• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권6호
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• pp.1-16
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• 2008

지하수 오염취약성이란 매질 자체의 고유 오염취약성과 오염 물질의 특성 또는 특정 인간 활동 등에 따른 특정 오염취약성으로 분류되며, 세계적으로 각국의 대수층 수리적 특성 및 사회환경 여건에 따라 오염취약성 평가 기법들이 개발되어 왔다. 국내에서도 지수 방법의 하나로서 지질구조선 등을 고려한 변형 DRASTIC 방법을 개발하였으나, 고유 및 특정 오염취약성에 대한 명확한 이해 및 지하수 환경 여건 등을 고려하여 국내 여건에 맞는 오염취약성 평가 기법을 개발해야 한다. 특히, 지하수법 제정 이후 지하수 기초조사, 각종 연구 프로젝트 등을 통하여 생성된 대용량의 수질자료, 수문특성 자료, 오염원자료, GIS data 등을 종합적으로 활용하여 다양한 기법을 접목, 검증해 본다면 현실성 있는 오염취약성 평가 기법이 가능할 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.184-188
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• 2003

감마나이프는 일회에 대용량의 방사선량을 조사하여 뇌정위 방사선 수술을 하기 때문에, 주기적인 정도 관리가 매우 중요하다. 그러나 국내의 경우 학회 및 규제기관 차원에서 권고되고 있는 표준화된 정도관리 절차서가 없이, 각 기관별로 독자적인 정도관리 절차서를 개발하여 시행되고 있어, 기관별로 상호 비교하기가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 실정에 적합한 감마나이프 정도관리 프로그램을 개발하기 위해, 제조사, 미국 및 일본에서 권고하고 있는 정도관리 절차서를 수집하여 비교 분석하였다 또한 감마나이프에 대한 주기적인 정도관리 검사항목을 선량관련 검사항목, 기계적인 검사항목 및 안전 관리적인 측면으로 분류하였다. 미국의 경우 제조사 보다 엄격하게 권고 및 규제하고 있으며, 일본의 경우 미국의 절차서를 토대로 검사항목 및 주기를 권고하고 있다. 이를 토대로 국내 실정에 적합한 감마나이프 정도관리 절차를 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.173-179
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• 2004

음소 질의어 집합은 문맥 속에서 비슷한 조음 효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성 데이터를 사용하여 측정한 음소들 사이의 유사도를 기반으로 언어나 유사음소단위에 상관없이 자동으로 음소 질의어 집합을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법으로 생성된 음소 질의어들을 사용한 인식기의 에러율이 약 14.3%감소하여 데이터 기반의 음소 질의어 집합이 상태 클러스터링에 효율적임을 관측하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4B호
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• pp.311-322
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• 2006

P2P(Peer-to-Peer) 시스템은 대용량의 데이터를 공유하는데 유용하며, 네트워크 구조에 따라 중앙 집중형, 구조적 분산형, 그리고 비구조적 분산형으로 분류된다. 이 중 Gnutella와 같은 비구조적 분산형 P2P 시스템은 확장성과 신뢰성 측면에서 장점을 갖지만, 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 데이터를 액세스하는 비용도 증가한다는 문제를 가진다. 데이터 중복을 이용하여 이러한 문제를 해결할 경우 중복된 데이터들의 일관성을 유지하기 위한 기법이 필요하다 본 논문에서는 특정 노드가 데이터를 갱신할 때 중복된 사본을 저장하고 있는 다른 노드에 전파하기 위한 새로운 갱신 전파 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 타임스탬프와 push/pull 개념을 조합하여 메시지의 전송 오버헤드를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5B호
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• pp.794-800
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• 2010

디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.445-456
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• 2017

본 논문에서는 트레이닝 데이터가 제한된 환경에서 n-gram 사전을 이용하여 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗을 탐지하는 방법을 제안한다. 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗은 유사한 단어와 문장을 사용하는 경향이 있다. 이러한 특성을 이용하여 스팸 트윗과 정상 트윗에 대한 n-gram 사전을 구축하고 나이브 베이스 분류기를 적용하여 효과적으로 스팸 트윗을 탐지할 수 있음을 보인다. 반면에, 실시간으로 대용량의 데이터가 유입되는 트위터의 특성은 초기 트레이닝 집합 구성에 매우 큰 비용을 요구 한다. 따라서, 초기 트레이닝 집합이 매우 작거나 존재하지 않는 환경에서 적용할 수 있는 스팸 트윗 탐지 방법이 필요하다. 이를 위해 트위터의 리트윗 기능을 활용하여 의사 라벨을 생성하고 초기 트레이닝 집합의 구성과 n-gram 사전 업데이트에 활용하는 방법을 제안한다. 2016년 12월 1일부터 2016년 12월 7일까지 수집된 한국어 트윗 130만 건을 사용한 다양한 실험 결과는 비교 방법들보다 제안하는 방법의 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.