• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권6호
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• pp.403-412
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• 2016

기술을 이용한 거래 및 투자가 활성화 되면서 기술에 대한 객관적인 평가의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현행 기술가치 평가방법은 신뢰성 및 객관성이 부족한 한계를 가지고 있다. 전통적인 평가방법론인 시장접근법, 수익접근법, 비용접근법 외에도 실물옵션법, 로열티산정법 등 다양한 평가방법론이 연구되고 있으나 시장에서 지배적인 평가방법론은 없는 실정이다. 기술의 가치는 대상에 따라 상대적으로 결정되기 때문에 유사한 기술이라도 동일한 가치 평가방법을 적용할 수 없다. 이에 대하여 소수의 전문가보다 다수 참여에 의한 판단이 객관적이고 나은 결과를 가져온다는 의미의 집단지성 및 크라우드 소싱을 통한 접근은 위와 같은 문제에 대한 대안을 제시해 준다. 본 논문에서는 크라우드 소싱 모델의 네가지 유형인 Wisdom, Voting, Funding, Creation을 접목하여 전문가 그룹을 활용한 직접적 평가 및 대중의 간접적 평가를 통해 기술가치 평가에 대한 객관성을 제고할 수 있는 방법에 대해 논의한다.

• 의정연구
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• 제15권1호
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• pp.145-176
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• 2009

이 글은 한국 국회의 상임위원회 활동을 평가하기 위해 위원의 전문성과 위원회의 대표성이라는 두 가지 지표를 사용하고 있다. 기존의 연구들은 의원들의 잦은 상임위 이동을 근거로 위원회 역할에 대한 부정적 평가를 하는 경우가 많았다. 17대 국회 전반기의 재정경제위원회를 대상으로 경험적 분석을 해 본 결과, 이전의 비판과는 달리 위원회는 전문성과 대표성이 상당한 수준에 이르고 있음을 확인할 수 있었다. 전문성의 지표로 사용되는 상임위 이동을 단순히 이동회수가 아니라 이동방향과 기간을 기준을 살펴보면 실질적인 위원회 이동은 그리 많지 않았다. 제도적으로 대리투표나 부재투표를 허용한다면 통계상 나타나는 위원회 이동은 크게 줄어들 것이다. 재경위원회 본회의 회의록을 분석해 보면 위원들의 출석수준은 국회본회의 수준으로 높으며, 토론에 참여한 위원의 숫자 및 토론시간 등이 충분한 토론의 기회와 활발한 토론이 이루어졌다는 것을 확인할 수 있다. 아울러 대다수의 법안들이 위원회에서 만장일치로 통과되고 있다. 이는 여야총무간의 합의에 의해서이던 혹은 위원회에서 합의도출이던 대다수의 위원들을 설득하고 있다는 것을 보여주는 것이다. 따라서 기존연구들의 비판과는 달리 경험적으로 분석해 보면 상임위원회가 규정된 바대로 민주적으로 운영되고 있다는 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• 한국언론정보학보
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• 제17권
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• pp.37-60
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• 2001

본 연구는 셀프 프리젠테이션 이론과 프레밍 효과론을 논리적 근거로 해서 지역공동체 구조의 특성과 뉴스프레밍 사이의 관계를 가설로 설정하고 있다. 따라서 뉴스 프레밍분석을 위해서 1994년 당시 미시간에서 발행되던 9개의 일간지를 내용 분석했으며, 지역공동체 구조와 관련해서는 1990년의 미시간 주의 인구조사 보고서 상에 나타나는 4개의 인구사회학적 변수(직업, 수입, 교육, 인종)와 한 개의 인구이동 변수를 이용해서, 각 카운티별로 이질성의 정도가 순위 매겨졌다. 마지막으로 종속변인인 투표행위 값으로는 각 카운티에 사는 유권자의 총수를 당시 미시간 주의 주지사이자 후보자였던 엥글러(Enlger)에 대한 투표자 수로 나누어서 나오는 백분율을 이용해서 엥글러 지지율을 얻었다. 이상의 데이터를 가지고 회귀분석을 시행, 다음과 같은 결과를 얻었다. 대새몰이형 프레임은 지역민의 인구사회학적 속성이 이질적인 지역보다는 동질적인 지역에서 보다 투표행위에 영향을 많이 미치며 이에 비해 사회 정체성 프레임은 지역민의 인구사회학적 속성이 이질적인 지역에서 보다 효과적이었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.342-356
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• 2009

본 논문에서는 비월 주사 영상을 하나의 필드만을 사용하여 순차 주사 영상으로 변환시키는 투표 결정 기반 디인터레이싱 보간방법(VDD)을 제안한다. VDD는 투표 결정 방법을 이용하여 4단계 보간 과정을 거치게 된다. 1단계는 MM-ELA방법을 이용하여 거짓 에지 의심영역을 검출하는 과정이다. 검출된 영역은 상위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 결정 방법인 2단계 과정으로 에지 방향을 결정하며 미결정 방향은 3단계 과정인 상, 하위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 및 방향성 평균으로 에지 방향을 보존하고 화질 열화를 최소화한다. 마지막으로 위 단계에서 결정되지 못한 화소는 세밀한 방향을 고려할 수 있는 DOI를 이용하여 보간한다. 계층 구조의 VDD는 복잡도가 높지만 계조도 변화에 취약한 기존 방법들에 비하여 정교한 에지를 추출할 수 있으며 실험결과를 통해 객관적, 주관적 우수성을 나타낸다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.659-669
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• 2012

이 논문에서는 이진 핑거프린트의 결합을 이용해 새로운 이진 오디오 핑거프린트를 만드는 방법을 제안하다. 필립스 핑거프린팅 시스템을 활용하여, 그 시스템에서 활용한과 비슷한 특성을 가질 것이라 예상되는 기본 이진 핑거프린트를 여러 개 추출하고, 기본 이진 핑거프린트들의 투표로 하나의 이진 오디오 핑거프린트를 결정한다. 정합단에서는 이진 핑거프린트를 이용하는 것이 아니라, 기본 이진 핑거프린트들의 합을 이용하여 거리를 계산한다. 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 핑거프린트가 그것의 기초가 되는 기본 이진 핑거프린트들보다 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이 방법을 이용해서 기존의 이진 핑거프린트의 성능을 강화하거나 새로운 이진 핑거프린트를 만들 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.443-458
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• 2014

An extreme learning machine (ELM) is a recently proposed learning algorithm for a single-layer feed forward neural network. In this paper we studied the ensemble of ELM by using a bagging algorithm for facial expression recognition (FER). Facial expression analysis is widely used in the behavior interpretation of emotions, for cognitive science, and social interactions. This paper presents a method for FER based on the histogram of orientation gradient (HOG) features using an ELM ensemble. First, the HOG features were extracted from the face image by dividing it into a number of small cells. A bagging algorithm was then used to construct many different bags of training data and each of them was trained by using separate ELMs. To recognize the expression of the input face image, HOG features were fed to each trained ELM and the results were combined by using a majority voting scheme. The ELM ensemble using bagging improves the generalized capability of the network significantly. The two available datasets (JAFFE and CK+) of facial expressions were used to evaluate the performance of the proposed classification system. Even the performance of individual ELM was smaller and the ELM ensemble using a bagging algorithm improved the recognition performance significantly.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.62-70
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• 2000

본 논문에서는 지능형 차량에서 사용되는 레이더 센서 사이의 상호 간섭 억제 방법을 제안한다. 이 연구는 표준화된 펄스형 레이더에서 동기형 간섭 신호의 억제 방안에 관한 것이다. 레이더 펄스의 방사는 ON-OFF 제어되며, OFF 구간에서 수신된 간섭 신호는 각 레이진 별로 분석되어 저장되며 이를 이용하여 ON 구간에서의 거짓 반사파의 위치를 예측하며, 이로써 ON 구간에서의 동기형 간섭 신호를 제거한다. I-Q 변복조 방식의 레이더 시스템에서, Rayleigh 분포와 Rician 분포의 잡음에서의 오경보 확률과 미탐지 확률을 유도하였다. 펄스 신호 유무의 판별 시의 임계값을 적응적으로 조절함으로써 오경보 확률은 감소시키고 미탐지 확률의 저하를 억제하는 방법을 제시하였으며, 시뮬레이션 결과 오경보 확률은 최고 10\sup 4\배 감소하였고 미탐지 확률의 저하는 무시할 정도였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.332-339
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• 2014

Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.226-228
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• 2005

Predicting the cellular location of an unknown protein gives valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate Prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting . The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached $88.53\%$ for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful forpredicting subcellular localization of proteins.