• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.209-212
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• 2002

본 논문은 손실 압축(lossy compression)에 강인한 오디오 워터마킹(audio watermarking) 기술을 제안한다. 제안된 워터마킹 기술은 온라인으로 유통되고 있는 MP3, AAC, WMA, RA, ATRAC 등과 같은 대부분의 오디오 압축 포멧으로 변형되더라도 삽입된 정보를 검출할 수 있다. 실험 결과 BER 이 9% 이내로 오류 정정 코드 (error correction code)를 이용해서 삽입 정보를 100% 검출 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.420-423
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• 2016

최근 여론조사 분야에서 빅데이터 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 빅데이터로부터 제품의 평판을 자동으로 찾아내는 텍스트 마이닝 방안을 제안하고, 소나타 자동차를 중심으로 제안 방안의 효율성을 평가하고 실험 결과를 자세히 분석한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.2
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• pp.21-26
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• 2001

An expectation-maximization (EM) based Bayesian adaptation method for the mean of noise is proposed for noise-robust speech recognition. In the algorithm, the on-line testing utterances are used for the unsupervised Bayesian adaptation and the prior distribution of the noise mean is estimated using the off-line training data. For the noisy speech modeling, the parallel model combination (PMC) method is employed. The proposed method has shown to be effective compared with the conventional PMC method for the speech recognition experiments in a car-noise condition.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1501-1503
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• 2004

설명되는 비교와 분석은 두개의 간단하고 빠르면서 신뢰성 있는 광기전력 시스템에 대한 최대전력점추적 기술의 비교를 나타낸다 : 즉 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 방법이다. 온라인으로 전압, 전류 측정이 가능하고 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 알고리즘으로 프로그램된 마이크로프로세서로 제어되는 추적기가 구성된다. 솔라 시스템의 부하로는 양수펌프 또는 저항으로 한다. 새로운 추적기의 모델링과 모의실험을 위해 시뮬링크 툴을 이용한다. 기존의 추적기와 비교되는 새로운 최대전력점추적기의 장점은 효율적이며 싸고 더 신뢰성 있는 태양광 발전 시스템으로서 dummy 셀의 제거이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.82-84
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• 2005

본 논문에서는 전자교과서 개발을 위한 새로운 모형을 제시하였으며 이를 적용하여 초등학교에서 교재로 사용할 수 있도록 교육과정의 내용을 중심으로 사회과 전자교과서를 구현하였다. 또한 구현한 전자교과서에 대한 교사들의 인식과 학습자의 학업성취도를 조사하고 분석하였다. 구현한 전자교과서의 사용자 인터페이스는 책 메타포를 활용한 네비게이션을 적용하였으며, 온라인의 장점을 살린 외부 사이트 연결이나 외부 프로그램과의 연결 외에도 풍부한 멀티미디어 자료를 제공하였다. 실험 결과 학습자의 학업성취도 측면에서 지식,이해 영역과 기능 영역에서 학습자의 학업성취도가 높게 나타났다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.310-311
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• 2007

다중패턴 홀로그램을 위한 자동 검사 시스템을 제안한다. 시스템 하드웨어는 조명계, 카메라 그리고 영상처리부로 구성된다. UV LED를 사용하는 다양한 조명은 다른 위치에 놓여 각 위치에서의 이미지 패턴을 획득한다. 시스템 소프트웨어는 전처리, 패턴 생성, 패턴매칭으로 구성된다. 획득한 입력 홀로그램 영상은 패턴매칭 알고리즘에 의해 표준 패턴과 비교한다. 입력 홀로그램의 위치 오차 보정을 위해, 다른 위치에서의 홀로그램 표준 패턴은 온라인상에서 생성되어야만 한다. 본 논문은 표준 패턴의 생성을 위해 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용한다. 한국지폐의 홀로그램을 위한 실험 결과는 제안한 시스템의 유용성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.427-430
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• 2014

최근 온라인상에 공개된 정보에서 개인정보 노출 여부를 분석하고 노출된 개인정보에 대한 위험도를 평가하는 기술이 연구되고 있다. 이와 같은 연구를 위해서는 다양한 경로에서 수집되는 개인정보들에 대한 사용자 ID 연결이 먼저 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 페이스북과 트위터 사용자를 연결할 수 있는 방안을 제시하고, 그 성능을 분석했다. 총 5가지 정보에 대한 유사도 측정 실험을 진행하여 각각에 정보가 페이스북과 트위터 사용자를 연결하는데 미치는 영향력을 확인했다. 정보의 영향력은 지역(72.2%), 링크(52%), 이름(51.3%), 이미지(11%), 관계(1%) 순으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.315-317
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• 2021

최근 팬데믹으로 인해 다양한 산업에서 온라인화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 흐름에 따라 생체 신호를 이용한 로그인 시스템이나 자동 출결관리 시스템의 개발 또한 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 정보 중 얼굴을 이용하여 산업에서 도입 가능한 수준까지 얼굴인식 시스템의 성능을 향상 시키고자 한다. 우리는 성능향상을 위해 먼저 얼굴인식 시스템에서 성능 저하원인인 영상 속 얼굴 위치 및 각도 변화를 해결하고자 정면 얼굴 Capture 방법을 제안하였다. 두 번째로는 FRR 오류가 발생하면 추가적으로 정면얼굴을 추출하여 개인 인증을 다시 시도방법을 제안하였다. 검증을 위해 얼굴인식 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 유사도 기반 프레임워크를 구현하여 제안한 성능향상 방법을 적용, 실험 하였으며 420명의 Database를 구축하고 2주 동안 99개의 비디오 데이터를 수집하여 실제 산업에서 도입 가능한 환경과 유사하게 구축해 우리의 제안 방법을 테스트 및 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.85-90
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.