• 한국전자파학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.717-722
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• 2007

표적에 대한 레이더 영상 중의 하나인 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 전자파 산란 특성에 대한 2차원 공간 분포를 나타낸다. 이러한 ISAR 영상은 원거리에서 레이더를 이용한 표적 식별에 주로 사용된다. 본 논문에서는 움직이는 실제 항공기에 대한 ISAR 영상을 얻기 위하여, 국방과학연구소에서 제작 및 운용하고 있는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar) 장비를 이용하여 측정을 수행하였다 이렇게 얻어진 측정된 데이터에 포함되어 있는 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하기 위하여, 엔트로피 기반 ISAR 자동 초점 기법(autofocusing technique)을 사용하였다. 실험 결과, 실제 움직이는 항공기에 대한 ISAR 영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, 이는 향후 레이더를 이용한 표적식별에 중요한 기술적 토대가 마련되었음을 의미한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.659-664
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• 2013

동영상 부호화의 성능을 더욱더 향상시키기 위해서는 효과적인 움직임 벡터 부호화 기법의 개선이 요구된다. 본 논문에서는 양자화 크기에 따른 MVD의 확률 분포 특성과 기존 부호어의 구조 특성의 분석을 통하여 혼합 부호어 및 결합 부호어를 개발한다. 그리고 부호화 환경에 따라 혼합부호어와 결합 부호어를 선택하여 적용하는 새로운 MVD 부호화 기법을 제안한다. 모의실험은 제안하는 부호화 기법이 화질의 저하없이 부호화 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.154-159
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• 2008

본 연구에서는 수자원 기초자료 중 매우 중요하고 효과적인 유량측정방법을 위해 가장 먼저 결정하여야할 평균유속을 어떻게 결정할지를 제안코자 하며, 이를 위하여 현재까지 가장 널리 응용되고 있는 평균유속공식인 Manning공식과 최근에 그 효용성이 입증된 Chiu의 유속공식과의 상호관계에 대하여 분석 검토하여, 수로경사가 변화하는 경우나 유사유무에 관계없이 주어진 단면에서의 엔트로피 값, 즉 평형상태를 유지하려는 경향이 있음을 증명하였다. 따라서 인공수로에 관련된 간단한 수리입력 자료만 있다면 그동안 취득하기 어려운 $u_{max}$와 전체유속분포 산정에 매우 유용하게 사용될 수 있다고 사료된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.104-107
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• 2007

현재까지 수리학 분야에서 가장 많이 회자되고 인용된 공식이 있다면 아마도 1800년에 발표한 Manning의 유속 공식이라고 해도 과언은 아닐 것이다. 그만큼 그 쓰임새가 많았을 뿐만 아니라 사용의 편리생과 정확도에서도 매우 우수하였기 때문일 것이다. 그러나, 아무리 우수한 공식이라도 약점이 있듯이, Manning의 유속공식 역시 조도계수n을 추정하는데 많은 어려움이 있는 것도 주지의 사실이다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 확률통계에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용한 3차원 유속분포식인 Chiu의 유속공식을 사용하였다. 그러나 지금까지 실증적으로 Chiu의 유속공식과 Manning땅의 유속공식을 비교분석하였던 논문은 Chiu와 Choo의 논문에서 일부 언급된 것 외 논문에서는 찾아볼 수 없는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 하상경사를 임의로 변경 가능한 실험수로를 선택하여 정밀법에 의한 유속측정을 우선 실시하였다. 같은 지점의 같은 단면에서 하상경사(${\Theta}$)가 0.000935부터 0.025794까지 28번의 경사변화를 주고 각 경사마다 유량을 측정하여 28개의 유량측정 데이터를, Chiu의 유속공식과 Manning의 유속공식에 각각 적용하여, Chiu의 M과 Manning의 n사이의 관계뿐만 아니라, 하상경사변화에 따른 관련인자들을 함께 분석하였으며, 실측된 평균유속과도 함께 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.117-122
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• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.35-43
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• 1996

본 논문에서는 복호화시 정확한 복원이 가능하며 윤곽 상태에 따라 효율적으로 부호화하는 여섯 방향 윤곽부호화 기법을 제안하였다. 먼저 방향벡터의 확률적 분포가 수평 수직 진행 방향과 대각선 진행 방향에서 서로 다르다는 사실에 근거하여 현재의 진행 방향을 두 상태로 나누고, 각 상태별로 다른 코드를 이용하여 부호화하였다. 그리고 부호화 효율을 더욱 높이기 위해 윤곽 상태를 현재 방향벡터와 이진 진행 방향벡터에 따라 다섯 가지로 구분하여 부호화하였다. 또한, 단말 코드워드를 제거함으로써 전체 코드워드 발생 횟수를 줄였다. 실험을 통하여 단말 코드를 제거하고 두 상태 및 다섯 상태로 나누었을 때 전체 엔트로피는 실영상에 대해서는 각각 12%, 14%정도, 합성영상에 대해서는 각각 10%, 26%정도로 크게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.241-247
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권6호
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• pp.535-544
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• 2019

We computed parameters that affect velocity distribution by applying Chiu's two-dimensional velocity distribution equation based on the theory of entropy probability and acoustic doppler current profiler (ADCP) of Jungmun-stream, Akgeun-stream, and Yeonoe-stream among the nine streams in Jeju Province between July 2011 and June 2015. In addition, velocity and flow were calculated using a surface image velocimeter to evaluate the parameters estimated in the velocity observation section of the streams. The mean error rate of flow based on ADCP velocity data was 16.01% with flow calculated using the conventional depth-averaged velocity conversion factor (0.85), 6.02% with flow calculated using the surface velocity and mean velocity regression factor, and 4.58% with flow calculated using Chiu's two-dimensional velocity distribution equation. If surface velocity by a non-contact velocimeter is calculated as mean velocity, the error rate increases for large streams in the inland areas of Korea. Therefore, flow can be calculated precisely by utilizing the velocity distribution equation that accounts for stream flow characteristics and velocity distribution, instead of the conventional depth-averaged conversion factor (0.85).

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.9-16
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• 2006

많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 영상을 블록으로 나누어 처리하여 각 블록에서 가변길이 부호비트를 생성한다. 만일 에러 검출기법을 사용하지 않고 가변길이 부호데이터를 에러 발생채널에 전송한다면 수신측 복호화기는 압축된 스트림(Stream)을 적절히 복호할 수 없다. 따라서 표준 영상 및 비디오 압축 알고리듬에서는 채널 에러로부터 데이터 스트림을 보호하기 위해 추가적인 정보들을 삽입한다. 그런 추가 정보 중의 하나가 재동기 마커(resynchronization marker)이다. 이 방법은 전송 에러 발생시 복호화를 다시 시작하기 위한 위치를 복호화기에게 알려줄 수 있지만 주파수 대역폭의 낭비가 심한 단점이 있다. 에러 내성 엔트로피 부호화(EREC)는 어떤 추가 정보 없이 재동기 시작점을 찾을 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 이 방법은 대부분의 영상 압축 기법에서 사용되는 접두 코드(prefix code)에 적용될 수 있으므로 본 논문에서는 FEREC(Fast Error-Resilient Entropy Coding)의 성능을 개선한 EREREC(Efficient and Robust EREC) 기법을 제안하였다. 첫째로 연속 블록들의 부호화비트 길이를 이용하여 초기 탐색 위치를 계산한다. 둘째, 초기 오프셋은 가변 길이 부호들에서 길고 짧은 블록들의 확률 분포를 이용하여 결정되고, 결정된 초기 오프셋 값은 제안 방법에서 사용되는 모든 오프셋 시퀀스 값들을 보장하기 위해 조정된다. 제안된 EREREC 알고리듬은 슬롯 구성에 있어 EREC보다 빠르며, 전송 에러 발생시 복호화된 영상의 화질이 개선된다. 실험 결과는, 임의 에러 발생 채널에서 기존의 EREC 및 FEREC와 복원영상의 화질을 비교하였을 때 약 $0.3{\sim}3.5dB$의 화질이 개선됨을 보여준다.