• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.689-697
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• 2010

본 연구에서는 비디오이미지로부터 추출된 텍스트영역으로부터 문자인식을 수행하였다. 비디오영상으로부터 추출된 문자열은 한글, 영어, 숫자, 특수문자 등으로 혼합되어 있거나, 또는 다양한 폰트와 크기, 그래픽 형태의 글자 존재, 영상의 기울어짐, 끊김, 잡영, 접촉, 저해상도의 글자 등으로 인하여 일반적인 문자인식에 비해 많은 어려움이 존재한다. 이와 같은 어려움을 극복하기위해 본 연구에서는 모든 글자에 대해서 인식하지 않고 가장 빈번하게 등장하는 글자만을 인식하고 나머지는 버리는 방법을 사용하였으며 지지도벡터기계와 정칙화판별분석의 2단계 문자인식 방법을 이용하여 인식률을 개선하였다. 또한 인식률이 좋지 못한 4형식과 5형식 글자에 대해 모음별로 중분류를 실시하였다. 실험결과 지지도벡터기계와 정칙화판별분석을 동시에 사용하는 방법이 다른 문자인식의 방법들보다 인식률이 우수하였으며, 부분적인 중분류의 방법을 이용한 경우 향상된 인식 성능을 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.683-691
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• 2004

에러가 존재하는 전송환경을 통해 MPEG-2 비디오를 전송하기 위해서는 다양한 에러 제어 기법이 필요하다. 특히, 수신 단에서 독립적으로 구현할 수 있는 에러 은닉 기법은 양질의 영상을 얻기 위해 중요한 기술이다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 움직임 벡터 추정 및 적응적인 BMA 방법을 이용하는 시간적 에러 은닉 방법에 대해 제안한다. 복잡도가 높은 BMA를 사용하기에 앞서 주변 움직임 벡터를 이용한 움직임 벡터 추정을 통해 에러 은닉을 수행한다. 그 결과가 만족스럽지 못할 때에는 주변 매크로블록의 움직임 활동도와 움직임 리터에 따라 탐색 범위를 줄이고 신뢰도가 높은 경계화소들을 추출하는 적응적 BMA을 적용함으로써 에러 블록을 좀더 효과적으로 복원할 수 있다. 이러한 에러 은닉 방법은 기존의 BMA와 비교하여 복잡도는 줄이면서 PSNR 측면에서 0.3∼0.7㏈ 정도의 성능향상을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권3호
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• pp.220-227
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• 2019

궤도상에 있는 인공위성은 천문력 기반 태양 모델을 사용하여 기준 벡터를 형성한다. 이를 위해 제트 추진 연구소(JPL)에서 개발한 천문력인 DE-Series, 또는 Vallado가 제안한 기준 벡터 생성식을 사용한다. DE-Series는 체비셰프 다항식의 수치 계수를 제공하는데 정밀도가 높다는 장점이 있지만 인공위성의 탑재 컴퓨터의 계산 부담이 있으며, Vallado 방식은 생성식을 통해 태양 벡터를 간단히 구할 수 있지만 낮은 정밀도를 제공한다. 본 논문에서는 DE-Series를 통해 얻은 태양의 위치를 체비셰프 다항식으로 Curve fitting하여, 관성좌표계에서의 태양 위치좌표를 구할 수 있는 체비셰프 다항식 계수를 제공하는 프로그램을 개발하였다. 기존 방식에 비해 정밀도를 향상시킬 수 있었으며, 제안된 방법은 고성능, 고정밀 초소형위성 임무에 활용될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.489-495
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• 2022

언어모델(Language Model)을 구축하기 위한 딥러닝 기법인 LSTM의 경우 학습에 사용되는 말뭉치의 전처리 방식에 따라 그 결과가 달라진다. 본 연구에서는 유명한 문학작품(기형도의 시집)을 말뭉치로 사용하여 LSTM 모델을 학습시켰다. 원문을 그대로 사용하는 경우와 조사/어미 등을 삭제한 경우에 따라 상이한 단어벡터 세트를 각각 얻을 수 있다. 이러한 전처리 방식에 따른 유사도/유추 연산 결과, 단어벡터의 평면상의 위치 및 언어모델의 텍스트생성 결과를 비교분석했다. 문학작품을 말뭉치로 사용하는 경우, 전처리 방식에 따라 연산된 단어는 달라지지만, 단어들의 유사도가 높고 유추관계의 상관도가 높다는 것을 알 수 있었다. 평면상의 단어 위치 역시 달라지지만 원래의 맥락과 어긋나지 않았고, 생성된 텍스트는 원래의 분위기와 비슷하면서도 이색적인 작품으로 감상할 수 있었다. 이러한 분석을 통해 문학작품을 객관적이고 다채롭게 향유할 수 있는 수단으로 딥러닝 기법의 언어모델을 활용할 수 있다고 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.129-131
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• 2010

분산 비디오 부호화(distributed video coding)는 분산 소스 부호화의 대표적인 응용분야로서 부호화 복잡도가 부호화기에서 복호화기로 이동되어 저전력 부호화 환경에 매우 적합하다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호화의 성능 향상에 있어 가장 중요한 보조 정보의 효과적인 생성 방법을 제안한다. 우선 보조 정보 생성을 위한 키 프레임들 간의 블록 움직임 추정에 있어 기존 방법들이 대체적으로 가정하고 있는 선형적인 움직임 이동에 따른 잘못된 예측을 해결하기 위해 두 장 이상의 키 프레임을 사용하여 블록 움직임을 추정한 후, 선형 회귀(linear regression)를 이용하여 보조 정보 상의 블록 움직임 궤적을 추정한다. 이때 움직임 추정을 위한 키 프레임 번호를 증가하며 선입선출(FIFO)형 버퍼에 저장 및 삭제하여 동일한 보조정보에 해당하는 여러 움직임 벡터 필드와, 기존의 선형적인 움직임이 가정된 움직임 벡터 필드를 동시에 생성한다. 다음으로 보간(interpolation)하려는 보조 정보 프레임 내의 임의의 블록에 가장 가깝게 통과하는 움직임 벡터 필드를 선택하여 해당하는 블록의 최종 움직임 벡터로 선택한다. 실험결과 제안하는 보조 정보 생성 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 비대칭성 움직임 벡터 사용만으로 평균 PSNR이 0.216dB 만큼 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.323-328
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• 2003

본 논문에서는 한국어 TTS 시스템을 위한 에너지 궤적 생성 방법에 대해 설명한다. 에너지 궤적 생성을 위해 스칼라 회귀 트리를 확장한 벡터 회귀 트리를 제안하고 구현하였다. 벡터 회귀 트리는 특징 벡터로부터 목적 벡터를 예측할 수 있으며, 본 연구에서는 각 음소당 10개의 에너지 값을 예측한다. 실험을 위해 500 문장의 문장 코퍼스와 그 문장들을 발성한 음성 코퍼스를 수집하였고, 이중 300 문장을 이용하여 트리들을 학습하고 200 문장에 대해 실험하였다. 에너지 궤적의 예측 정확률을 높이기 위해 배깅 트리 (bagged tree)와 재구축 트리 (born again tree)도 함께 구현한 결과, 원음의 에너지 궤적과 예측된 에너지 궤적간의 상관계수가 0.803으로 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.131-139
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• 2013

지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.29-34
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• 2001

본 논문에서는 고품질 음성 서비스를 가능하게 하는 광대역 음성 부호화기의 선 스펙트럼 주파수 (line spectral frequency: ISF) 계수 양자화기를 설계하였다. 광대역 음성 부호화기를 위한 효율적인 LSF 계수 양자화기를 설계하기 위하여, 인접 프레임간의 상관도를 이용하였으며, 각 해당 프레임의 ISF 계수에 대한 양자화를 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임과 상관도가 낮은 프레임으로 나누어 독립적으로 수행하였다. 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임의 LSF계수 양자화를 위하여 예측 피라미드형 벡터 양자화기 (predictive pyramid vector quantizer: PPVQ)를 사용하여 양자화하였고, 상관도가 낮은 프레임의 LSF 계수는 피라미드형 벡터 양자화기 (PVQ)를 사용하여 양자화 하였다. PPVQ에서 예측기로 1차 AR 예측기를 사용하였다. 광대역 음성 부호화기를 위해 본 논문에서 설계된 UF 계수양자화기를 평균스펙트럼 왜곡(spectral distortion: SD) 성능 관점에서 실험한 결과, LSF계수 양자화에 할당된 비트가 프레임당 40비트일 때, 평균 SD값이 1 dB 내외이고, 2 dB 이상 및 4 dB 이상 outlier가 각각 3.87%및 0.01%인 transparent한 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.465-468
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• 2000

얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.