• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1993년도 제3회 정기총회 및 추계학술발표회
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• pp.11-11
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• 1993

도메인에 대한 전문 지식 획득(Acquisition of expert knowlegde)은 지식 제공자인 인간 전문가에 의존한다. 도메인이 복잡해 질수록 인간 전문가로부터 관련된 모든 지식을 획득하기란 어렵다. 이런 지식 획득의 어려움을 부분 흑은 완전 자동화된 지식 획득 시스템을 통해 해결하려는 많은 연구가 있어 왔다. 그러나 지식 획득을 위한 여러 시도들은 지식 제공자의 촛점이 도메인이 아닌 표현 구조나 도구- representation environment -에 보다 치우치게 하여, 잘못된 지식을 획득하게 하거나 주요지식이 생략되는 경우를 보이기도 한다. 또한 정적인 관계(relationship)에 의해서만 지식(Static Knowledge)을 생성하므로 시간흐름에 따라변화하는 지식을 나타내기는 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 자동 지식 획득(Simulation Based automatic Knowledge Acquisition) 방법을 제시한다. 이 방법은 1) 도메인에 관한 초기 인과관계 정보를 입력 받고, 2) 입력된 정보를 일정한 프레임에 따라 구조화 시켜 경험 베이스를 구성하고 이를 탐색하여 도메인과 관련된 확장된 정보를 얻은 후, 3) 위의1),2)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 주어지는 입력에 대해 다양한 출력을 낼 수 있는 시뮬레이션 모델을 생성한다. 이 모델은 다음 단계의 지식 생성을 위한 수단(resource)이 되며, 구간값과 같은 불확실한 정보를 포함할 수 있는 구조이다. 마지막으로 4) 생성된 모델을 시뮬레이션하여 결과로 생성된 지식을 획득한다. 위의 과정에서, 지식획득을 위한 수단인 시뮬레이션 모델이 지식 제공자의 개입 없이 자동 생성됨에 따라, 지식 제공자는 도메인 관련 지식 그 자체에 집중할 수 있으며, 생성된 모델을 시뮬레이션한 결과에 의해 지식을 생성함으로써 동적인 지식이 얻어질 수 있다. DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다. 에탄올투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 GSH-Px활성을 큰 폭으로 감소시키고 에탄올투여로 감소된 비효소적 항산화작용을 나타내는 GSH함량을 다량 증가시킴으로서 지질과산화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$ $[W1]_{XO}$ ]$

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.536-543
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• 2023

다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.873-880
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• 2013

본 논문은 지역적 응집성을 모델링하는 중심화 이론을 이용하여 한국어 영형대명사의 지시해결에 접근한다. 중심화 이론은 영어 대명사의 해결을 위해 널리 사용되고 있지만, 일본어, 한국어 등의 언어에서 나타나는 영형대명사 해결에 중심화의 프레임워크를 적용하는 데에는 많은 어려움이 따른다. Grosz et al.의 중심화 이론은 지시적 표현들의 비조응적 사용을 고려하지 않으므로, 문서에 나타나는 비조응적 기능의 영형 대명사가 중심화 이론을 이용한 영형대명사의 선행사 식별에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 이를 위해 먼저 절 간의 결속 관계를 이용하여 영형대명사, 특히 영형주어의 문장 내 조응성을 결정하고, 다음으로 중심화의 순위를 이용하여 그 영형의 선행사를 식별하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 조응성 결정을 이용하는 제안한 방법이 이를 이용하지 않는 베이스라인 시스템보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.275-284
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• 2010

GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 동의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성용 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원용 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.117-124
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• 2001

데이터 마이닝 시스템은 기본적으로 요약화, 연관화와 분류화 등 다양한 유형의 데이터 마이닝 기능을 포함한다. 이들 기능을 수행하기 위해서 포괄적으로 표현하기 위한 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 요구되며, 사용자에게 보다 친숙한 마이닝 환경을 제공하기 위해서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이용한 데이터 마이닝 질의 언어의 개발이 중요하게 언급된다. 뿐만 아니라 데이터 마이닝 그 자체로서 독립적인 수행이 아니라 수많은 데이터를 포함하며, 의사결정에 적합한 구조로 설계되어 있는 데이터 웨어하우스와 연관된 데이터 마이닝 질의 처리가 필요하다. 본 논문에서는 먼저 GUI를 통하여 사용자가 쉽게 데이터 마이닝 질의를 수행할 수 있도록 한다. 또한 질의를 처리하기 위한 데이터 마이닝 질의 처리 프레임워크를 제시한다. 데이터마이닝 질의의 대상은 데이터 웨어하우스에 저장되어 있는 데이터이기 때문에 데이터 웨어하우스의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 구축에 필요한 스키마 생성을 위해서 스키마 생성기를 아울러 개발하여 이용한다. 마지막으로 연관 규칙 발견을 위한 데이터 마이닝 질의를 처리하기 위한 질의 처리기의 구현 내용을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권1호
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• pp.341-360
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• 2015

본 논문에서는 과학 저널리즘의 대표적인 성공 사례로 평가되고 있는 KISTI의 과학향기 칼럼에 대한 반자동 지식화 방안과 이를 기반으로 과학기술 인포그래픽 기반의 서비스 체제를 제안한다. 전문가나 특정 분야 과학자를 대상으로 하는 전문 정보와는 달리 과학향기 콘텐트는 일반 대중을 대상으로 알기 쉬운 과학 상식을 제공하고 있다. 이러한 특성을 바탕으로 과학향기 데이터베이스를 지식화하기 위한 방법론 즉, 지식 유형, 지식 추출 방법 및 절차 등을 세부적으로 살펴본다. 또한 과학향기 지식베이스를 기반으로 과학기술 인포그래픽 서비스 체제를 새롭게 정의하고 이에 대한 세부적인 구성도, 방법론 및 특징 등을 기술한다. 이를 통해서 미래의 과학 저널리즘 서비스가 나아가야 할 발전적 방향을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.12-22
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• 2012

최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.331-337
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• 2016

본 연구의 목적은 사운드 데이터를 3차원 입체 이미지로 시각화하는 방법을 제공하는 것이다. 사운드 데이터의 시각화는 사운드데이터의 음역채널을 텍스트베이스형태의 스크립트 제작한 후 설정된 알고리즘에 따라 수행한다. 알고리즘은 음역 채널 설정단계, 사운드 시각화용 화면프레임 설정단계, 단위 입체이미지 구현체 특성정보 설정단계, 사운드 데이터 음역 채널 검출단계, 사운드 시각화단계등 총 5단계로 이루어지며, 마우스등의 입력장치로 최소한된 입력신호조작으로 3D 시각화를 수행한다. 일반적인 방법으로 애니메이터가 할 수 없는 양을 가진 사운드 파일을 이용해, 애니메이터가 작업하는 시간과 제시한 연구방법을 이용한 작업시간을 비교하여, 본 연구에서 제시한 3D 시각화 방법이 창의적 예술적 이미지를 제작에 저비용, 고효율 방법임을 부각하였다. 향후, 게임엔진에서 렌더링 과정을 거치지 않는 방법으로 사운드 데이터의 실시간 시각화 방법을 연구할 예정이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.324-332
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• 2010

실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.307-319
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• 2004

최근 들어 XML기반의 전자상거래 프레임워크로 ebXML과 웹 서비스가 대두되고 있다. 이들은 사용자 및 어플리케이션들이 정보를 저장하고 검색할 수 있도록 다양한 레지스트리 서비스를 제공하고 있으며, 이를 위해 ebXML은 ebXML 레지스트리를 이용하고 웹 서비스는 UDDI 레지스트리를 이용한다. 이와 같이 ebXML과 웹 서비스는 서로 다른 레지스트리를 사용하고 있지만. 이러한 두 레지스트리의 구조와 기능은 유사한 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 ebXML Registry Information Model(RIM)과 UDDI 데이타구조 사이의 유사성을 분석하여 두 모델간의 매핑 정보를 구성하고 이를 이용하여 UDDI 레지스트리 API를 ebXML 레지스트리 서비스로 변환하는 UDDI 서비스 미들웨어를 설계하고 구현하였다. 이 시스템을 이용하면 ebXML 레지스트리에 별도의 변경을 가하지 않고도 ebXML 레지스트리를 ebXML 레지스트리뿐만 아니라 UDDI 레지스트리로도 사용할 수 있기 때문에 e-비즈니스를 하기 위해 두 개의 레지스트리를 모두 도입할 필요가 없는 장점이 있다.