• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.211-223
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• 2018

본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향 관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇 중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2002

기존 대부분의 방향관계에 대한 연구는 2차인 이미지에서 절대적인 방향에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 기존 2차일 방향관계 모델링 기법을 분석하고 2D 스트링 기법을 확장해서 3차인 공간상에서 방향관계를 모델링하기 위할 3D 스트링 기법을 소개한다. 그리고 3차원 공간에서 시점 기반의 방향관계 실의를 처리하기 위한 기법으로 3차원 공간을 2차원+1차원으로 표현하여 처리하는 기법에 대해 기술판다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.157-167
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• 2003

객체 사이에 존재하는 공간관계는 3차원 그래픽 이미지에 대한 내용기반 검색시 가장 자주 사용되는 조건 중의 하나이다. 그러나 기존 대부분의 공간관계에 대한 연구는 2차원 이미지에서 시점이 고정된 절대적인 방향관계에 패한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 공간에서 관측자의 시점을 기준으로 객체 사이의 방향관계를 검색할 수 있는 시점기반 방향관계 표현 기법을 제시하고 이를 이용한 검색 기법에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 3차원 방향관계의 표현을 위해 절대시점 기반의 2차원 공간관계 표현 기법인 2D 스트링을 확장한 3D 스트링 기법을 정의하였다. 또한 관측자를 기준으로 한 객체들 간의 상대적인 방향관계를 효율적으로 추출하기 위한 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법은 3D 스트링으로 표현된 3차원 객체의 공간관계를 2차원+1차원으로 분리하여 처리하도록 함으로서 차원의 감소를 통한 시점기반 방향관계 검색 과정을 단순화할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 국제지역연구
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• 제21권1호
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• pp.3-24
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• 2017

본 연구에서는 전략적 제휴가 반드시 성공적인 결과만을 제공하지는 않는다고 가정하고 있으며 관계적 측면의 접근이 중요하며 이를 개념화하고자 한다. 이를 위하여 전략적 제휴기업들 간의 지각된 이익과 위험 요인들과 관계적 성과의 연관성을 입증하기 위한 연구모형을 제시하였고 실증적으로 분석하였다. 연구결과, 지각된 이익과 위험은 전략적 행동방향성의 적극성과 소극성을 결정하고, 그 행동방향성은 전략적 제휴기업들의 관계적 성과에 유의한 영향을 미치는 것을 발견하였다. 세부적으로는 첫째, 제휴당사자 간의 관계적 성과를 측정하기 위해 본 연구는 관계적 몰입과 기회주의 행동을 개념화하여 연구모형을 제시하였다. 둘째, 적극적 전략 행동방향성은 관계적 몰입성과에, 소극적 행동은 기회주의적 행동성과에 영향을 미친다는 것을 각각 발견하였다. 셋째, 전략적 제휴기업들의 인지된 지각은 적극적 행동방향성을, 인지된 위험은 소극적 행동방향성에 유의한 영향을 미치고 있다는 점을 발견하였다. 결국, 전략적 행동방향성은 적극적이고 소극적인 상태 모두를 포함하고 있는데, 적극적 행동성은 인지된 이익, 소극적 행동성은 인지된 위험에 의해 영향을 받고, 상호 교차적으로는 영향을 미치지는 않는다. 후속 연구에서는 전략적 제휴기업들 간 행동유형과 관계성과에 대한 연구를 추진하는 것이 바람직할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.482-485
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• 2021

최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1066-1071
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• 1998

본 논문은 적응적 영상개선을 위한 전 단계로 자기상관함수를 이용한 지문 영상의 방향성 특성과 화질의 관계 분석에 관한것이다. 이를 위해서 원 영상을 방향 영상으로 변환한 실험영상을 대상으로 부 영역의 크기를 16, 32, 64, 방향성을 1, 2, 3, 4로 설정하고 화질의 척도인 방향성 누적값을 산출하였다. 또한 지문영상에 대한 화질 특성을 추출하고 최적의 부 영역과 방향성 관계를 정량적인 실험 자료로 제시하기위해 군집환 알고리즘을 이용한 분석 과정을 수행하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.211-211
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• 2011

지형은 강우에 의한 유역 유출응답을 결정하는 중요한 인자이다. 따라서 유역의 지형형태학적 인자를 수문해석에 이용하기 위한 시도는 긴 역사를 갖는다(Rodriguez-Itube and Valdes, 1979). 지형을 구성하는 대표적인 요소로 하천망과 사면을 들 수 있다. 당연히 이들이 어떤 방식으로 결합되는지에 따라 유출특성의 차이가 발생하게 된다(Zevenbergen and Thorne, 1987; Brierley and Fryirs, 2005). 이에 본 연구에서는 하천유역에서 사면과 하천망의 방향적 특성을 정량화하고, 그 둘 사이의 관계를 살펴보고자 한다. 만일 사면의 방향성과 하천의 방향성이 일정한 관계를 가지고 정량화될 수 있다면, 이러한 특성은 보다 간단히 강우-유출 모형에 고려될 수 있을 것이다. 일례로 확률밀도함수 형태로 제시되는 사면과 하천 방향성을 GIUH 이론에 근거하여 재해석할 수 있다. 궁극적으로는 호우 방향성에 의한 유출응답의 차이를 파악할 수 있게 된다. 본 연구에서는 내성천 유역을 대상으로 하였으며, 대상유역의 수치지형도를 수집하여 DEM을 구축하였다. 하천망 추출을 위해 ArcGIS의 Hydro Tool을 이용하였다. 이들 하천망의 방향성은 von Mises 분포에 적용하여 정량화하였으며, 이를 통해 하천유역에서 하천망의 방향적 특성을 살펴보았다. 추가로 하천망과 사면의 방향적 구조를 확인함으로써 이들 특성이 강우-유출 모형에 유연하게 고려될 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 고려한 von Mises 분포는 하천망의 방향적 특성을 적절히 표현할 수 있음을 확인하였다. 방위 기준으로 정리한 하천망의 방향성은 하나의 mode 특성이 뚜렷하고, 하천 합류점 하천을 기준으로 정리할 경우에는 두 개의 mode 특성이 뚜렷해짐을 알 수 있었다. (2) 하천망의 방향성은 사면의 방향성과 뚜렷한 관계를 갖는 것을 알 수 있었다. 하천망과 사면의 방향적 결합 구조는 유역의 특성을 보다 현실적으로 묘사할 수 있고, 이들 관계를 가정하고 하천망의 방향성이 정량화된다면, 강우-유출 모형에 이들 특성이 쉽게 반영될 수 있을 것으로 기대된다. (3) 하천망의 방향성은 고차 하천일수록 뚜렷한 mode 특성을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과는 고차 하천일수록 그 방향성이 한반도의 주구조선과 잘 일치하는 것으로 기존 연구성과와도 일치하는 것이다. (4) 하천망의 주방향은 하천연장에 대한 영향을 크게 받음을 알 수 있었다. 이는 대상 하천유역의 유역응답에서 하천유출이 사면유출보다 상대적으로 큰 영향력을 갖기 때문이다. 강우-유출 모형에 하천망 방향성을 고려하기 위해서도 하천연장을 고려하여 이들 방향성을 정량화하는 것이 호우 방향에 보다 뚜렷한 유출반응 특성을 나타낼 것으로 보인다. (5) 본 연구에서 고려한 하천망의 방향성 정량화 방안을 이용할 경우 이들 결과는 유출모형에 고려될 수 있을 뿐만 아니라 유출응답 특성을 정량적으로 파악하는데 이용될 수 있다. 방위 기준으로 정리한 하천망 방향성은 실제 유역에 대한 유출모형에 적용이 가능하며, 하천 합류점을 기준으로 정리한 결과는 호우의 방향성에 대한 유출응답의 반응을 정량적으로 살펴보는데 이용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.233-242
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• 2011

본 연구에서는 하천유역에서 사면과 하천망의 방향적 특성을 von Mises 분포를 이용하여 정량화하고, 그 둘 사이의 관계를 살펴보았다. 궁극적으로는 사면과 하천의 방향성이 일정한 관계를 갖는지, 이러한 특성이 강우-유출 모형에 고려될 수 있는지에 대해 살펴보았다. 대상유역인 내성천 유역에 적용한 결과, von Mises 분포는 하천망의 방향적 특성을 적절히 표현할 수 있음을 확인하였다. 또한 하천망의 방향성은 사면의 방향성과 뚜렷한 관계를 가지며, 고차 하천일수록 뚜렷한 mode 특성을 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과는 하천과 사면의 방향성에 따른 유출응답 특성을 정량적으로 파악하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 1998

복잡한 가상환경을 렌더링하는 방법으로 다단계 모델을 이용한 LoD (Level-of-Detail) 기법이 널리 이용되고 있다. 효과적인 다단계 모델 생성에 있어, 원래의 모델이 갖고 있는 중요한 시각적 요소를 보존하면서 낮은 상세도의 여러 모델을 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실루엣이나 후면 (backface)와 같은 시점과의 방향관계에 의한 요소들을 고려한 다단계 모델 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 시점과의 방향관계를 가우스 구 (Gaussian sphere) 를 확장한 다단계 관측구로 표현한다. 관측구는 각각의 면과 시점과의 방향관계를 효과적으로 표현함으로써 실루엣과 같은 방향관계를 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효과적인 자료 관리를 위하여 다단계 관측구를 사진트리 (quad-tree) 의 형태로 표현하였다. 본 논문에서는 제안된 관측구를 이용하여 실시간 단순화 기법을 개발하고 실제 실루엣 보존의 결과를 보인다. 제안된 방법을 사용하여 시점과의 방향관계를 고려한 다단계 모델을 생성하여 실시간 렌더링에 이용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.619-630
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• 2013

본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.