• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.167-169
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• 2012

본 연구는 정수기 화재의 원인 판정을 위한 지식기반을 구축하기 위해서 인위적 착화가 발생했을 때의 연소 확산 패턴을 해석하였다. 실험이 재현되는 동안 외부에서 인위적인 에너지의 공급은 없었으며, 정수기는 정상 작동 상태를 유지시켰다. 인위적 화염으로 착화되어 50[sec] 경과하였을 때까지 불꽃은 외부에서 관측되지 않았다. 그러나 120[sec] 정도 경과되었을 때 일순간 화염은 확산되기 시작하였으며, 부분적인 소락이 발생되는 것이 관측된다. 화염이 180[sec] 동안 진행되었을 때 강제로 진압된 후 연소패턴 분석에서 최초의 착화점을 기준으로 정확한 브이패턴(V-pattern)이 형성되었으며, 외부에서 화염이 공격되었을 때와 확연한 차이가 있음을 알 수 있다. 또한 정수기 후면에 설치된 방열판의 열화 특성 분석에서 화열의 공격방향 판정이 가능한 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.21-24
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• 2002

본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1345-1346
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• 2015

본 논문에서는 보행자 및 배경 이미지로부터 HOG-PCA 특징을 추출하고 다항식 기반 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기과 최적화 알고리즘을 이용하여 보행자를 검출하는 시스템 설계를 제안한다. 입력 영상으로부터 보행자를 검출하기 위해 전처리 과정에서 HOG(Histogram of oriented gradient) 알고리즘을 통해 특징을 추출한다. 추출된 특징은 고차원이므로 패턴분류기 분류 시 많은 연산과 처리속도가 따른다. 이를 개선하고자 PCA (Principal Components Analysis)을 사용하여 저차원으로의 차원 축소한다. 본 논문에서 제안하는 분류기는 pRBFNNs 패턴분류기의 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시킨다. 사용된 데이터로는 보행자 검출에 널리 사용되는 INRIA2005_person data set에서 보행자와 배경 영상을 각각 1200장을 학습 데이터, 검증 데이터로 구성하여 분류기를 설계하고 테스트 이미지를 설계된 최적의 분류기를 이용하여 보행자를 검출하고 검출률을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.269-272
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• 2000

본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.456-464
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• 1997

본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.49-56
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• 2007

최근 보색 패턴(complementary pattern)을 이용한 비간섭 프로젝션 기반 증강현실 기술이 제안되었으며, 가상 스튜디오에 활용하는 방안이 모색되고 있다. 그러나, 관련 기술은 삽입된 보색 패턴의 비가시성이 보정 성능과 상충된다는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 보색 패턴의 비가시성과 보정 성능 사이의 상충관계를 완화하기 위해 컨텐츠 적응형 패턴 은닉 기술을 제안한다. 증강현실 영상의 색감 및 텍스처의 복잡도에 따라 지역적으로 (locally) 다른 채널 및 세기로 보색 패턴을 삽입한다. 우선, YIQ 컬러 공간에서 표현된 증강현실 영상을 균일한 크기의 영역으로 나눈 다음, 각 영역에 대해 I 성분이 지배적이면 Q 채널에 패턴을 삽입하고 Q 성분이 지배적이면 I 채널에 패턴을 삽입한다. 또한, 각 영역에 대해 미분 필터를 이용하여 텍스처의 복잡도를 계산한 후, 텍스처의 복잡도가 크다면 강한 패턴을, 복잡도가 작으면 약한 패턴을 삽입한다. 다양한 실험 및 사용자 평가를 통해, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 크게 두 가지 상반되는 장점을 가짐을 확인하였다. 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능 면에서 제안된 방법이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 패턴의 비가시성이 크게 개선된다. 반대로, 제안된 방법의 패턴의 비가시성이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능이 크게 개선된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.127-129
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• 2002

객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12A호
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• pp.2008-2014
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• 1999

IDDQ 테스팅은 CMOS 회로에서 발생되는 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출하는 테스팅 방식이다. 본 논문에서는 테스트 대상회로의 게이트내부에서 발생하는 단락을 고려하여, 이 결함을 검출하기 위한 테스트 패턴을 찾아 주는 IDDQ 테스트 패턴 발생기를 구현하였다. 테스트 패턴을 생성하기 위해 게이트 종류별로 모든 내부 단락을 검출하는 게이트 테스트 벡터를 찾아냈다. 그리고 10,000개의 무작위패턴을 테스트대상 회로에 인가하여 각 게이트에서 요구되는 테스트 벡터를 발생시켜 주면 유용한 테스트 패턴으로 저장한다. 입력된 패턴들이 모든 게이트 테스트 벡터를 발생시켜 주거나 10,000개의 패턴을 모두 인가했을 경우 테스트 패턴 발생 절차를 종료한다. ISCAS '85 벤처마크 회로에 대한 실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 성능이 우수함을 보여주었다.