• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.35-39
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• 2008

This paper considers the sequencing of products in mixed model assembly lines. The sequence which minimizes overall utility work in car assembly lines reduce the cycle time, the number of utility workers, and the risk of conveyor stopping. The sequencing problem is solved using Tabu Search. Tabu Search is a heuristic method which can provide a near optimal solution in real time. Various examples are presented and experimental results are reported to demonstrate the efficiency of the technique.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.48-55
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• 2003

Hidden Markov Model(HMM) has a doubly embedded stochastic process with an underlying stochastic process that can be observed through another set of stochastic processes. This structure of HMM is useful for modeling vector sequence that doesn't look like a stochastic process but has a hidden stochastic process. So, HMM approach has become popular in various areas in last decade. The increasing popularity of HMM is based on two facts : rich mathematical structure and proven accuracy on critical application. In this paper, we applied continuous HMM (CHMM) approach with AR coefficient to detect and predict the chatter of lathe bite and to diagnose the wear of oil Journal bearing using rotor shaft displacement. Our examples show that CHMM approach is very efficient method for machine health monitoring and prediction.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1-9
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• 2014

2D 영상 콘텐츠 시퀀스로부터 입체 3D 영상을 생성하는 기존의 2D-3D 변환(conversion) 방법은 제작파이프라인 상에서 많은 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 기존 변환 방식의 문제점을 해결하기 위해 대상 장면의 공간을 재구성하는 효율적인 2D-3D 변환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상 시퀀스를 입체적으로 분석하여 3차원 공간모델을 구성하고 텍스처 재사영 방법을 통해 스테레오 영상을 생성한다. 해석된 장면의 구조 정보를 이용하여 정확한 3D 입체 콘텐츠를 제작할 수 있음을 확인하였다. 제안된 시스템을 이용하여 스테레오그래퍼(stereographer)와 영상 제작자가 2D-3D 입체변환을 효율적으로 진행할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1918-1924
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• 2010

본 논문은 명암도의 변화가 많은 영상 시퀀스에서 움직임 정보를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 계조도 기반의 움직임 추정 알고리즘은 조명 변화가 심한 시퀀스에서 오류가 많이 발생하지만 제안하는 알고리즘은 장면에서의 밝기 변화를 게인과 오프셋의 선형 모델로 정의하고 각 프레임에서의 그라디언트와 위상 정보를 이용하여 움직임을 정합시키므로 극단적인 상황에서도 강건한 특성을 갖는다. 제안하는 알고리즘을 인위적으로 움직임과 명암 변화를 발생시켜 만든 시퀀스와 플리커가 발생한 실제 동영상 시퀀스에 대해 적용하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.128-134
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• 2022

낙동강 하굿둑은 올해 2022년 해수 유입기간을 매월 대조기마다로 확대, 하굿둑 상류 15 km 이내로 기수역 조성을 목표로 운영되고 있다. 목표 기수역 조성구간 및 염수피해 방지를 위한 신속한 의사결정을 위해 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 Long Short-Term Memory(LSTM)을 적용하여 낙동대교(하굿둑 상류 약 5 km)지점의 염분 예측을 수행하였다. 창녕·함안보 방류량 등 낙동강 하구역의 시·공간적 특성을 반영하기 위한 입력데이터를 구축하였으며, Sequence length에 따른 정도 변화를 통해 낙동강 하구역의 수리학적 특성을 고려한 최적모델을 구축하였다. 예측 정확도는 결정계수(R-squred)와 RMSE(root mean square error) 이용하여 통계분석을 실시하였으며. Sequence length가 12일 때 R-squred 0.997, RMSE 0.122로 가장 정도가 높았으며, 선행 예측시간은 12시간 간격까지 R -squred 0.93 이상으로 높은 정도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.774-781
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• 2017

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 순차 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 7.65%p 이상 높은 F1 80.07%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 56.67%(멘션 경계), 60.11%(중심어 경계)로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 7.68%p, 1.5%p 더 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.168-176
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• 2014

영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1346-1353
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• 1996

본 논문은 상위레벨에서 VHDL을 사용하여 순차회로의 주요 구성요소인 플립플롭을 모델링하는 방법과 고장을 검출하기 위한 테스트생성 알고리즘을 제안 한다. RS, JK, D, T플립플롭은 데이터 흐름형을 이용하여 모델링한다. 칩레벨 모델의 기본 구조인 마이크로 오퍼레이션 시이퀸스를 하나 이상의 다른 마이크로 오퍼레이션 사이퀸스에 연결된 제어점으로 나타낸다. 다른 마이크로 오퍼레이션을 제한하고 있는 마이크로 오퍼레이션고 장(FMOP고장)을 효과적으로 나타내기 위하여 고울트리의 개념을 사용하며 고울을 처리하기 위해서 휴리스틱 조건을 이용한다. FMOP나 제어점 고장(FCON)이 발생 할때 고장 활성화, 경로 활성화 및 활성화된 경로를 유지하기 위한 명료화과정을 거쳐 테스트 패턴을 생성 제안한 알고리즘을 C 언어로 실현하고 예제를 통하여 유효성을 확인 한다.