• 한국학교수학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.841-862
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• 2013

이 연구는 2007 개정 교육과정의 '기하와 벡터' 교과에서 다루어지는 벡터와 내적 개념을 분석하여 그 특징을 기술함으로써 벡터와 내적 개념 지도의 교수학적 시사점을 얻는데 목적을 두었다. 이를 위해 '기하와 벡터' 교육과정에서 다루어지는 벡터와 내적 개념 분석을 위한 세부 관점을 Tall(2002a; Tall, 2004b)과 Watson et al.(2003; Watson, 2002)에 기초하여 5가지로 추출하고, 이렇게 추출된 세부 관점을 토대로 '기하와 벡터' 교육과정 및 교육과정해설서, '기하와 벡터' 교과서 10종 모두에서 다루어지는 벡터와 내적 개념의 특징을 분석하였다. 이로부터 벡터와 내적 개념 형성과 관련된 교육과정상의 이슈를 구체화하였으며 이에 비추어 '기하와 벡터' 교과서에서 벡터 단원의 내용을 전개하는 방식과 관련된 시사점을 논의하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권4호
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• pp.573-581
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• 2008

학교기하에서는 논증기하, 해석기하, 벡터기하 등의 다양한 접근을 다루고 있는데, 특히 이러한 유클리드 기하에 대한 다양한 접근 사이의 연결성은 기하학적 방법과 대수적 방법의 연 결성으로 볼 수 있다. 본 연구는 교과지식의 측면에서, 논증기하증명에서 벡터와 내적의 대수적 성질의 의미를 분석함으로서 학교 수학에서 기하학적 증명과 벡터와 내적을 이용한 대수적 증명의 연결성에 대하여 고찰하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.641-644
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• 2008

본 저자가 제안한 카메라 외부표정에서 광속조정법에 기반한 카메라 자세계산 방법을 보완하기위해 (전재춘과 Shankar, 2007, 2008), 본 논문은 카메라 자세를 벡터내적으로 결정하는 방법을 소개한다. 카메라 위치를 기준으로 각 지상기준점의 방향벡터와 카메라 광축 단위벡터간의 사잇각을 통하여 이 단위벡터를 계산하는 것이다. 카메라 위치는 벡터내적에 의해 계산된다. 카메라의 수평/수직 단위벡터는 Yakimovsky 와 Cunningham(1978)의 카메라 모델(CAHV)을 이용 하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제25권2호
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• pp.177-188
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• 2015

본 논문은 평면과 공간에서 두 벡터의 곱에 대한 역사적 발달 과정을 살펴보고, 이를 바탕으로 벡터의 내적과 외적을 연결하기 위한 교육적 시사점을 도출하였다. 역사적 분석의 결과, 평면에서 방향이 다른 두 선분의 곱을 정의하려는 노력은 두 선분의 길이의 곱과 방향각의 합이라는 기하학적 의미와 함께 복소수의 연산 규칙을 확립함으로써 복소수를 수학적 대상으로 승인하는 계기를 제공하였음을 확인하였다. 또한 3차원 공간에서 방향이 다른 두 선분의 곱을 정의하려는 노력은 사원수의 도입을 이끌었으며, 사원수의 곱으로 나타나는 실수부분과 벡터부분이 각각 벡터의 내적과 외적의 현대적인 정의로 발전하였음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 기하학적 관점에서 벡터의 내적과 외적을 각각 다른 방식으로 정의하여 서로 관련이 없는 것으로 인식하도록 만드는 현재의 전개방식에 대해 반성하고, 이 두 곱을 연결시키기 위한 한 가지 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-432
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• 2020

딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3986-3994
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• 2000

다중 벡터감축처리는 벡터의 내적처리([C] =[A]$\bigodot$,$\square$ [B])에서 발생하며, 두 개의 입력포트를 갖는 파이프라인유니트에서 처리된다. 각각의 스칼라 결과값은 다중 벡터감축처리($\bigodot$)에서 요소들의 합병지연시간을 가져야 생성된다. 본 연구에서는 다중 감축처리에서 요소 합병지연시간이 제거되고, 감축처리($\bigodot$)로부터 스칼라 결과값들이 파이프라인($\square$) 입력시간과 거의 같게 생성될 수 있는 즉, 내적처리만을 위한 전용 체인 파이프라인 유니트 설계기법을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.124-129
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• 2013

본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.553-558
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• 2007

영상의 두점과 카메라 초점을 지나는 벡터들간의 사잇각을 기반한 방정식은 카메라 위치와 제세가 독립적으로 분리시킬 수 있다. 본 논문은 이 방정식의 두번째 응용으로써, 벡터내적 기반 방정식에 의해 생성된 곡면 분석을 통한 카메라와 레이져 라인 스캐너간의 상대적인 외부표정 계산을 소개한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.129-137
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• 2001

Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2003

이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.