• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.79-82
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• 2009

본 연구는 인터넷의 진화 및 이미징 디바이스 전반의 발달에 따른 디지털 카메라의 진화 전략을 다룬 논문이다. 오늘날의 카메라 기술은 하루가 다르게 발전해 나가고 있다. 수동 필름 카메라에서부터 최첨단 하이브리드(hybrid) 카메라에 이르기 까지 카메라는 끊임없이 진화해 왔으며 사용자 계층 역시 다양해지고 있다. 디지털이 적용된 디지털 카메라의 경우, 웹의 발전과 더불어 활용도가 다양해 짐에 따라서 기존에는 전문가와 비전문가 계층으로 명확하게 나뉘던 사용자 계층도 그 경계가 모호해졌으며 사용자의 수 역시 비약적으로 증가하였다. 수많은 사업자들이 디지털 카메라 시장에 진출함에 따라, 높은 성장세가 지속되던 컴팩트 카메라 (compact camera)시장은 과포화기에 접어들어 성장성이 점차 감소하는 추세에 있으며, 전문가의 영역으로 여겨졌던 DSLR 시장 역시 선발업체의 높은 진입장벽과 이를 극복하기 위한 후발업체의 지속적인 도전으로 인해 경쟁은 치열하고 이익은 내기 어려운 레드 오션(red ocean)이 되었다. 이러한 상황 속에서 디지털 카메라가 활용될 수 있는 대표적 매체인 웹 역시 '웹 2.0' 이라는 용어가 생길 정도로 발전했다. 웹2.0시대가 본격화되어 서로 다른 사용자들이 자유롭게 컨텐츠를 공유하고 누구든지 쉽게 정보의 생산에 동참할 수 있게 됨으로써 기존의 웹에서 일어나지 않았던 다양한 변화들이 생겨나게 되었다. 본 연구에서는 변화의 특징들을 살펴보기 위해 웹 2.0 시대의 대표적인 컨텐츠 공유 커뮤니티로 자리매김한 야후(Yahoo)사(社) 플리커(Flickr)의 사례를 통해 디지털 카메라 사용자들의 디지털 카메라 사용패턴을 살펴보고 이를 통해 디지털 카메라의 진화를 설명하고자 한다. 인터넷이 발전하며 디지털 카메라와 관련 되어 나타난 대표적인 변화는 일반 소비자가 진화하는 점 이라고 볼 수 있다. 컨텐츠의 공유가 자유로운 웹 플랫폼의 등장, 카메라 기술이 결합된 소형 디지털 단말기의 발전 등으로 인해 비전문가 영역에 속해있던 일반 소비자 계층에 Flickr와 같은 웹 커뮤니티에서의 활동을 통해 준전문가 계층으로 진입하려는 욕구가 생기게 되었는데, 이렇게 형성된 욕구에 따라 디지털 카메라 시장 역시 새로운 수요를 만나게 되었다. 본 연구에서는 경쟁이 치열한 시장 상황 속에서 디지털 카메라의 향후 발전 방향을 알아보기 위해 우선 디지털 카메라 기능을 나누어 본 후, 이미징 디바이스 시장과 웹의 발전 형태에 대해 분석해보았다. 이어 본 연구에서는 분류된 디지털 카메라의 기능을 바탕으로 웹 2.0 시대에 시장을 주도할 수 있는 디지털 카메라의 변화방향에 대해서 알아보았다. 본 연구는 감성적 및 이성적 측면에서 디지털 카메라의 향후 전개방향을 살펴보았다는 점에서 이론적 실무적 함의를 가지는 논문이라고 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제14권4호
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• pp.46-63
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• 1995

본 논문에서는 시간지연신경망을 이용한 한국어 무제한 어휘 연결단어 인식 시스템에 대해 기술하였다. 인식단위로는 인접한 두음소의 천이과정을 포한하는 이음소 (diphone)를 사용하였으며 그 개수는 329개이다. 한국어 연결단어 인식과정은 음성신호의 특징 추출 과정, 이음소 인식과정과 후처리 과정의 세 단계로 구분된다. 특징 추출 단계에서는 입력 음성의 이음소 구간을 분리하여 16차의 필터밸크 (filter-bank) 계수를 구한다. 이음소 인식은 3단계의 계층적 구조로 이루어졌으며 총 30개의 시간지연신경망을 이용해 이음소를 인식한다. 특히, 사용된 시간지연신경망은 인식률을 높이기 위하여 기존의 시간 지연신경망 구조를 변경하였다. 후처리 단계는 음소 천이확률과 음소 혼동확률을 이용한 이음소 오인식 수정과정과 인식된 이음소를 결합하여 어절을 형성하는 과정으로 이루어진다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1290-1295
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• 2017

문서의 텍스트를 바탕으로 각 문서가 속한 분류를 찾아내는 문서 분류는 자연어 처리의 기본 분야 중 하나로 주제 분류, 감정 분류 등 다양한 분야에 이용될 수 있다. 문서를 분류하기 위한 신경망 모델은 크게 단어를 기본 단위로 다루는 단어 수준 모델과 문자를 기본 단위로 다루는 문자 수준 모델로 나누어진다. 본 논문에서는 문서를 분류하는 신경망 모델의 성능을 향상시키기 위하여 문자 수준과 단어 수준의 모델을 혼합한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각 단어에 대하여 문자 수준의 신경망 모델로 인코딩한 정보와 단어들의 정보를 저장하고 있는 단어 임베딩 행렬의 정보를 결합하여 각 단어에 대한 특징 벡터를 만든다. 추출된 단어들에 대한 특징 벡터를 바탕으로, 주의(attention) 메커니즘을 이용한 순환 신경망을 단어 수준과 문장 수준에 각각 적용하는 계층적 신경망 구조를 통해 문서를 분류한다. 제안한 모델에 대하여 실생활 데이터를 바탕으로 한 실험으로 효용성을 검증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.35-46
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• 2011

본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.165-170
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜의 목적은 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 네트워크의 생존 시간을 최대화 하는 것이다. 그러나 기존의 클러스터링 프로토콜은 센서 노드, 클러스터 헤드와 싱크 노드 사이의 통신방법을 제외하고 주로 클러스터를 구성하는 것에만 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 프로토콜에 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용하고, MAC 계층과 네트워크 계층 간의 cross-layer 설계를 이용하여 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 여기에서 다중경로 정보는 싱크로부터의 경로 요구 패킷을 네트워크에 전파시킴으로서 설정되며 또한 다중경로에 대한 정보는 무선채널의 브로드캐스팅 특징과 결합하여 데이터의 전송 확률을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 제안한 프로토콜이 클러스터 헤드의 부하를 낮춤으로써 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 늘려주고, 네트워크 크기의 증가에 따라 에너지 소비의 증가율이 다소 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-168
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• 2014

본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.518-524
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• 2022

본 논문에서는 합성곱 신경망과 주의집중 메커니즘을 결합하여 뇌파 신호로부터 감정적 스트레스 인식 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 뇌파 신호를 5개의 주파수 영역으로 분해하고, 각 주파수 영역에 합성곱 신경망 계층을 사용하여 뇌파 특징의 공간정보를 획득한 후에 게이트 트랜스포머를 이용한 주의집중 메커니즘을 사용하여 각 주파수 대역에서 두드러진 주파수 정보를 학습하고, 주파수 간 대역 매핑을 통해 보완 주파수 정보를 학습하여 최종 주의집중 표현에 반영한다. DEAP 데이터세트와 6명의 피 실험자가 참여한 뇌파 스트레스 인식 실험을 통해, 제안된 방식이 기존 방식과 비교하여 뇌파 기반 스트레스 인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.857-866
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• 2006

질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.