• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.128-131
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• 1994

한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.50-50
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• 2020

하천, 강어귀 및 해안 지역의 점착성 유사는 흐름 내에 입자의 충돌에 의한 흡탈착으로 인해 다양한 크기의 플록을 형성한다. 이 플록은 오염물과도 군집을 형성하여 하상이 퇴적되는 경우가 많으며 홍수 등과 같은 외부 충격으로 인해 재부 되어 하천 환경 및 생태계에 악영향을 미친다. 군집의 형성은 화학적인 결합과 물리적인 응집으로 분류할 수 있는데, 미세 점착성 유사의 군집형성에 대한 연구는 주로 화학적인 결합에 대한 연구가 활발하다. 반대로 물리적인 결합 혹은 외부 충격에 대한 플록형성 매커니즘에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 교반기를 활용한 실험을 통하여 점착성 유사에 대한 물리적인 흡탈착 과정을 분석하였다. 유입된 점착성 유사를 교반기로 외부충격을 주어 흡착과 탈착하는 정도를 탁도와 농도를 통해 정량화하였다. 실험은 원통 수조에서 수행되었으며, 교반기의 RPM을 조절하면서 외부충격의 강도를 조절하였다. 초기 실험을 통해 탁도-농도의 관계를 제시하였고 이를 활용하여 교반강도와 점착성 유사의 농도를 분석하였다. 실험 결과 교반강도가 증가할수록 플록 형성이 활발하게 진행되었으나, 일정 교반강도 이상에서는 다른 흡착 과정을 보였다. 이를 토대로 점착성 유사의 흡탈착의 임계값을 제시하였다. 향후 본 연구결과와 유속 혹은 난류강도 등의 하천특성과 연관성을 분석한다면 하천 내 오염물 관리에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.261-266
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• 2017

본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.754-766
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• 1997

본 논문은 기업간의 화된 서식에 의해 거래 정보를 전달하는 전자문서교환 시스템(EDI) 에서 발생할 수 있는 법적 분쟁을 해결하기 위한 보안 감수 추적 서비스 시스템을 구현 하였다. 구현된 EDI 보안 감사 추적 시스템은 X-400및 X.435에 정의한 보아 감사 요구 사항과 보안 서비스 프로토콜을 충족한다. 본 연구의 EDI보안 감사 시스템의 구성 모듈은 사건 분류기, 감사, 기록기, 감사 이력 저장기 그리고 감사 제기로 구성된다. 사건 분류기는 EDI 망을 통해 전달된 정보를 감사 서비스 별로 분류한다. 감사 기록기는 사건 분류기에 의해 분류된 감사 정보를 사건이 발생된 시간 정보와 결합하여 색인을 구 성하며 감사 이력 저장기는 시간이 흐름에 따라 증가된 감사 정보를 커뷰밍하는 기능을 한다. 마지막으로 감사 제공기는 저장된 감사 정보를 이용하여 감사 서비스를 제공해 주는 역할을 하는 모듈이다. 감사 제공기는 부인 봉쇄 서비스, 증명 및 검증 서비스, 보안 관리 서비스, 그리고 자료 접근 서비스 등을 제공하도록 하였다. 본 EDI 보안 감사 추적 서비스 시스템은 감사 정보에 발생 시간을 색인으로 감사 정보를 구축하 므로 시간 색인을통해 보다 빠르게 감사 정보를 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.96-99
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• 2008

본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1964-1965
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.290-292
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 요소의 자연적 특징과 PCA(Principal Component Analysis)를 융합한 얼굴인식 알고리즘을 소개한다. 지금까지 PCA 를 비롯한 다양한 얼굴인식 알고리즘이 소개되었지만, 얼굴영상을 하나의 '신호'혹은 '벡터'로 간주하여 이를 수학적 접근법으로 풀이하는 방법이 대부분이었다. 이에 본 논문에서는 템플릿 정합 기법을 이용하여 눈썹, 눈, 턱 등을 형태에 따라 분류하는 특징 분류기를 통하여 그룹을 나누고, 각 그룹별로 PCA 분류를 진행하는 2 단계 알고리즘을 구현하였다. 이를 CMU-PIE 데이터베이스를 이용해 검증하고, 실험 결과를 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-134
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• 2008

본 논문에서는 한국어 문장의 통사적 특성과 제한된 통계정보를 이용한 명사구의 패턴에 의한 명사구 인식에 대해 기술한다. 본 논문의 명사구 인식기는 관형사와 관형격 조사, 관형형 어미에 관련된 패턴의 명사구 인식을 수행하고, 시간과 장소를 나타내는 특정한 명사에 의해 유도되는 명사구를 인식한다. 또한 복합명사 결합의 문제를 의미쌍 간의 결합도의 문제로 분류하고 해결방법을 제시한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 통사적으로 확실한 정보와 제한된 통계정보를 이용한 명사구 인식기가 높은 수준의 명사구 인식을 수행한다는 것을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.188-196
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• 2012

본 논문에서는 커널 주성분 분석 (KPCA, kernel principal component analysis)으로 강화한 화자 특징을 이용하여 복수의 분류기를 학습하고 이를 앙상블 결합하는 화자 식별 방법을 제안한다. 이 때, 계산량과 메모리 요구량을 줄이기 위해 전체 화자 특징 벡터 중 일부를 랜덤 선택하여 커널 주성분 분석의 기저를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법이 그리디 커널 주성분 분석 (GKPCA, greedy kernel principal component analysis)보다 높은 화자 식별률을 보였다.