• 대한수학회지
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• 제58권6호
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• pp.1421-1431
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• 2021

In this paper we study the preservation of various notions of expansivity in discrete dynamical systems and the induced map for n-fold symmetric products and hyperspaces. Then we give a characterization of a compact metric space admitting hyper N-expansive homeomorphisms via the topological dimension. More precisely, we show that C⁰-generically, any homeomorphism on a compact manifold is not hyper N-expansive for any N ∈ ℕ. Also we give some examples to illustrate our results.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제13권4호
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• pp.495-506
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• 2003

본 논문에서는 형식불역의 원리를 적용하여 4차원 이상의 고차원 도형 중 특별한 몇 가지 도형의 기하학적 모델을 탐구해 보면서 이것이 기존의 일반적인 수학적 성질과 원리, 법칙에 모순됨이 없는지를 검증해 보았다. 정다면체는 5개뿐이라는 설명 방식에 형식불역의 원리를 적용하면 4차원 정다포체는 6개뿐임을 설명할 수 있다. 그리고 두 가지 정의(기둥형과 뿔형)에 의해 만들어진 볼록한 고차원 도형들은 다면체에서의 오일러 정리를 일반화한 오일러 특성수에 정확히 들어맞는다는 것을 확인할 수 있다. 특히, 뿔형의 경우는 그 도형의 꼭지점, 모서리, 면, 입체 등의 개수들이 파스칼의 삼각형 구조를 이루고 있으며 기둥형의 경우는 임의로 정한 수의 모든 약수들을 하세의 다이어그램을 통해 약수와 배수의 관계로 표현할 수 있다. 이러한 소재들은 영재 교수학습용 자료로도 활용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.439-448
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• 2006

Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.510-513
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• 2018

본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제27권
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• pp.183-212
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• 2004

이 연구는 맥루한의 '인간 확장' 개념으로부터 출발해, 이동전화가 매개하고 있는 인간 커뮤니케이션 확장 개념이 어떤 차원들로 구성되어 있는지를 논증해보고, 이들 각 차원의 상호작용에 의한 구체적인 이동전화 이용행태와 사회적 관계의 확장의 양상을 실증적 자료를 바탕으로 검증하고자 했다. '이동성'과 '개별성'이라는 이동전화의 매체적 특성은 인간 커뮤니케이션의 '기능 확장'과 '자아 확장'이라는 두 개의 차원 흑은 영역을 견인하고 있으며, 이는 이동전화의 도구적 이용동기와 표현적 이용동기에 각각 조응하고 있음을 밝혀 보았다. 나아가 설문조사방법을 통해 수집된 자료를 분석한 결과, 이용동기의 두 차원의 상호작용 결과, 이동전화 이용자들의 이용행태와 사회적 관계의 확장은 다양한 양상으로 전개되는 것으로 나타났다. 결론적으로 이동전화가 견인하고 있는 인간 커뮤니케이션의 확장은 일률적인 내용과 방향으로 전개되는 것이 아니라, 확장 개념의 두 차원이 상호작용함으로써 불균등한 양상으로 진행되는 것을 알 수 있었다.

• 한국의류학회지
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• 제29권7호
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• pp.926-937
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• 2005

The analysis category of Art to Wear was text analyzed from the research material of 100 projects put together by fashion specialist. The conclusion of Art to Wear was comprehended the general features of it were compared and analyzed from a semiotics context. According to this analysis, the formative features of modern Art to Wear is categorized into three different dimensions from a semiotics light. The formative features of modem Art to Wear in the light of syntactic dimension was divided as an open constructed shape of Space Extension, non-typical Deformation, Geometrical Plasticity. The formative features of modem Art to Wear in the light of semantic dimension express symbolic meaning through metaphorical sign. These sign reflect the body image of the life and death and its objective of Abjection, Hybrid of discultural appearance and the image of Hyper-reality, which are features used to comprehend the inner meaning. The formative features of modem Art to Wear in the light of pragmatic dimension divided the artist emotion and meaning system delivered by Emotive Image, the Phatic Image that arouse inner signification and the Poetic Image which contain artistic and aesthetic meaning within it.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.751-761
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• 2022

디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.107-112
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• 2022

드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.497-509
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• 2008

현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.

• 대한수학회보
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• 제53권3호
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• pp.875-884
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• 2016

Let x : $^{Mn-1}{\rightarrow}{\mathbb{R}}^n$ ($n{\geq}4$) be an umbilical free hyper-surface with non-zero principal curvatures. Then x is associated with a Laguerre metric g, a Laguerre tensor L, a Laguerre form C, and a Laguerre second fundamental form B, which are invariants of x under Laguerre transformation group. We denote the Laguerre scalar curvature by R and the trace-free Laguerre tensor by ${\tilde{L}}:=L-{\frac{1}{n-1}}tr(L)g$. In this paper, we prove a local classification result under the assumption of parallel Laguerre form and an inequality of the type $${\parallel}{\tilde{L}}{\parallel}{\leq}cR$$ where $c={\frac{1}{(n-3){\sqrt{(n-2)(n-1)}}}$ is appropriate real constant, depending on the dimension.