• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2010

기존의 M&S 프레임워크는 컴포넌트 간에 송수신되는 메시지의 구조가 유연하지 못한 문제점을 가지고 있다. 플러그인 기반 아키텍처는 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트들을 플러그인 형태로 구현하여 컴포넌트간의 결합도를 낮추고 유연성 및 재사용성을 강화할 수 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 아키텍처를 구성하는 각 컴포넌트는 메시지 지향 미들웨어 기반의 메시지 통신을 수행하게 되는데, 플러그인 간에 종속성이 생기지 않는 형태로 설계되고 구현되어야 한다. XML기반의 객체모델은 이러한 메시지 통신에 사용되는 메시지 객체의 구조를 정의한다. 이 객체모델은 사용자 정의 형식을 지원하며 이러한 형식을 조합하여 새로운 복합 형식을 정의하여 메시지 구조를 표현할 수 있도록 한다. 객체 모델에서는 각 사용자 정의 형식과 각 형식에서 사용하는 기본형(Primitive Type)의 클래스를 추상화하여 정의함으로써 객체 모델의 유연성을 높일 수 있는 구조를 가지고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-236
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• 2020

개체 연결 태스크는 문장 내에 등장하는 멘션(Mention)들을 위키피디아(Wikipedia)와 같은 지식 베이스 상의 실제 개체에 연결하는 태스크이다. 본 논문에서는 각 멘션을 시멘틱(Semantic)으로 분류하여 각 시멘틱별 추가 학습을 진행할 수 있는 Adapter Memory Network 모델을 제안한다. 이는 각 시멘틱 별 학습을 하나의 통합된 과정으로 진행하도록 하는 모델이며, 본 논문에서는 Adapter Memory Network 모델을 통해 기존 개체 연결 태스크에서 높은 성능을 보이는 NIL 멘션 탐지와 개체 연결의 통합 모델의 성능을 향상시켰음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.65-74
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• 2006

인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.508-515
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• 2012

본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.227-232
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• 2021

사실 검증(Fact verification) 문제는 문서 검색(Document retrieval), 증거 선택(Evidence selection), 증거 검증(Claim verification) 3가지 단계로 구성되어있다. 사실 검증 모델들의 주요 관심사인 증거 검증 단계에서 많은 모델이 제안되는 가운데 증거 선택 단계에 집중하여 강화 학습을 통해 해결한 모델이 제안되었다. 그래프 기반의 모델과 강화 학습 기반의 사실 검증 모델을 소개하고 각 모델을 한국어 사실 검증에 적용해본다. 또한, 두 모델을 같이 사용하여 각 모델의 장점을 가지는 부분을 병렬적으로 결합한 모델의 성능과 증거의 구성 단위에 따른 성능도 비교한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2000년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.33-36
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 다른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bo otstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.308-310
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 아른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bootstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교 실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.801-802
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• 2024

본 연구에서는 MNIST 데이터셋을 활용하여 널리 사용되는 이미지 분류 알고리즘인ANN(Artificial Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network)의 성능을 분석한다. 주로 모델의 정확도에 초점을 맞추는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 각 모델이 잘못 분류한 오답을 중심으로 모델의 특징을 비교한다. 이를 통해 각 모델의 장단점을 파악하고 성능을 개선할 수 있을 것이라 기대한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권1호
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• pp.72-79
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• 2021

본 연구에서는 신개념 항공교통수단으로 활용될 자율비행 개인항공기 개발의 일환으로 자율비행 개인항공기 주익조립체의 등가모델을 생성한 후 고유모드 해석을 통해 생성된 등가모델의 신뢰성을 검증하였다. 주익조립체는 주익, 안쪽파드, 바깥쪽 파드로 구성되어 있다. 먼저, 각 부품의 등가모델을 생성하기 위해서 해당 부품을 몇 개의 구역으로 분할하고, 각 구역의 양 끝단에 등가모델 축상에 놓이는 절점들을 생성하였다. 그리고, 단위하중과 단위모멘트을 부과한 정적해석을 통해 변형량 또는 회전량을 계산하고, 빔 이론식을 적용하여 각 부품들의 등가 축강성, 굽힘강성, 비틀림강성을 계산하였다. 그리고, 각 구역 중앙에 집중질량을 생성하여 질량과 관성모멘트 정보를 입력하고, 빔 요소를 사용하여 등가모델을 생성하였다. 최종적으로 상세모델의 모드해석 결과와의 비교를 통해 생성된 등가모델의 신뢰성을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제7권2호
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• pp.107-118
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• 1975

천이금속을 구성하고 있는 성분 이온을 변형가능한 이온으로 취급함으로써 크로미움, 몰리브데늄 및 텅스텐의 격자진동을 전자각 모텔에 외해 수식화했다. 이 모델은 전하에 대한 두 변수와 다섯 개의 힘상수를 모두 합쳐 7개의 모텔상수를 포함하고 있으며 이들의 수치는 금속의 탄성 계수에 관한 자료와 중성자 산란 실험에 의해 측정된 격자진동의 특성 주파수 값과 일치하도록 하여 결정했다. 한편 전자각 모델은 Cr, Mo 및 W등 세 금속의 성파 확산곡선, 주파수 분포함수 및 비열을 계산하는데 응용하였고 그 결과를 실험치와 비교하였다. 이로부터 전자각 모델로도 천이금속의 격자진동에 대한 특성을 만족스럽게 설명할 수 있다는 것을 알아내었다. 또한 다른 격자 모델과의 비교를 통하여 전자각 모델의 유용성을 검토했다.