• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.104-105
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• 2015

본 논문에서는 다수 객체 모델을 통해 잘못된 객체 모델 갱신의 영향을 줄이고 객체 추적의 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 객체 모델 집합은 다수의 객체 모델과 대응하는 가중치들로 정의된다. 각 델과의 유사도 가중 합을 고려 하여 객체 위치를 추정하고, 각 모델의 추정 신뢰도를 계산하여 가중치를 갱신한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 오클루젼, 밝기 변화로 인하여 객체 외형이 왜곡되었을 때 추적 성능을 크게 개선함을 보이고 기존 기법들보다 더 정확한 추적 결과를 제공함을 확인한다.

• 정보보호학회지
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• 제23권6호
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• pp.5-12
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• 2013

본 논문은 최근 가장 이슈화 되고 있는 스미싱 위협의 방지에 대해 다루며, 단순히 스미싱 방지뿐만 아니라 탐지율 향상, 오탐률 감소를 위해 새로운 모델을 제안한다. 첫 번째 모델은 문자메시지 송/수신 시 특정 인증 값을 첨부/확인하여 정상 기관 인증을 수행하는 모델이며, 두 번째 모델은 문자메시지에 첨부된 URL을 사용자가 메시지 수신을 확인하기 전에 사전 검증하여 악성 유무를 판별하는 모델이다. 두 모델의 기본 동작 방식 제안과 설계를 통해 장점과 단점을 언급한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.421-423
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• 2012

본 논문에서는 빠르게 회전하는 공에 대한 바운싱 모델을 제시한다. 제안하는 바운싱 모델은 충격량을 기반으로 공의 회전력, 지면의 탄성 및 마찰력을 고려한다. 제안된 모델의 정확도를 측정하기 위해 그린, 페어웨이 및 러프 지형에서 공의 궤적을 촬영하고, 영상으로부터 공의 실제 궤적을 추출하여 비교한다. 시뮬레이션 모델은 실제 궤적을 기반으로 튜닝함으로써 정확도를 향상시킨다. 본 바운싱 모델은 실감형 스포츠 게임에서 보다 사실감을 높일 수 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.16-19
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• 2002

분산 침입 탐지시스템은 감시되는 호스트 수에 비례하여 데이터 분석이 다수의 위치에서 수행되는 시스템이다. 따라서, 침입 탐지를 위하여 구성된 컴포넌트 사이의 효율적인 정보 분배가 중요한 문제이며, 통신 메커니즘은 신뢰성, 효율성, 안전성 그리고 확장성이 요구된다. 분산 침입 탐지 시스템의 통신 형태를 나타내는 통신모델 중에서, 높은 확장성 때문에 고려되고 있는 모델로 피어 대 피어 통신 모델이 있다. 이 모델은 특정한 형태의 관심전파와 데이터 전달 방법에 따라 다시 계층적 구조와 직접 연결로 분류할 수 있다. 본 논문에서는, 분산 침입탐지에서 침입 탐지정보를 전달하는 두 가지 방법에 대하여 분석하고, 통신 메커니즘의 성능을 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.23-26
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• 2000

본 논문에서는 연속음성인식에 사용되는 언어모델이 학습 코퍼스에서 나타나지 않는 문맥에 대하여 신뢰할만한 확률을 생성할 수 있도록 하는 방안으로 다중 단어 카테고리 결정방법을 제안하였다. 제안된 다중 단어 카테고리 결정 방법은 기존의 카테고리 기반 언어모델에서의 미관측 문맥에 대한 모델링 능력을 유지하면서 동형이의어에 대한 확률의 과도한 일반화를 방지한다. 제안된 방법을 이용한 언어모델의 성능을 측정하기 위해 미관측 문맥이 $31\%$ 포함된 인식문장에 대한 N-Best rescoring을 수행한 결과 word accuracy는 1-Best문장에 대해서 $3.2\%$의 향상을 얻었고 기존의 카테고리기반 언어모델을 적용한 결과에 비하여 $0.8\%$의 향상을 얻을 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.163-164
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• 2016

본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.525-528
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• 2001

본 논문은 음성 및 음악을 위한 새로운 4kbps 다중 모드 하모닉 변환 여기 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화방법은 음성/음악 분류기에 의해 분류된 신호를 각각 하모닉-잡음 여기모델과 MLT 여기모델로 부호화한다. 하모닉-잡음 여기모델에서는 전이구간과 유/무성음 혼합신호의 모델링오차 개선을 위해 MP(Matching Pursuit)방법과 혼합된 잡음스펙트럴을 표현하기 위한 캡스트럽 LPC 잡음 모델, 빠른 정현파 합성법을 제안한다. 음악에서는 비트할당 효율을 높이기위한 LP 적응 피크 분석을 적용한 MLT(Modulated Lapped Transform) 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 4kbps 음성부호화 방법은 전이구간에서의 향상된 모델링 구조를 보여주었으며, 주관적음질 평가 8kbps QCELP 보다 MOS 0.2 정도 향상된 결과를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.333-336
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• 2016

본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$ 기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.