• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
• /
• pp.200-209
• /
• 2003

주어진 염기서열에서 유전자 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전체 프로젝트의 중요한 과정 중 하나이며 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전체가 원핵생물의 유전체에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시원핵생물에 비해 다양한 모델이 제안되었다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 EGSP(Eukaryotic Gene Structure Prediction)프로그램을 개발하였다. 현재 개발된 진핵생물의 유전자 구조 예측 알고리즘 중에서 GenScan이 가장 정교한 젓으로 보고 되고 있는데, EGSP의 결과분석을 위해 Genscan과 함께 GeneID, Morgan의 예측결과를 여러 가지 기준에서 비교하였다. EGSP는 정교한 예측모델을 가지고 있음에도 각 구성모듈에 대한 파라메터의 정교함에서 부족한 면이 나타나므로, 모델의 개선과 각 모듈의 조율을 통해 더욱 개선된 결과를 가지게 될 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.56-63
• /
• 2008

얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음 제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.498-503
• /
• 1998

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.341-342
• /
• 2015

본 논문에서는 파라미터 오차 보상을 통한 3상 BLDC 전동기의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식을 제안한다. 기존의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식은 상 전환 구간마다 발생하는 실제 전류와 모델 전류의 오차로 인해 추정한 역기전력과 속도, 위치에 오차가 그대로 나타난다. 이 오차 성분을 줄이기 위해 본 논문에서는 기계 방정식을 이용하여 개선된 역기전력 추정 식을 제안하였다. 또한 개선된 역기전력 추정 식에 파라미터에 오차가 없다면 센서리스 제어가 가능하지만, 오차가 존재한다면 센서리스 제어가 불안정해진다. 이를 극복하기 위한 파라미터 오차 보상 알고리즘도 제안하였다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2006년도 추계학술대회
• /
• pp.185-189
• /
• 2006

기존의 레거시 시스템은 개발과정에 있어서 이미 많은 시간과 경험과 지식을 갖고 있기 때문에 조직의 핵심 가치를 지닌 재사용 자산으로 활용할 수 있는 의미있는 자산이다. 그러므로 레거시 시스템에서 사용해 왔던 가치있는 자산들을 웹을 기반으로 한 e-비즈니스 환경에 적용시키고, 다양한 플랫폼에서 사용하기 위한 필요성이 증대되었다. 변화하는 환경에 따라 레거시 시스템을 현대화(Modernization)하는 방법중의 하나로 현재 시스템에서 운용되고 있는 것을 OMG에서 제안한 모델기반아키텍처(MDA)를 사용하여 여러 플랫폼을 쉽게 지원하고 모델기반의 통합을 하고자 한다. MDA 환경을 기반으로 기존의 레거시 시스템을 활용하기 위하여 기존의 소프트웨어를 직접 수정 없이 재사용하거나 PSM에서 PIM 변환을 하기 위하여 래퍼(wrapper를 사용한다. 본 논문에서는 이러한 래퍼의 사용에 따른 문제점을 분석하고, 요구에 따라 모델에 대한 접근방식을 다르게 사용하여 시스템의 개선상황에 유연하게 대처할 수 있도록 래퍼를 상황에 따라 적절하게 사용하는 혼합(hybrid) 방식을 적용한 개선전략을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.29-31
• /
• 2019

샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.185-186
• /
• 2018

모델 예측전류제어 과정에서 공통모드전압을 저감 하기 위한 기존연구방안들이 제시되어 왔지만 두 상의 스위치 함수가 변동하는 데드 타임 구간이나 영 전압벡터 두 가지를 모두 저감시키지는 못하였다. 본 논문에서 제안한 모델예측전류제어는 영 전압벡터와 데드 타임에서의 공통모드전압을 고려하여 H8 인버터시스템에서 공통모드전압을 저감하였을 뿐만 아니라 영 전압 벡터 사용으로 인한 THD도 개선하였다. 모델예측전류제어를 적용한 H8 인버터 시스템의 공통모드전압의 저감과 출력전류 THD 개선을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.513-515
• /
• 2020

온라인 게임에서 기존에 가장 활발하게 사용되었던 비즈니스 모델인 확률형 아이템에 대한 문제가 제기되고 법적인 제재가 가해지면서 우리나라 게임 산업은 부분유료화 방식의 온라인게임, 그 중에서도 큰 비중을 차지하는 MMORPG에 어울리는 새로운 비즈니스 모델을 찾아야 한다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 모델로 FPS와 MOBA 장르에서 활발하게 사용되고 있는 '배틀패스' 시스템을 분석하고 이를 MMORPG에 적용하기 위해서는 어떻게 개선해야 하는지 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.513-514
• /
• 2023

초해상은 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 합성하는 기술이다. 이 기술에 딥러닝이 적용되어, 2014년에는 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델이 발표됐다. 이후에는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders)와 GAN(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 한 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 등, SRCNN의 성능을 능가하는 모델들이 발표됐다. ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks)은 SRGAN 모델의 성능을 개선했지만, 완벽한 성능을 내지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 판별자(Discriminator) 구조를 변경하여 ESRGAN의 성능을 개선한다. 실험 결과, 제안하는 모델이 ESRGAN보다 더 높은 성능을 보일 것으로 기대된다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
• /
• 한국시스템다이내믹스학회 2003년도 춘계학술대회발표논문집
• /
• pp.65-71
• /
• 2003

장점 각종 Dynamic 특성을 모델화, Recovery action등 Hardware뿐만 아니라 다양한 민감도 분석이 가능, 절차서 개선, 조직 특성 등 모듈 개념을 활용할 시에 모델화 시간이 절약 기존 방법에 비해 1/2-1/10 정도의 노력, 다른 전략 모델과의 연계가 가능, 단점 정성적 Insight를 얻기 어려움, 평가 시간이 매우 김.(중략)