• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.41-43
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• 2014

본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.375-378
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• 2020

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.165-169
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• 2019

자연어 이해 모델은 대화 시스템의 핵심적인 구성 요소로서 자연어 문장에 대해 그 의도와 정보를 파악하여 의도(intent)와 슬롯(slot)의 형태로 분석하는 모델이다. 최근 연구에서 의도와 슬롯의 추정을 단일 합동 모델(joint model)을 이용하여 합동 학습(joint training)을 하는 연구들이 진행되고 있다. 합동 모델을 이용한 합동 학습은 의도와 슬롯의 추정 정보가 모델 내에서 암시적으로 교류 되도록 하여 의도와 슬롯 추정 성능이 향상된다. 본 논문에서는 기존 합동 모델이 암시적으로 추정 정보를 교류하는 데서 더 나아가 모델 내의 의도와 슬롯 추정 정보를 명시적으로 교류하도록 모델링하여 의도와 슬롯 추정 성능을 높일 수 있는 교차 게이트 메커니즘(Cross Gated Mechanism)을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.134-138
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• 2021

3 차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3 차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3 차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-69
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• 2005

도시고속도로 혼잡구간의 원인분석, 교통정보제공전략 수립, 진입램프 제어전략 및 효과분석 등 보다 효율적이 교통관리를 위해서는 진출입램프간 동적OD의 구축이 요구된다. 이를 위해 모든 진출입램프에 AVI 시스템을 설치하기에는 경제성 측면에서 비효율적이므로 현실 적용이 용이하고 추정력이 높은 동적OD 추정모델의 개발이 적절한 대안으로 판단된다. 본 연구는 교통관리시스템 (FTMS)에서 수집되는 실시간 검지기자료를 이용한 진출입램프간 동적OD 추정기법을 개발함에 있어서 시스템 탑재를 통하여 자동적으로 동적OD 추정이 가능하고 기존 모델에 비해 추정력을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 주 목적을 두고 있다. 기존 동적OD 추정모델의 한계점은 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 교통류모델에서 추정하는 시간대별 링크분포 비율과 최적해 알고리즘에서 추정하는 동적OD간 상호관련성으로 동적OD 추정모델은 두 모듈간 Bi-level 문제로 접근해야 한다는 것이며, 둘째, 관측지점의 수가 추정코자 하는 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통량의 관측치와 추정치간 오차를 최소화하는 다수의 OD해가 존재하는 과소식별문제이다. 본 연구에서는 검지기에서 수집되는 교통자료(교통량, 통행속도, 점유율)를 이용하여 동적 교통류를 구현함으로써 Bi-level 문제를 해결하였으며, 동적OD 추정을 위한 목적함수를 링크 및 진출램프 교통량의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하도록 설정함으로써 보다 많은 제약을 통하여 추정력을 높일 수 있도록 유도하였다. 본 연구에서는 동적OD 추정을 위한 최적해 알고리즘으로 유전자알고리즘을 적용하였으며, 서해안고속도로 (당진IC$\to$군산IC)의 실제 OD 및 교통자료를 이용하여 동적OD 추정모델을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.139-146
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• 2012

서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.75-81
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• 1999

본 연구에서는 직교 다항 회귀모델을 이용하여 수용설비의 소비전력을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 제시하는 추정모델은 수학적인 방법인 외삽법과 상관법을 이용할 수 있고, 저차의 방정식을 고차의 방정식에 어떤 수정도 없이 그대로 저차의 계수를 사용할 수 있어 다중 회귀모델에 비해 계산시간 및 계산용량이 절약되며, 이것의 반대 상황도 성립하여 소비전력을 추정하는데 매우 유용한 방법이라 할 수 있다. 추정 모델을 2차, 3차 4차로 구성하고 추정한 결과 4차 모델이 양호한 결과를 나타내었으며, 상관법에 의해 수용설비의 소비전력을 추정한 결과 추정 오차율이 2[%] 이하로 양호하였다. 그리고 외삽법에 의해 1997년의 소비전력을 추정한 결과 4차 모델의 추정 오차율이 1[%]대를 나와 추정모델의 유효성과 타당성을 검증할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.184-186
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• 2011

부하 모델링을 위해서는 구성요소기반 부하모델링과 측정기반 부하모델링 두 가지 방법이 사용된다. 구성요소기반 부하모델링은 모선에 부하의 구성비에 기반으로 하는 부하모델 기법이고, 측정기반 부하모델링은 부하가 설치된 모선의 전압과 소비전력의 측정값으로부터 관계를 수학적으로 모델링하는 기법이다. 본 논문에서는 부하모델을 위해 복합부하모델이 적용되었다. 복합부하모델은 정적부하모델과 동적부하모델을 모두 포함하고 있으며, 정적부하모델로서는 ZIP 모델이 사용되고, 동적 부하모델로는 유도전동기 모델이 사용되었다. 측정기반 부하모델의 파라미터 추정을 위해 TSAT(trensient security assessment tool) 프로그램으로부터 얻은 측정데이터를 이용해 파라미터 추정을 한다. 또한 사용자 편의를 위한 GUI(graphical user interface)의 적용을 통한 부하모델 파라미터 추정 프로그램을 개발하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.55-58
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• 2000

본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.