 난치병인 APL의 치료 방법 및 치료제 개발에 기여하고자 한다.