• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.143-146
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• 2010

뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌에서 발생하는 생체신호를 통하여 컴퓨터나 외부기기를 직접 제어할 수 있는 기술이다. 자발적으로 언어를 생성하지 못하는 환자들을 위하여 뇌-컴퓨터 인터페이스를 이용하여 한국어를 자유롭게 입력할 수 있는 인터페이스에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 의사소통을 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 낮은 정보전달률을 개선하기 위해서 음절 n-gram과 어절 n-gram 모델을 이용하여 언어 예측 모델을 구현하였다. 또한 실제 이를 이용한 뇌 컴퓨터 한국어 입력기를 설계하였다, 이는 기존의 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에서 특징 추출이나 기계학습 방법의 성능향상을 위한 연구와는 차별적인 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.5-8
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.46-48
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• 2020

HEVC (High Efficiency Video Coding)의 In-Loop 필터 중 하나인 디블로킹 필터는 예측과 변환 블록 주변의 균일하지 않은 잡음을 제거하기 위해 사용된다. 영상을 복원할 때 텍스쳐 정보의 경우, 디블로킹 필터로 눈에 보이는 잡음을 제거하는 데 유리하지만 깊이 정보는 깊이를 예측하여 합성하는 데 사용되므로 디블로킹 필터를 적용하면 합성에 방해가 될 수 있다. 이에 본 논문은 TMIV (Test Model 6 for MPEG Immersive Video) 인코더를 거쳐 나온 기본 시점과 추가 시점의 텍스쳐와 깊이 영상에 디블로킹 필터를 적용하여 BD-Rate의 향상 정도와 인지 화질적 관점에서의 화질 개선 여부를 실험을 통해 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.530-531
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• 2023

딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.489-490
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• 2023

기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.

• Progress in Medical Physics
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• v.20 no.3
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• pp.132-138
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• 2009

Studies on target motion in 4-dimensional radiotherapy are being world-widely conducted to enhance treatment record and protection of normal organs. Prediction of tumor motion might be very useful and/or essential for especially free-breathing system during radiation delivery such as respiratory gating system and tumor tracking system. Neural network is powerful to express a time series with nonlinearity because its prediction algorithm is not governed by statistic formula but finds a rule of data expression. This study intended to assess applicability of neural network method to predict tumor motion in 4-dimensional radiotherapy. Scaled Conjugate Gradient algorithm was employed as a learning algorithm. Considering reparation data for 10 patients, prediction by the neural network algorithms was compared with the measurement by the real-time position management (RPM) system. The results showed that the neural network algorithm has the excellent accuracy of maximum absolute error smaller than 3 mm, except for the cases in which the maximum amplitude of respiration is over the range of respiration used in the learning process of neural network. It indicates the insufficient learning of the neural network for extrapolation. The problem could be solved by acquiring a full range of respiration before learning procedure. Further works are programmed to verify a feasibility of practical application for 4-dimensional treatment system, including prediction performance according to various system latency and irregular patterns of respiration.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.568-574
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• 2021

According to the Framework Act on Sustainable Infrastructure Management, which has been enforced since 2020, reservoirs should be managed to minimize life cycle costs caused by aging through preemptive management such as systematic maintenance and performance improvement. For maintenance in consideration of the life cycle, it is essential to derive the end of life due to continuous performance degradation as the common period increases. For this purpose, it is necessary to develop a performance-predicting model for reservoirs. In this study, a reservoir was divided into main complex facilities to develop a model for the maintenance of the life cycle. A model was developed for each facility. For model development, maintenance information data were collected under management by the Rural Community Corporation. The data available for model development were selected by analyzing the collected data. The developed model was used to predict the expected life expectancy of the reservoir in the current maintenance system and the expected life expectancy in the case of no action. By using the developed model, it is expected that it will be possible to support decision making in operation management and maintenance while considering the life cycle of the reservoir.

• Fire Science and Engineering
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• v.31 no.2
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• pp.44-51
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• 2017

Accurate predictions of the activation time for smoke detectors using a fire simulation is are required to ensure the reliability of the RSET (Required Safe Egress Time) calculation in the process of PBD (Performance-Based Design). The objective of this study was to enhance the accuracy of input parameters for the numerical models of smoke detector based on the FDS. To this end, a Fire Detector Evaluator (FDE) developed in previous studies was improved. The uniformities of flow and smoke inside the FDE were improved and accurate measurements of the obscuration per meter (OPM) related to detector operation were also performed through a decrease in the forward scattering of smoke particles. The input parameters using the improved FDE showed a significant difference from the previous FDE quantitatively. In particular, a larger difference was found in a photoelectric detector compared to an ionization detector. Considering that the operating conditions of smoke detectors are affected by the detector type, combustibles, smoke particulars, and color, the database (DB) on the input parameters for various detectors and combustibles should be built to improve the reliability of PBD in future studies.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.43 no.6 s.348
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• pp.30-38
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• 2006

In this paper, an algerian that provisions absolute and proportional differentiation of packet delays is proposed with an objective for enhancing quality of service (QoS) in future packet networks. It features a scheme that compensates the deviation for prediction on the traffic to be arrived continuously It predicts the traffic to be arrived at the beginning of a time slot and measures the actual arrived traffic at the end of the time slot and derives the difference between them. The deviation is utilized to the delay control operation for the next time slot to offset it. As it compensates the prediction error continuously, it shows superior adaptability to the bursty traffic as well as the exponential traffic. It is demonstrated through simulation that the algorithm meets the quantitative delay bounds and shows superiority to the traffic fluctuation in comparison with the conventional non-adaptive mechanism.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.86-100
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• 2004

계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 PreSPI(Prediction System for Protein Interaction)라는 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템이 제공하는 기능은 크게 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 서비스 형태로 만들어 제공하는 기능으로 입력 단백질 쌍에 대한 상호작용 예측이 중심이 된 핵심기능과, 핵심 기능으로부터 파생되는 기능인 부가 기능, 그리고 주어진 단백질에 대한 도메인 정보검색 기능과 같이 단백질 상호작용에 관하여 연구하는 연구자에게 도움이 되는 일반적인 기능으로 구성되어 있다. 계산을 통해 단백질 상호 작용을 예측하는 시스템은 대규모계산이 요구되는 경우가 많아 좋은 성능을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서 구현된 PreSPI 시스템은 서비스에 따라 적절히 그 처리를 병렬화 함으로써 시스템의 성능 향상을 도모하였고, PreSPI 가 제공하는 기능을 웹 서비스 API 로 Deploy 하여 시스템의 개방성을 지원하고 있다. 또한 인터넷 환경에서 변화되는 단백질 상호 작용 및 도메인에 관한 정보를 유연하게 반영할 수 있도록 시스템을 계층 구조로 설계하였다. 본 논문에서는 PreSPI 가 제공하는 몇 가지 대표적인 서비스에 관하여 사용자 인터페이스를 중심으로 상술함으로써 초기 PreSPI 사용자가 PreSPI 가 제공하는 서비스를 이해하고 사용하는 데에도 도움이 되도록 하였다.있어서 자각증상, 타각소견(他覺所見)과 함께 이상(異常)은 확인되지 않았으며 부작용도 없었다. 이상의 결과로부터, ‘펩타이드 음료’는 경증고혈압 혹은 경계역고혈압자(境界域高血壓者)의 혈압을, 자각증상 및 혈액${\cdot}$뇨검사에도 전혀 영향을 미치지 않고 저하시킨다고 결론지었다.이병엽을 염색하여 흰가루 병균의 균사생장과 포자형성 등을 관찰한 결과 균사가 용균되는 것을 볼 수 있었으며, 균사의 용균정도와 분생포자형성 억제 정도는 병 방제효과와 일치하는 경향을 보였다.을 의미한다. IV형은 가장 후기에 포획된 유체포유물이며, 광산 주변에 분포하는 석회암체 등의 변성퇴적암류로부터 $CO_{2}$ 성분과 다양한 성분의 유체가 공급되어 생성된 것으로 여겨진다. 정동이 발달하고 있지 않으며, 백운모를 함유하고 있는 대유페그마타이트는 변성작용에 의한 부분용융에 의해 형성된 멜트에서 결정화되었으며, 상당히 높은 압력의 환경에서 대유페그마타이트의 결정화작용 과정에서 용리한 유체의 성분이 전기석에 포획되어 있다. 이때 용리된 유체는 다양한 성분을 지니고 있었으며, 매우 낮은 공융온도와 다양한 딸결정은 포유물 내에 NaCl, KCl 이외에 적어도 $CaCl_{2},\;MgCl_{2}$와 같은 성분을 포함하고 있음을 지시한다. 유체의 용리는 적어도 $2.7{\sim}5.3$ kbar 이상의 압력과 $230{\sim}328^{\circ}C$ 이상의 온도에서 시작되었다.없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선