• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 모바일 크라우드소싱 환경에서 게임이론의 인센티브 매커니즘 기법과 중복 연합 형성 게임(Overlapping Coalition Formation Game)을 적용하여 시스템의 진실성을 보장하고 모바일 노드의 이득을 극대화하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 매커니즘 기법은 노드가 자신의 정보를 솔직하게 드러냈을 때 가장 높은 보상을 지급함으로써 노드가 진실된 정보를 보고하도록 한다. 또한 중복 연합 형성 게임을 적용함으로써 노드들은 자신 주변의 가장 높은 보상을 지급하는 연합을 선택하고 자신의 자원이 허락하는 한 다수의 연합에 참가하여 업무를 수행함으로써 효율성을 높일 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 다른 기법에 비해 제안된 기법은 모바일 노드들이 높은 보상을 얻기 위해 자신의 정보를 솔직하게 드러냈고 자신의 성능과 남은 자원에 따라 더 높은 보상을 받을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.63-68
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• 2022

자율주행 기술은 최근 심층 강화학습의 도입으로 큰 발전을 이루고 있다. 심층 강화 학습을 효과적으로 사용하기 위해서는 적절한 활성화 함수를 선택하는 것이 중요하다. 그 동안 많은 활성화 함수가 제시되었으나 적용할 환경에 따라 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 고속도로에서 자율주행을 학습하기 위해 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 효과적인지 12개의 활성화 함수 성능을 비교 평가한다. 이를 위한 성능 평가 방법을 제시하였고 각 활성화 함수의 평균 보상 값을 비교하였다. 그 결과 GELU를 사용할 경우 가장 높은 평균 보상을 얻을 수 있었으며 SiLU는 가장 낮은 성능을 보여주었다. 두 활성화 함수의 평균 보상 차이는 20%였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.364-367
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• 2010

분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 복호화보다 훨씬 적은 계산량으로 부호화를 가능하게 함으로써 계산 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있다. 그러나 DVC의 부호화 성능은 아직 기존의 비디오 압축 표준에 많이 미치지 못하고 있으며 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡 기반의 영역별 선택적 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기 측으로 피드백된다는 가정하에 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 블록 단위로 선택적 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법보다 시퀀스에 따라 최대 약 2.25 dB 개선된 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.564-568
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• 2007

H.264/AVC는 최신의 국제 비디오 압축 표준으로 가변블록크기 지원, 다중 참조 프레임 움직임 보상 등의 기법으로 이전의 압축 표준인 MPEG-4, H.263등에 비해 비슷한 화질에서 비트율을 거의 50%정도 줄였다. 이러한 기법들로 압축 효율성이 높아진 반면, 계산 복잡도는 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 움직임 벡터 예측인 MVP를 이용하여 시간적 상관성을 고려하고 프레임 내의 주위 매크로블록 모드정보에 가중치를 부여하여 부호화를 매크로블록의 최종 모드를 빠르게 선택하는 기법을 제안한다. 실험에서 JM10.2의 모드 선택기법과 비교한 결과, 평균 85%이상 선택한 모드가 동일함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.50-55
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• 2021

다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.125-137
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• 2015

정보기술의 발달에 따라 집에서 근무하는 재택근무제는 조직과 조직원 모두에게 도움이 되는 미래지향적인 근무방식으로 인식되고 있으며, 선진국을 중심으로 재택근무제에 대한 관심이 높아지고 있다. 기업에 요구되는 비용절감 압력 가중에 따라서 재택근무제가 조직 경쟁력 제고의 중요한 수단으로 고려되고 있으나, 재택근무제도에서 발생할 수 있는 조직원의 이탈 및 통제 문제에 대한 연구가 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기존 연구에서 논의되었던 보상전략들과 조직몰입의 관계를 재택 및 내근의 상이한 근무제도 상황에서 비교하여 제시하였다. 이를 통하여, 상이한 근무제도에서 기업이 선택해야할 보상전략을 찾고자 하였다. 연구의 결과, 기업의 외재적 내재적 보상이 근로자의 지속적 몰입에 미치는 영향요소임을 확인하였으며, 근로자가 지각하는 정서적 몰입이 규범적 몰입을 매개로 지속적 몰입에 영향을 미치는 단계적 과정을 검증하였다. 특히, 보상지원전략이 조직원의 몰입에 미치는 영향이 근무제도(내근직과 재택근무)에 따라 상이하게 발생함이 실증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.51-55
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.

• 대한간호학회지
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• 제42권3호
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• pp.311-321
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• 2012

Purpose: This study was designed to construct and test a structural equation modeling on specific domain health status and the Selection Optimization Compensation (SOC) strategy affecting successful aging in elderly people. Methods: The model construction was based on the SOC model by Baltes and Baltes. Interviews were done with 201 elderly people aged 65 or older. Interview contents included demographics, functional health status, emotional health status, social health status, SOC strategies, and successful aging. Data were analyzed using SPSS 15.0 and AMOS 7.0. Results: Model fit indices for the modified model were GFI=.93, CFI=.94, and RMSEA=.07. Three out of 7 paths were found to have a significant effect on successful aging in this final model. Functional health status had a direct and positive effect on successful aging. Emotional health status influenced successful aging through SOC strategies. Conclusion: This study suggests that interventions for improving functional health status and for strengthening SOC strategies are critical for successful aging. Continuous development of a variety of successful aging programs using SOC strategy is suggested.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1075-1088
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• 2001

본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.317-326
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• 2002

기존 비디오 압축 기술에 비해 높은 부호화 효율 덴 추가적으로 오류내성, 네트워크 친화성 등의 특성을 지닌 H.264 표준안 부호화 기술 가운데, 복수개 참조 영상을 이용하여 다양한 블록 크기로 움직임 보상하는 기법은 높은 부호화 효율을 갖게 하는 주 요인임과 동시에 높은 복잡도를 갖게 하는 원인으로 작용한다. 이러한 움직임 보상의 복잡도를 줄이기 위해 본 논문에서는 다양한 블록 크기에 대한 선택적 움직임 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법에서는 먼저 다이아몬드 탐색 기법을 이용해 초기 위치 지점에 대해 SAD(Sum of Absolute Difference)를 구하고 이를 기반으로 움직임 추정을 추가적으로 수행할 것인가를 각 블록 크기 단위로 결정하게 된다. 실험 결과, 움직임 탐색 영역을 $\pm$32로 하였을 경우 제안 기법은 기존의 전역 탐색(Full Search)에 비해 약 5배 정도 속도 향상을 보였다.