• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.31-43
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• 1995

본 연구에서는 교통부 자동차 등록 원시자료를 이용하여 자동차제작사가 직접 사용할 수 있는 사후관리를 위한 등록통계 시스템을 개발해서 결과를 제시하고자 한다. 특히 통계 활용범위를 극대화하도록 하기 위해 차명은 코드화로 작성하여 통합차명으로 표준화, 업계재편과정으로 인한 종전 자동차 제작사는 합병, 인수한 최종 자동차제작사에 통합, 단산 및 양산 차명별로 차령별분류, 시.군.구의 행정단위별의 통계정보 수록 및 자동차소유자의 구매성형분석을 위한 년령별분류외 15개 유형별로 개발결과를 제시함으로써 효율적이고 과학적인 통계를 산출할 수 있도록 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.183-186
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• 1995

본 논문에서는 연속적인 움직임을 가지는 얼굴 영상의 시퀀스에서 미리 정의한 몇개 특징점의 프레임 단위의 이동자취를 구하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 우선 얼굴영상에서의 특징점의 정의 및 그 추출과정을 보인다. 프레임간의 특징점들은 관성력으로 인하여 그 속도벡터가 급격히 변화할 수 없다는 평탄화 성질(smoothness)과, 이동후 다른 특징점들에 비해 근거리에 위치한다는 근접성 (proximity)을 가정하여 대응되는 쌍들을 구한다. 구현된 시스템을 실질적인 얼굴 영상의 시퀀스에 대해 실험하고, 그 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.219-222
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• 2002

본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.23-28
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• 2008

한국어 처리에서 구문분석기에 대한 요구는 많은 반면 성능의 한계와 강건함의 부족으로 인해 채택되지 못하는 것이 현실이다. 본 연구는 구문분석을 레이블링 문제로 전환하여 성능, 속도, 강건함을 모두 실현한 시스템에 대해서 설명한다. 우리는 다단계 구 단위화(Cascaded Chunking)를 통해 한국어 구문분석을 시도한다. 각 단계에서는 어절별 품사 태그와 어절 구문표지를 자질로 사용하고 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 최적의 결과를 얻는다. 98,412문장 세종 구문 코퍼스로 학습하고 1,430문장(평균 14.59어절)으로 실험한 결과 87.30%의 구문 정확도를 보였다. 이 결과는 기존에 제안되었던 구문분석기와 대등하거나 우수한 성능이며 기존 구문분석기가 처리하지 못하는 장문도 처리 가능하다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.195-201
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• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.2
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• pp.3-10
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• 1999

This paper describes the development and evaluation of a Korean address input system employing automatic speech recognition technique as user interface for input Korean address. Address consists of cities, provinces and counties. The system works on a window 95 environment of personal computer with built-in soundcard. In the speech recognition part, the Continuous density Hidden Markov Model(CHMM) for making phoneme like units(PLUs) and One Pass Dynamic Programming(OPDP) algorithm is used for recognition. For address recognition, Finite State Automata(FSA) suitable for Korean address structure is constructed. To achieve an acceptable performance against the variation of speakers, microphones, and environmental noises, Maximum a posteriori(MAP) estimation is implemented in adaptation. And to improve the recognition speed, fast search method using variable pruning threshold is newly proposed. In the evaluation tests conducted for the 100 connected words uttered by 3 males the system showed above average 96.0% of recognition accuracy for connected words after adaption and recognition speed within 2 seconds, showing the effectiveness of the system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.847-850
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• 2010

최근 많은 수문학자들은 전지구적 기후변화로 인한 피해 예방과 저감을 위해 기후변화가 수문학적으로 어떤 영향을 미치고 있는지 알기 위해 많은 연구를 진행하고 있으며, 기후변화시나리오를 작성하고자 이산화탄소 배출농도를 가정하여 다양한 시나리오를 생성하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 수자원 관리를 위해 저해상도의 GCM(General Circulation Models) 모형에서 생성되는 모의결과를 유역 규모의 단위로 스케일 상세화 기법(downscaling)을 적용 시켜 보고자 한다. 이를 위해 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A1B 시나리오를 채택하여 우리나라 기상청이 연구에 참여 제공하고 있는 EHCO-G 모델의 모의결과를 이용하여 소양강 유역에 적용하였다. 상세화 기법으로는 현재와 과거의 입력값들과 이에 대응된 출력값들을 알고 있는 경우에 미래의 새로운 입력값들에 대한 예측값들을 추출하는데 유용하며, 비선형적 비연속적인 특성이 강한 모델에 강점을 가지고 있는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델을 사용하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.2C
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• pp.200-208
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• 2009

A macroblock layer rate control for H.264/AVC has the problem that allocated target bits for current frame occasionally are exhausted too fast due to inadequate quantization parameter assignment. In this case, the maximum permissible quantization parameter is used to encode for remaining macroblocks and it leads to degradation of the visual quality. In addition, the header bits length estimation algorithm used for quantization parameter assignment takes the average header bits length for the encoded macroblocks of the previous frame and the current frame. Therefore, it generates a big mismatch between the actually generated header bits length and the estimated header bits length. In this paper, we propose adaptive quantization parameter decision method to prevent early exhausting target bits during encoding the current frame by considering the number of macroblocks that have negative targets bits in previous frame and the improved header bits length estimation scheme for accurate quantization parameter decision.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.7
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• pp.55-62
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• 2001

In this paper, we propose a new adaptative pruning algorithm which effectively reduces the search space during the recognition process. As maximum probabilities between neighbor frames are highly interrelated, an efficient pruning threshold value can be obtained from the maximum probabilities of previous frames. The main idea is to update threshold at the present frame by a combination of previous maximum probability and hypotheses probabilities. As present threshold is obtained in on-going recognition process, the algorithm does not need any pre-experiments to find threshold values even when recognition tasks are changed. In addition, the adaptively selected threshold allows an improvement of recognition speed under different environments. The proposed algorithm has been applied to a Korean Address recognition system. Experimental results show that the proposed algorithm reduces the search space of average 14.4% and 9.14% respectively while preserving the recognition accuracy, compared to the previous method of using fixed pruning threshold values and variable pruning threshold values.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.197-198
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• 2019

최근 국내 재난유형별 사회재난 발생 현황을 살펴보면 다중밀집시설에 대한 대형화재의 발생 비율이 가장 높은 비율을 차지한다. 이는 대규모 재난 발생에 대한 광범위한 재난정보 전달뿐만 아니라 한정된 지역에 재난정보를 전달하는 방안이 필요함을 시사한다. 현재 지역적 재난정보전달이 가능한 방안으로는 긴급재난문자(CBS) 방식이 있으나, 기술적 한계로 기지국 간의 셀을 그룹화하는 클러스터링 방식으로 전달을 하고 있다. 이로 인해 최소 발령 범위는 시 군 구 단위로 한정할 수밖에 없으며, 재난 발생 지역에서 벗어난 영향이 적은 지역까지 발령하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 건물, 구역 등 한정된 지역에 정보전달을 위한 긴급재난문자 표준 기술에 대해 조사하고 적합한 기술에 대해 논하고자 한다.