• 전기의세계
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• 제24권5호
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• pp.6-15
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• 1975

본 고찰은 신경의 생리적 현상을 기능적 측면에서 아나로그 모델로 시뮬레이션 시켜가는 데 있어 모델화의 역사적 발달과정과 기존모델의 특성을 간략하게 요약하고 이들을 비교 검토한 것으로 초기의 모델화에 대한 철학적인 개념으로부터 TR, IC등의 전자부품을 사용한 최근의 모델에 이르기까지 많은 기존모델을 다루어 본 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 역사적 발달과정에도 잘 나타난 것처럼 전기, 화학, 역학, 수학등 여러분야의 전문적 지식의 교환없이는 모델화의 정확성, 분석상의 신뢰도, 결과에 대한 보편성이 결여되기 쉽다. 2. 특히 생리적 특성 및 수학적인 면밀한 고찰과 분석이 요구되고 있다. 이는 모델의 특성 결과에 대한 디지탈 전자계산기를 이용한 통계적 처리와 시뮬레이션을 용이하게 할 수 있고, 임상에의 이용 가능성을 높여나가기 위해서이다. 3. 신경 전체에 대한 모델화에 앞서 신경의 구조별 모델화가 선행되어야 한다. 이는 신경의 구조중 수상돌기 및 soma에서의 synaptic inputs에 대한 위치변화에 따른 synaptic potential의 분포상태가 신경의 특성을 규명하는데 매우 유익하다는 사실이 밝혀졌기 때문이다. 4. 신경에서의 synaptic potential의 분포상태는 종전에는 temporal distribution 개념이 지배적이었으나 최근에 와서는 spatial distribution 개념이 우세하게 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.583-585
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• 1999

대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.309.2-314
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• 1998

본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-84
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• 2017

한국 스마트폰 게임의 빠른 성장과 함께 새로운 수익화 모델에 대한 검토가 요구된다. 특히 스마트폰으로 공급되는 다양한 콘텐츠들이 사업화 관점에서 적절한 수익모델을 찾지 못한 것에 비해, 스마트폰 게임은 기존 아케이드 게임 산업과 콘솔 PC 기반 패키지 게임 산업의 시장 경험을 적극 수용하여, 유료 다운로드 모델, 부분 유료화 모델, 게임 내 광고 모델 등 과금을 유도하는 다양한 수익화 모델을 개발하고 적용했으며, 이를 통해 단시간에 두터운 과금 사용자 그룹을 형성하였다. 이러한 수익화 모델의 개발과 적용은 스마트폰 게임 시장의 고속 성장과 발전에 중요한 기폭제가 된다. 이에 한국 스마트폰 게임에서 부분 유료화 모델의 문화적 특징과 게임 산업 전체의 수익화 모델 변화 과정을 살펴보고자 한다. 이를 위해 부분 유료화 모델을 도입 발전시킨 일본과 세계 시장을 주도하는 중국의 부분 유료화 모델을 비교하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.128-138
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• 2015

탄산화는 지하구조물과 같이 이산화탄소의 농도가 높고 강우로부터 보호되는 콘크리트 구조물에 매우 심각한 열화현상이다. 탄산화 깊이 및 수화물의 변화를 평가하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 해석모델의 복잡성, 이산화탄소 확산계수 모델링 등의 어려움으로 인해 실제 탄산화 거동을 제한적으로 모사하고 있다. 본 연구에서는 기존의 탄산화 모델링 (Ducom)에 대하여 확산계수 모델링, 공극률 감소 모델, 이산화탄소의 장기반응률 등을 개선하여 개선된 탄산화 모델을 제시하였다. 검증을 위하여 온도변화를 고려한 촉진탄산화 시험. 공극률 평가 시험 (수은압입법)을 수행하였으며, 탄산화 깊이를 개선되기 전/후의 모델과 비교하였다. 또한 수산화칼슘의 중량변화와 실태조사결과를 이용하여 낮은 이산화탄소에 노출된 콘크리트 구조물의 탄산화 깊이를 제안된 모델과 비교하였다. 제안된 모델은 확산계수 감소성, 공극률 감소성을 적절하게 반영하여 기존의 모델에 비해 합리적인 결과 (수산화칼슘 소모량, 탄산화 깊이)를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1305-1308
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• 2002

기존의 많은 동기화 모델 중 EFSM(Extended Finite State Machine)기반 동기화 모델을 수정 보완한 MFSM(Modified Finite State Machine) 동기화 모델을 제안한다. MFSM 동기화 모델은 지역의 Host들이 원격지의 Host 와 멀티미디어 데이터를 주고받기 위해서 미디어 재 동기화를 위한 중간 서버를 두고 미디어간 동기화를 위한 Inter-media Synchronization 역할을 Sync Master과 Sync Slave로 나누어 기존 논문의 단점을 보완한다. 3GPP2 무선 이동통신 환경에서 다자간 영상회의를 위해 멀티미디어 데이터 송수신시에 미디어 동기화를 위해서 MRF(Media Resource Function)가 데이터를 중계하는 MFSM기반의 동기화 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.629-631
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• 2021

본 논문에서는 웹 기반 서비스 플랫폼 환경에서 3D 모델의 경량화 및 품질 유지를 위한 후처리 방법을 제안한다. 3D 모델을 산업 현장에서 다양한 용도로 활용되기 위해 웹 기반 환경에서의 3D 모델 시각화 서비스가 제공되고 있으며, 최적화된 서비스 제공을 위해 대용량 3D 모델의 경량화 및 품질 유지가 필수적이다. 제안하는 3D 모델의 후처리 방법은 간편한 사용자 조작뿐만 아니라 면의 경량화 가능 및 시각 품질을 유지할 수 있다. 이는 웹 기반 환경에서의 활용을 위한 대용량 3D 모델을 효율적으로 최적화하는 방안이 될 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.21-26
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• 2023

지식 증류는 깊은 모델의 지식을 가벼운 모델로 전달하는 모델 경량화 기술이다. 대부분의 지식 증류 방법들은 분류 모델을 위해 개발되었으며, 초해상화를 위한 지식 증류 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 다양한 지식 증류 방법들을 초해상화 모델에 적용하고 성능을 비교한다. 구체적으로, 초해상화 모델에 각 지식 증류 방법을 적용하기 위해 손실 함수를 수정하고, 각 지식 증류 방법을 사용하여 교사 모델을 약 27배 경량화한 학생 모델을 학습하여 2배 초해상화하는 실험을 진행하였다. 실험을 통해, 일부 지식 증류 방법은 초해상화 모델에 적용할 경우 유효하지 않음을 알 수 있었으며, 관계 기반 지식 증류 방법과 전통적인 지식 증류 방법을 결합했을 때 성능이 가장 높은 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.313-316
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• 2005

공진화 알고리즘은 두 개 이상의 개체군이 상호작용하며 진화하는 알고리즘이다. 기존의 진화 알고리즘이 하나의 개체군으로 구성된 정적인 적합도 지형에서 해를 찾는 방식임에 반해 공진화 알고리즘은 두개 이상의 개체군이 동적인 적합도 지형을 제공하여 더 강건하고 빠른 수렴성을 보인다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫번째 모델은 찾고 자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 찾고자하는 해와 이를 보조하는 스키마를 각각 개체군으로 구성해 진화하는 스키마 공진화 알고리즘이다. 세 번째 알고리즘은 해를 구성하는 부분을 두 개의 개체군으로 나누고 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다.