• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1968-1969
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• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.219-222
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• 2003

웹 코스웨어의 대부분은 2 차원적인 텍스트와 이미지를 이용한 것으로 설계되어 있으나 3 차원의 입체개념 형성이 필요한 입체도형 학습에서는 효과적인 학습이 되기 어렵다. 본 논문은 WWW에서 3차원 가상현실을 적용하여 구현한 웹 코스웨어로 중학생을 위한 입체도형 학습을 주제로 하였다. 2 차원 평면공간에서는 설명하기 어려운 입체도형의 성질을 3 차원의 가상현실의 공간에서 학습자 스스로 다양한 경험을 통해 이를 이해하고 학습의 개별화 요구를 충족시키는데 그 목적이 있다. 이를 위해 학습자가 주도적으로 학습을 조작, 진행해 나갈 수 있는 구성주의 학습이론을 기반으로 웹에서 3 차원 가상공간을 제공하는 스크립트 언어인 VRML2.0 을 이용하여 모델링하여 동적인 학습과 상호작용성을 높일 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.354-356
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• 1998

축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.587-592
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• 2004

현재 원격탐사 자료는 각 분야 혹은 기관별로 개별적으로 자료 관리, 정보 생산이 이루어지고 있어 활용성이 저하되고 있으며 목적에 따라 활용하는 자료가 다양한 상황에서 활용분야별 특성을 고려한 기술 개발 및 기반구축의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 배경에서 공공기술연구회 소속 4개 기관 (항우연, 지질연, 해양연, 건기연)은 2002년 4월 지상분야, 건설분야, 해양분야 등 전문분야별로 원격탐사센터를 설립하여 공공활용 서비스를 위한 국가원격탐사센터로서의 역할을 수행할 수 있도록 협조체계를 구축하였다. 한국건설기술연구원의 건설원격탐사센터에서는 건설 분야와 관련된 지구관측위성 자료의 분석ㆍ활용 및 체계적인 영상 Data Base를 구축하고 이를 Web을 통해 서비스 할 수 있는 체계를 구축하였다. 현재 건설원격탐사센터 홈페이지(http：//krsc.kict.re.kr)는 기 구축된 수자원/하천분야 관련 공간자료를 Web을 통해 서비스하고 있으며 공간자료의 분석을 통해 획득한 연구 성과들을 지속적으로 갱신하고 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.254-260
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• 2005

이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.339-343
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• 2007

최근의 의료 데이터는 대용량의 디지털 이미지로 생산된다. 이러한 대용량 이미지를 처리하기 위해서는 많은 처리 능력과 대량의 데이터 저장 공간이 필요하다. 현재 각 병원에서 생산되는 의료 이미지는 개별적으로 구축되어있는 PACS[3]에 저장하고 관리한다. 이러한 의료 환경속에서 대량의 데이터 저장공간 확보뿐 아니라 환자들의 중복 검사 방지, 의료 연구를 위한 풍부한 데이터 제공을 위해 각 병원의 의료 데이터를 통합하고 접근하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있는 상황이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 그리드 컴퓨팅 기술을 도입하여 고효율의 처리 능력과 풍부한 데이터 저장 공간을 제공하고자 하였으며, 원격의 사용자가 지역적 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데이터 관리 서비스를 웹서비스로 제공하는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 프로토타입을 설계, 구현하여 실제 가능성에 대해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.424-427
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• 2018

영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.390-394
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• 2010

본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.425-426
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• 2022

본 논문에서는 홍수터, 홍수관리구역, 유지, 습지, 녹지 등의 용어로 지칭되는 홍수완충 공간관리 및 계획수립 시 활용할 수 있는 실무지원 도구 개발을 위한 시나리오를 도출하기 위해 국내·외 선행 연구과 오픈소스 GIS 기반 기술개발 현황을 조사하여 개별 연구에서 수행한 개발 시나리오를 분석하였다. 세부 개발 시나리오 분석 시, Top-Down 방식으로 실시하고 중복되는 시나리오는 병합을 실시하였다. 또한 세분화 완료한 시나리오는 단계를 구분하고 명칭과 부호를 부여하였다. 명칭과 부호 부여가 끝난 시나리오는 홍수완충 공간관리 실무지원 도구 개발 내부 모듈 설계에 적용하였다.