• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2019

원형 실린더를 주변 흐름에 관한 연구는 오랜 기간 유체역학 전 영역에서 모형실험이나 수치모형으로 광범위하게 연구되었다. 이 흐름은 하천의 교각이나, 바다의 시추선과 같은 수공구조물 주변에서 관측된다. 난류와 와류가 공존하는 복잡한 특성 때문에, 이 흐름은 수공학에서 유사이송, 세굴, 오염물 확산 등에 영향을 준다. 본 연구는 실험실 수로에 설치된 원형 실린더(D=9cm) 후방의 근접 와류 구간에서(x/D<5) 유속을 ADV로 측정한 후, 난류 특성을 Power Spectral Estimation(PSE)와 Singular Spectral Analysis(SSA) 방법으로 연구하였다. PSE는 샘플 스펙트럼의 한계를 보완하고자 자료를 분할하고, window 함수를 적용하여 ensemble 평균을 구하는 경험적 방법이다. PSE를 이용하여 스펙트럼을 계산한 결과, 주 흐름 및 횡방향 흐름은 Inertial subrange에서 Kolmogorov의 가정과 일치하는 추세를 보였다. 그러나 수심방향 흐름의 스펙트럼은 -5/3보다 빠르게 감소하는 추세를 보였다. Inertial subrange 스펙트럼에서 난류 에너지 소산율은 원형 실린더에서 멀어짐에 따라 감소하는 추세를 보였고, 주 흐름방향과 횡방향 흐름은 비슷한 크기를 보였다. 난류 에너지 소산율과 동점성계수를 이용하여 Kolmogorov 길이, 유속, 시간 스케일을 계산했다. 난류의 운동에너지를 계산하기 위해 Triple decomposition 방법 중 하나인 SSA를 적용하였다. SSA는 유속행렬을 이용하여 고윳값과 고유벡터를 계산하고, 유속에서 기여도가 큰 부분을 추출하는 방법이다. SSA를 통해 실린더 후방 흐름에서 와류 성분과 난류 성분을 나누었다. 횡방향 흐름은 강한 와류로 큰 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났지만, 주 흐름과 수심방향 흐름은 상대적으로 낮은 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났다. 와류를 제외한 흐름에서 난류 운동에너지는 실린더와 멀어짐에 따라 감소하고, 흐름 중앙에서(y/D=0) 가장 큰 값을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.535-544
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• 2018

급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.497-499
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• 1998

비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.361-363
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• 2018

FAQ 시스템은 주어진 질문과 가장 유사한 질의를 찾아 이에 대한 답을 제공하는 시스템이다. 질의 간의 유사도를 측정하기 위해 문장을 벡터로 표현하며 일반적으로 TFIDF, Okapi BM25와 같은 방법으로 계산한 단어 가중치 벡터를 이용하여 문장을 표현한다. 하지만 단어 가중치 벡터는 어휘적 정보를 표현하는데 유용한 반면 단어의 의미적인(semantic) 정보는 표현하기 어렵다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 딥러닝을 이용한 문장 임베딩을 구축하고 단어 가중치 벡터와 문장 임베딩을 조합한 문장 유사도 계산 모델을 제안한다. 또한 문장 임베딩 구현 시 self-attention 기법을 적용하여 문장 내 중요한 부분에 가중치를 주었다. 실험 결과 제안하는 유사도 계산 모델은 비교 모델에 비해 모두 높은 성능을 보였고 self-attention을 적용한 실험에서는 추가적인 성능 향상이 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-24
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• 1972

단순한 외부 측정만으로써 수동 및 능동 회로망에서의 한개의 결함요소(Faulty Element)를 결정하기위해서 벡터를 이용한 한 방법을 연구했다. 큰 회로망은 몇개의 작은 회로망이 연결되었다고 생각할 수 있다. 여러 주파수에서의 전달 함수의 크기와 회로요소의 변화와의 사이에서 일어나는 관계를 이용함으로써 Fault Simulation Curve를 그릴 수 있다. 이곡선으로부터 결함식별영역(Fault Identification Region)을 정의한다. 정의된 결함식별영역에 따라 결함시별 매트릭스(Fault Irlentification Matrix)가 형성된다. 어떤 회로로부터 측정된 치를 성분으로하는 벡터를 결함식별 매트릭스에 곱해줌으로써 다른 한개의 벡터를 유도하는데 이유도된 벡터의 성분이 회로의 결함요소를 식별해주는 것이다. 결함식별방법을 위한 한 시험절차가 계시되고 실험에 의하여 입증되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권2호
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• pp.83-88
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• 2005

벡터양자화에서 고속 인코딩에 사용되는 기존 방법인 PDS(partial distance search)와 FNNS(fast nearest neighbor search)를 결합한 FNNPDS(fast nearest neighbor partial distance search)를 VISI로 구현하기 위한 설계 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 FNNPDS가 다른 방법에 비해 보다 고속화가 이루어짐을 입증한다. 모의실험 방법은 임의의 입력벡터에 대해 최단거리 부호벡터를 찾는 타이밍도를 고찰하고, Lena와 Peppers 영상에 대한 입력벡터당 평균 클럭 사이클을 비교한다. 모의실험 결과에 의하면 FNNPDS의 클럭 사이클 수는 다른 방법들보다 $79.2\%\~11.7\%$ 감소되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권10호
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• pp.735-745
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• 2001

범용성이란 측면은 프로세서의 설계 과정 중 기능 검증의 중요도를 크게 부각시킨다. 따라서 본 논문은 기존 시뮬레이션 방법과 병행하여 기능 검증의 효율성을 높일 수 있는 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법을 제시한다. 본 기능 검증 방법은 내장형 제어 RISC 코어에 적합하며 실제 연세대학교와 삼성전자가 공동 개발한 32비트 프로세서인 CalmRISCTM-32의 코어 기능 검증에 적용하여 효율성을 확인한 바 있다. 본 기능 검증 방법은 클락 기반의 명령어 수준 시뮬레이터를 개발하여 이를 참조 모델로 삼고 랜덤 벡터로 이루어진 워크로드에 대해 HDL 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 오류 검출을 수행하며 일반적인 테스트 벡터로써 발견하기 어려운 오류 유형을 보완하는 동시에 설계자에게 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.10-16
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• 2010

XML은 점점 데이터 교환과 정보 관리에서 중요하게 여겨진다. 따라서 XML 문서들을 접근, 질의, 저장하는 효율적인 방법들을 개발하기 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 본 논문은 XML 문서들을 효율적으로 군집화 하는 새로운 기법을 제안한다. XML 문서를 군집화하기 위해 문서를 대표하는 비트 벡터를 제안한다. 두 XML 문서의 유사도는 대응하는 두 비트 벡터간의 bit-wise AND 연산에 의해서 측정된다. 실험 결과 XML 문서의 특징으로 비트 벡터가 사용되었을 때 군집화가 제대로 그리고 효율적으로 형성됨을 알 수 있다.