• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.673-675
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• 2004

Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 의학교육논단
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• 제8권1호
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• pp.35-54
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• 2006

의사에게 있어 자신의 적성과 능력에 부합하는 세부 전공을 선택하는 것은 자신의 자아실현뿐만 아니라 환자들에게도 중요한 의미를 갖는다. 이것은 의과대학생들의 전공 선택을 위해 의과대학 재학 중에 이루어지는 진로개발의 중요성을 시사한다. 이 글은 의과대학생 개개인의 적성과 소질에 따른 전공 선택을 어떻게 지도할 수 있는지 단계별 진로지도 전략에 대해 고찰하였다. 전공 선택 지도의 첫 번째 단계는 자기평가이다. 자기평가는 자신의 적성과 능력에 맞는 전공을 선택하기 위해 스스로에 대한 정보를 모으고 이해하는 과정이다. 두 번째는 전공탐색 단계이다. 이 단계는 자신의 적성과 능력에 부합할 가능성이 높은 전공과목에 대한 정보를 수집하는 것이다. 세 번째는 전공 선택 단계이다. 이 과정은 학생 스스로에 대한 자기평가 결과 및 전공에 대한 탐색 결과에 기초하여 자신이 어떤 분야에 더 적합한가에 대한 의사결정을 하는 과정이다. 전공 선택을 위한 접근 방법의 마지막은 전공 영역의 수련을 위해서 자신이 결정한 전공 선택을 이행하는 단계이다. 이 단계에서는 자신이 선택한 전공영역, 그리고 전공의 수련교육과정을 제공하는 교육기관에 응시원서를 제출하고, 면접을 실시하는 과정이 포함된다. 의과대학생들이 자신의 적성과 소질에 따른 전공 선택과 의과대학생 개개인의 선택의 문제를 넘어 의료 인력의 수급, 의료서비스의 질적인 수준과 밀접하게 관련되어 있다. 그러므로 의과대학은 대학의 책무성 수행차원에서 학생들의 가치관 확립과 진로지도를 위한 체계적인 학생 진로지도 프로그램을 개발하고 학생들을 적극적으로 지원해야 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권1호
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• pp.114-120
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• 2010

데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection) 방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성 (Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition) 방법을 사용한 최적화 기반의 새로운 요소선택 방법을 NP 구조의 기본적인 이론 근거와 함께 제안한다. 또 한 편으로 많은 요소선택 방법들이 다중 형태의 데이터를 처리하는데 한계를 가지고 있는데, NP 기반의 요소선택 방법에 다중 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 요소 성능 평가도구(Evaluators)를 도입하여 이를 극복하고자 한다. 또한 어떤 평가도구가 특정 데이터 형태에서 더욱 좋은 결과를 보이는지를 실험 결과와 함께 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2015

최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.314-316
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• 2012

대용량 지형 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 여러 가지 연속상세단계 기법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법을 적용해도 지형 데이터가 하드웨어에서 처리할 수 있는 크기보다 클 경우 과도한 간략화로 인한 기하오차가 발생하거나 프레임률이 저하된다. 또한 기존 연속상세단계 기법을 수행하기 위해 만들어진 자료구조들 또한 지형 데이터의 크기에 비례하여 커지므로 메모리와 전처리 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 적은 개수의 정점으로 효과적인 지형 렌더링이 가능한 편향맵을 다해상도로 확장하여 별도의 자료구조가 따로 필요 없는 간단한 연속상세단계 기법을 제안한다. 이 방법은 적은 메모리 용량으로 높은 정확도의 지형을 실시간에 렌더링 할 수 있다. 연속상세단계 선택은 보다 빠른 처리를 위해 GPU에서 패치 단위의 테셀레이션을 통해서 단일 패스로 수행된다. 상세단계가 선택으로 세분화 된 지형의 각 정점들은 화면 공간상의 오차를 참조하여 각각의 상세단계를 선택한 후 해당되는 편향맵에 저장된 이동벡터만큼 이동하여 최종 지형 메쉬를 생성한다. 제안한 방법은 전처리 단계를 포함한 모든 처리가 GPU에서 수행되므로 속도가 빠르고 적은 정점으로 보다 정확한 지형을 렌더링 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.191-196
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• 2009

본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.299-304
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• 2003

생물학자들은 시간 패턴에 따라 발현 수준이 변화하는 유전자의 군집화를 시도하고 있다. 지금까지는 군집 방법의 비교 연구가 주로 진행되어 왔으나, 군집화 이전의 유전선택 방법에 따라 군집화 결과가 달라지기 때문에 유전자 선택 단계도 같이 고려되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 Time Control Microarray 자료를 가지고 군집 분석을 하는데 있어서 유전자 선택, 군집분석 방법의 선택, Validation 방법의 선택 등 3가지 요인별로 보다 폭 넓은 비교 연구를 하였다.

• 정보과학회지
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• 제24권4호
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• pp.24-30
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• 2006

온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.