• 한국항공우주학회지
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• 제44권1호
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• pp.33-39
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• 2016

칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어 왔으며 이 중 칼라 안개 영상의 특성을 토대로 도출한 Dark Channel Prior(DCP) 모델을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 한편 근적외선 영상을 이용한 응용이 널리 사용되고 있으며 근적외선 영상에 존재하는 안개를 제거할 필요가 있음에도 불구하고 기존에 근적외선 영상을 대상으로 하는 안개 제거 기술이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 칼라 영상과 근적외선 영상을 안개 제거 측면에서 비교 분석을 수행하며 적외선 영상에 기존의 칼라 안개 제거 알고리즘 기법을 적용했을 때 나타나는 결과를 분석한다. 또한 근적외선 영상에서의 특징에 맞게 기존 칼라 안개 제거 기법을 수정한 기법을 제안하고 그 결과를 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.26-32
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• 2007

연속적 화자 분류에 있어서 분류 대상이 되는 화자에 대한 정보가 없거나 부족할 경우 정확한 연속적 분류가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표본 화자모델을 이용하는 방법이 제안되었는데, 이 방법을 이용하면 미리 준비된 화자의 데이터가 없이 화자모델 초기화와 화자분류가 가능해진다. 하지만 여전히 화자모델의 표본을 얻는 방법에 어려움이 따른다. 이 문제를 해결하기 위해 벡터 양자화에서 비롯된 화자 양자화를 제안한다. 유선전화 데이터를 이용한 실험에서 화자 양자화를 이용한 표본 화자모델 방법은 무작위 표본추출 방법을 이용할 경우 보다 25%의 성능 향상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.273-278
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• 2014

HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권5호
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• pp.599-610
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• 2018

이 연구의 목적은 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론을 분석하고, 분석 결과에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 Russ et al.(2008)의 분석틀을 수정 보완한 메커니즘 추론 분석틀로 "파브르 곤충기 1~10" 가운데 추론요소가 등장하는 30개의 챕터를 분석하였다. 분석결과 첫째, 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론의 하위 과정 요소는 선지식확인, 대상속성확인, 시작조건확인, 활동확인 등의 과정이 반복적으로 일어났다. 뿐만 아니라 이 메커니즘 추론의 과정 요소들의 순서는 탐구 주제, 의문 유형, 선지식이나 주어진 상황 등에 따라 다르게 나타났으며, 비선형적이고 반복적인 형태로 나타났다. 둘째, 메커니즘 추론의 과정 요소가 나타난 순서에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하였다. 파브르의 탐구 과정 분석을 통해 제안되는 메커니즘 추론 모델은 실체확인형 메커니즘 추론 모델(MIE), 활동확인형 메커니즘 추론 모델(MIA), 실체 속성확인형 메커니즘 추론 모델(MIP) 3가지였다. 이러한 결과는 인과 메커니즘을 밝히고자 하는 탐구를 수행하는 학생들에게 교사가 Why 뿐만 아니라 How, If, What과 같은 다양한 발문을 통해 탐구를 진행하도록 유도할 수 있음을 시사해준다. 또한 교사는 자연 현상의 기저에 존재하는 여러 실체들을 인식하는 메커니즘적 이해가 요구되며 학생들에게 다양한 가설을 생성하도록 하는 기회를 제공해야함을 시사해 준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.919-936
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• 2003

최근 인터넷상에서 전자상거래가 활성화되면서 쇼핑몰에 대한 관심이 날이 갈수록 증대되고 있다. 그러나 쇼핑몰 시스템에 대한 소비자들의 다양한 요구와 기대에도 불구하고 단지 상품만 전시되고 있는 방법이 이용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 추론기법 중 하나인 사례기반 추론을 이용하여 기존의 쇼핑몰과 차별화된 인터페이스 에이젼트 쇼핑몰 모델을 제시한다. 또한 고객들의 정보를 이용하여 사용자에게 유용한 물품을 추천할 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1446-1452
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• 1994

본 논문은 일반적으로 채택하고 있는 소자(device)의 수명분포인 와이블(Weibull) 분포를 적용하여 소자의 가속(accelerated) 수명 테스트에서 얻은 데이터, 즉 소자의 고정 시간을 이용하여 소자의 수명을 예측(prediction)하는데 필요한 보수(parameter)들을 추정 하는데 베이지안(Bayesian) 추정법을 이용하였다. 베이지안 추정법에서 모수를 추정하기 위해서는 사전정보가 있어야 하는데 본 논문에서는 사전정보 없이 현재의 정보만을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 스트레스가 온도인 경우, Arrhenius 모델을 적용하여 소자의 정상동작 상태에서의 수명을 예측 하는데 선형 추정을 하였다.

• 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.75-88
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• 2004

In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.111-114
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• 2003

수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나 이러한 방법들이 대규모 2차원 어레이 안테나를 구성하는 경우 과다한 연산량으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되고 있으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함이 있는 경우 보정을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 신경망 모델을 이용한 도래망향 추정 방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.35-42
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• 2007

본 논문은 Even-Mansour 암호에 대해 안전성 약화 없이 키 사이즈를 줄이는 방법에 대해 다룬다. Even과 Mansour는 랜덤 순열 모델에서 랜덤 순열 P와 두 개의 키를 이용하여 평문 M을 암호화하는 기법($C=k_2\bigoplus P(M\bigoplus k_1)$)을 제안하였다. ASIACRYPT 2004에서 Gentry와 Ramzen은 4 라운드의 Feistel 구조를 이용하여 Even-Mansour 모델의 랜덤 순열을 랜덤 함수로 대치한 새로운 모델을 제안하고 안전성을 증명하였다. 본 논문에서는 Gentry-Ramzen 모델에 필요한 키 사이를 반으로 줄이는 방법을 살펴보고 제안한 방법에 대한 안전성을 랜덤 함수 모델에서 증명한다.