• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1027-1032
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• 1994

This paper introduces a interword modeling and a Viterbi search method for continuous speech recognition. We also describe a development of a real-time voice dialing system which can recognize around one hundred words and continuous digits in speaker independent mode. For continuous digit recognition, between-word units have been proposed to provide a more precise representation of word junctures. The best path in HMM is found by the Viterbi search algorithm, from which digit sequences are recognized. The simulation results show that a interword modeling using the context-dependent between-word units provide better recognition rates than a pause modeling using the context-independent pause unit. The voice dialing system is implemented on a DSP board with a telephone interface plugged in an IBM PC AT/486.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.405-412
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• 2010

기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.43-64
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• 2011

본 연구의 목적은 초등학교 6학년 아동을 대상으로 하여 수학적 모델링을 적용한 입체도형의 겉넓이 수업에서 학습이 이루어지는 동안 나타나는 학생들의 추상화 과정을 분석하고 학습에 대한 사전 사후의 겉넓이 이해 검사 결과를 비교함으로써 겉넓이에 대한 이해 정도를 알아보고자 함이다. 학생들의 추상화 과정을 분석한 결과 학생들은 주어진 수학적 모델링 과제를 해결하는 동안 수학적 원리를 포함한 모델을 개발하면서 모둠별로 각기 다른 수준의 추상화 과정을 나타냈으며, 겉넓이 이해 검사 결과 사후 검사에서 학생들의 겉넓이에 대한 이해가 향상되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권55호
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• pp.85-96
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• 2000

This paper describes IDMS, a graph-based modeling system that supports problem structuring. We employs influence diagram as a problem representation tool, that is, a modeling tool. In particular, IDMS is designed as domain-independent shell. Therefore, a modeler can change the contents of the knowledge base to suit his/her own interested domain. Since the knowledge base of IDMS contains both modeling knowledge and domain knowledge, IDMS provides not only the syntactic support for modeling tool, but also the semantic support for problem domain. To apply the method in the real world context, we tested IDMS on the process selection problem in business reengineering, which is typical semi-structured problem.

• 한국학교수학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.103-122
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• 2016

본 연구는 수학과 교육과정의 변화에 따라서 초등학교 3,4학년 수학교과서의 수학적 모델링 관련 제시 방법을 분석하고, 수학적 모델링 관점에서 교과서 개발의 방향을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 분석의 틀은 김민경(2010)이 수학적 모델링 관점에서 제시한 Mathematics in Context[MiC]와 우리나라 초등수학교과서의 분석 기준을 예비조사를 통해 적용한 후, 수정 보완하여 우리나라 교과서에 대한 분석 기준으로 사용하였다. 연구 결과 7차 교육과정에서 2009 개정 교육과정에 의한 수학교과서로 변화하면서 수학적 모델링의 관점에서 볼 때, 실세계 맥락의 상황 제시는 ${\ll}$확률과통계${\gg}$를 제외한 모든 영역에서 증가하였고, 수학적 모델의 표현 방법은 ${\ll}$규칙성${\gg}$을 제외한 전 영역에서 표현 방법이 다양해졌으며, 의사소통에 있어서는 ${\ll}$규칙성${\gg}$ 영역을 제외한 모든 영역에서 유형이 다양화되고 빈도가 증가하였다. 연구 결과를 바탕으로 향후 교과서 개발에서 고려해야 할 부분을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.155-164
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• 2015

본 연구에서는 다양한 HEVC 구문요소들을 적응적으로 파이프라인 및 병렬 처리할 수 있는 CABAC 복호화기 아키텍처를 설계 및 구현하였다. CABAC는 높은 압축률을 제공하지만, 구문요소 단위 순차적 복호화와 문맥간 강한 데이터 종속성, 빈 단위 복호화 과정 때문에 고성능 복호화 처리를 어렵게 한다. CABAC의 복호화 처리 성능을 높이기 위하여 연속된 flag 타입의 구문요소에 대해서는 다음에 복호될 구문요소들을 선행 연산하여 적응적으로 파이프라인 처리하였고, 멀티빈으로 구성된 구문요소는 최대 3개 빈까지 병렬 처리하는 고성능 구조를 설계하였다. 또한 이진산술복호기를 가속화하기 위해 문맥모델 업데이트와 재정규화를 선행 병렬 연산하고, 복호화 결과값에 따라 선택해서, 이진산술복호기의 임계 지연시간을 개선하였다. 제안하는 HEVC CABAC 아키텍처는 최대 1.01bins/cycle의 처리 성능으로 기존 구조대비 약 2배의 가속화 성능을 갖는다. 65nm ASIC 합성 결과 224M bins/sec.의 복호화 성능을 보이며, QFHD영상의 실시간 처리를 가능하게 하였다.

• East Asian mathematical journal
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• 제40권3호
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• pp.341-353
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• 2024

This paper aims to provide a general review of Opinion Dynamics (OD) and its related models, along with application examples for special agents. We will discuss special classes of social actors, such as informed actors, opponents, and extremists, in the context of opinion dynamics. Our main objective is to determine the extent to which opinion dynamics, as a mathematical sociology, relates to social reality. To achieve this, we present key elements of mathematical sociology in Opinion Dynamics, which we then apply to real socioeconomic phenomena using modeling assumptions and mathematical formulations.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.247-260
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• 2021

Data modeling is a process of developing a model to design and develop a data system that supports an organization's various business processes. A conceptual data model represents a technology-independent specification of structure of data to be stored within a database. The model aims to provide richer expressiveness and incorporate a set of semantics to (a) support the design, control, and integrity parts of the data stored in data management structures and (b) coordinate the viewing of connections and ideas on a database. The described structure of the data is often represented in an entity–relationship (ER) model, which was one of the first data-modeling techniques and is likely to continue to be a popular way of characterizing entity classes, attributes, and relationships. This paper attempts to examine the basic ER modeling notions in order to analyze the concepts to which they refer as well as ways to represent them. In such a mission, we apply a new modeling methodology (thinging machine; TM) to ER in terms of its fundamental building constructs, representation entities, relationships, and attributes. The goal of this venture is to further the understanding of data models and enrich their semantics. Three specific contributions to modeling in this context are incorporated: (a) using the TM model's five generic actions to inject processing in the ER structure; (b) relating the single ontological element of TM modeling (i.e., a thing/machine or thimac) to ER entities and relationships; and (c) proposing a high-level integrated, extended ER model that includes structural and time-oriented notions (e.g., events or behavior).

• 서비스연구
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• 제4권1호
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• pp.49-59
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• 2014

상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.