• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.41-49
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• 2015

일반적으로 원거리 피사체를 입체로 촬영할 경우 두 대의 카메라를 교차하기 보다는 평행으로 놓고 좌우 영상을 획득한다. 이를 위해서 특정거리 피사체에 대하여 축간거리와 렌즈의 초점거리를 다양하게 변화시켜가면서 좌우영상들의 깊이총량을 분석하였다. 이들 분석 작업을 통하여 시각적 피로와 시각적 불안정을 주지 않는 축간거리와 렌즈의 초점거리에 대한 데이터를 선택하고, 이들 데이터를 통하여 퍼지제어기를 설계하였다. 피사체에 대한 입체영상을 획득하기 위하여 설계한 퍼지제어기로 축간거리와 렌즈의 최대초점거리를 추론하여 안정된 입체영상임을 확인하였다. 설계된 퍼지제어기는 원거리 피사체의 거리만 입력되면 카메라의 축간거리와 카메라 최대 초점거리 범위가 설정되는 동적 시스템 설계에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.189-198
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• 2001

본 연구는 정신지체 장애인들의 인지-지각적 특성에 따라 컴퓨터 인터페이스를 최적화 시켜 그들의 정보처리를 극대화시킬 수 있는 디자인 요소를 밝히고, 그러한 디자인 요소 혹은 차원으로 자극이 컴퓨터 모니터에 제시되는 위치, 크기 그리고 이동거리를 변화시켜 그에 따른 자극 탐지 수행을 측정하고자 하였다. 실험 1에서는 자극이 가지는 정보량(0, 1, 그리고 2 비트)과 자극 이동거리(8, 10, 12, 그리고 16 픽셀)에 따른 정상집단과 정신지체아 집단의 민감도(d') 차이를 분석하였고, 실험 2에서는 각 정보량 상황에서 자극의 크기(5, 10, 15, 그리고 20 픽셀)와 이동거리에 따른 민감도 차이를 측정하였다. 또한 실험 3에서는 자극 제시위치(좌/상, 좌/하, 우/상, 그리고 우/하)에 따른 민감도의 차이를 살펴보았다. 각 실험에서 피험자들은 목표자극을 탐지하였을 때, 반응키를 신속하게 누르도록 지시를 받았다. 실험 결과는 정보량이 적고, 자극의 움직인 이동거리가 크며, 자극의 크기가 클수록 정신지체아의 민감도는 더 높은 것으로 나타났다 또한 자극이 화면의 좌측 상단에서 제시되었을 때의 민감도가 가장 높았으며, 우측하단에서 제시되었을 때 가장 낮았다. 이러한 결과들은 디자인 요소 중, 자극의 이동거리와 크기를 적절히 증가시킴으로써 정신지체인의 주의집중을 높이고 그로 인한 정보처리를 상승시킬 수 있음을 시사한다. 또한 무관자극이 없는 정보량 0비트의 전범위 주의탐색상황과 자극이 화면의 좌측상단에 제시되어질 때, 정신지체아는 보다 쉽게 정보를 인식할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.262-271
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• 2024

본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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• pp.25.5-26
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• 2011

이 연구에서는 네트워크 기반의 다중기준국을 이용하여 육상교통환경에서 항법위성의 궤도력에 따른 위치결정 성능향상의 정도를 분석하였다. 위성항법보정시스템(Differential Global Positioning System)을 활용하였을 경우 항법위성의 궤도력 오차정보가 소거되지 않는다는 가정 하에 방송궤도력이 아닌 International GNSS Service(IGS) 정밀궤도력중 신속궤도력(Ultra-Rapid)을 이용하여 궤도력 오차에 따라 위치결정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 일반적으로 사용하는 위성항법보정시스템을 활용한 위치결정 방법은 기준국과 사용자의 거리에 따라서 그 성능이 달라진다. 이는 궤도 오차, 대류층 및 전리층 오차 등이 거리에 의존적이기 때문이다. 다중기준국을 활용하는 방법은 거리가 멀어짐에 따라 소거되지 않는 오차등을 극복하기 위한 기술이며 사용자 주변을 둘러싼 기준국들의 측정값을 조합하여 보상을 하거나 정확하게 모델링하여 사용자에게 오차정보를 보정정보로 전송하여 위치결정의 성능을 향상시키는 방법이다. 분석된 결과는 네트워크 기반의 다중기준국 환경에서 사용자와 기준국간의 거리에 따른 공간이격 오차정보 보정정보 생성 연구에 활용하며 이를 통해 육상교통 사용자의 위치결정 정확도 성능을 향상하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.194-197
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• 2008

생물학자들은 기능이 밝혀진 단백질들로부터 치환된 몇몇의 잔기를 이용해 새로운 유용한 단백질들을 만든다. 만들어진 단백질은 높은 서열 유사성을 가지는데 우리는 이런 유사한 서열들로 구성되어 있는 클러스터를 서열 클러스터라고 정의한다. 이 논문에서는 서열정렬방법을 이용하여 서열들의 클러스터에 새로운 요약적 표현방법을 제안한다. 먼저 클러스터 안의 모든 서열들 각각의 거리에서 최소거리를 갖는 서열을 대표로 선택한다. 이 서열거리는 계산된 정렬스코어에 의해 얻을 수 있고 서열정렬의 결과에서 변환된 서열을 Edit-Script라고 불리는 보존정보에 저장한다. 대표로 선택된 서열과 각 클러스터의 Edit-Script가 데이터베이스에 저장되고 이 정보로 각 클러스터의 서열들이 보다 쉽게 만들어진다. 본 연구의 결과에서 Edit-Script의 정보를 이용하면 클러스터안의 서열들의 유사도이 55% 넘었을 때 사이즈가 감소된 것을 알 수 있다. 또한 데이터베이스에서 검색하려는 서열과 관련된 서열들을 검색할 때 데이터베이스 있는 대표서열들을 먼저 비교해 본 후 가장 거리가 가까운 대표서열을 선택하여 그 안의 클러스터 구성서열들과 검색하기 때문에 검색 시간을 단축시킬 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.145-148
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• 2000

이 논문에서는 2차원 얼굴 좌표데이터를 합성하기 위한 음성과 영상 동기화 알고리즘을 제안한다. 영상변수의 획득을 위해 화자의 얼굴에 부착된 표시를 추적함으로써 영상변수를 획득하였고, 음소정보뿐만 아니라 운율정보들과의 영상과의 상관관계를 분석하였으며 합성단위로 시각소에 기반한 코퍼스를 선택하고, 주변의 음운환경도 함께 고려하여 연음현상을 모델링하였다. 입력된 코퍼스에 해당되는 패턴들을 lookup table에서 선택하여 주변음소에 대해 기준패턴과의 음운거리를 계산하고 음성파일에서 운율정보들을 추출해 운율거리를 계산한 후 가중치를 주어 패턴과의 거리를 얻는다. 이중가장 근접한 다섯개의 패턴들의 연결부분에 대해 Viterbi Search를 수행하여 최적의 경로를 선택하고 주성분분석된 영상정보를 복구하고 시간정보를 조절한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.99-108
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• 2006

대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.23-32
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• 2007

도로전광표지(VMS: Variable Message Signs)는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)를 구성하는 주요 서브시스템 중의 하나로서, 불특정 다수를 대상으로 실시간 교통소통 및 돌발상황 정보를 제공해 주는 유용한 기능을 수행한다. VMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에서 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족 시켜야 한다. VMS 판독거리 (Legibility Distance)는 운전자가 VMS 메시지의 문자를 읽기 시작할 수 있는 지점에서 해당 VMS의 설치지점간의 거리를 의미하는데, 도로 및 교통여건, 운전자 특성 등을 고려한 적정 판독거리의 산정은 차량의 주행속도, VMS 메시지 정보량 등과 함께 효과적인 VMS 메시지의 설계 및 운영을 위한 필수조건이라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 실제 도로교통환경에 노출된 운전자의 작업부하를 고려한 보다 현실적인 판독거리 추정모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 서울시 도시고속도로, 영동 및 경부고속도로에 설치된 27개 VMS에 대한 운전자의 판독거리, VMS 메시지 특성, 운전자 특성, 도로기하구조 및 교통특성 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 실제 주행환경에서 운전자의 판독위치 수집을 위해서는 DGPS(Differential Global Positioning System)장비를 이용하였다. 본 연구의 결과물인 판독거리 모형은 VMS 메시지 설계 및 운영을 위한 기본도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.3029-3036
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• 2000

영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다.