• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.231-233
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• 2015

본 논문에서는 심층 신경망 기반의 내장형 음성 인식 시스템에서 음성 인식 속도를 개선하기 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 심층 신경망 기반의 음성 인식은 기존의 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반에 비해 좋은 인식 성능을 보이지만 높은 연산량으로 인해 리소스가 제약된 내장형 단말기에 적용하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 심층 신경망의 계산량 문제를 해결하고자 ARM 코어에 내장된 병렬 명령어를 사용한 최적화 기법과 특이값 분해를 통해 심층 신경망 매트릭스 연산량 감소 방안에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.87-87
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• 2017

최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1436-1443
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• 2001

본 연구는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 수집하기 위하여 검지영역을 자동으로 설치하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 교통정보센터에 설치된 콘트롤러에서 CCTV 카메라의 Pan, Tilt, Zoom 요소값을 보내면 이 값만큼 CCTV 카메라가 panning, tilting이 되고, 이에 따른 변화된 영상이 교통정보센터로 전송이 된다. 기존의 연구로는 영상 내에서 도로를 추출하기 위하여 차 영상(difference image)에 의한 도로추출방법과 윤곽선 추출방법에 의한 도로추출 방법이 있으나, 전자는 도로를 추출하는데 있어서 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있으며, 후자는 정확한 도로를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 우선 각 차로 상의 직선의 방정식을 구하고, 이 직선의 방정식에서 CCTV 카메라가 Panning, Tilting하는 중심점을 찾은 다음 CCTV 카메라의 Pan, Tilt 값에 의하여 3차원상의 원근비율에 따라 각 차로 별 좌표변환방법을 이용한다. 본 연구를 위한 실험은 고속도로 기흥IC에 15m 높이로 설치된 CCTV 카메라에서 영상을 캡쳐하였으며, 차후 교통량, 속도, 점유율 등 교통정보를 산출하는데 처리 속도를 고려하여 영상의 해상도는 640480픽셀과 256명암값에서 계산되었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.4
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• pp.119-124
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• 2014

Blind adaptive systems based on the Euclidean distance (ED) between the distribution function of the output samples and that of a set of random symbols generated at the receiver matching with the distribution function of the transmitted symbol points estimate the ED at each iteration time to examine its convergence state or its minimum ED value. The problem is that this ED estimation obtained by block?data processing requires a heavy calculation burden. In this paper, a recursive ED estimation method is proposed that reduces the computational complexity by way of utilizing the relationship between the current and previous states of the datablock. The relationship provides a ground that the currently estimated ED value can be used for the estimation of the next ED without the need for processing the whole new data block. From the simulation results the proposed recursive ED estimation shows the same estimation values as that of the conventional method, and in the aspect of computational burden, the proposed method requires only O(N) at each iteration time while the conventional block?processing method does $O(N^2)$.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.3
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• pp.691-702
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• 2004

In this paper, we propose a sequence of method which extrats ROIs(Region of Interests) rapidly from the parcel image of large size. In the proposed method, original image is spilt into the small masks, and the meaningful masks, the ROIs, are extracted by two criterions sequentially The first criterion is difference of pixel value between Inner points, and the second is deviation of it. After processing, some informational ROIs-the areas of bar code, characters, label and the outline of object-are acquired. Using diagonal axis of each ROI and the feature of various 2D bar code, the area of 2D bar code can be extracted from the ROIs. From an experiment using above methods, various ROIs are extracted less than 200msec from large-size parcel image, and 2D bar code region is selected by the accuracy of 100％.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.423-426
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• 2013

본 연구에서는 임분 단위에서 산림의 이산화탄소 흡수 및 저장 기능을 최적화 할 수 있는 최적의 산림시업체계를 도출하고자하였고, 이를 위해 임분 생장모델과 Simulated Annealing 휴리스틱 기법을 적용하여 임분탄소 최적화 프로그램을 개발하였다. 휴리스틱 알고리즘에서 최적해를 찾기 위해 반복 실행 되는 과정에서 더 이상 최적해을 찾지 못하고 목표 값이 어떤 일정한 값(Local Optimum)에 계속 머무는 현상을 해결하기 위해 임계치를 적용하며, SA 휴리스틱 기법에서는 열균형테스트를 이용하고 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 3가지 산림 시업 시나리오에 대한 비교 분석을 실시하기 위해 프로그램을 실행한 결과, 목재수확량의 경우 목재수확량을 최대를 목표로 한 대안이 3개 시나리오 가운데 목재수확량이 가장 높은 것으로 나타났으며, 또한 탄소저장량에서도 탄소저장량을 최적화한 대안이가 탄소저장량이 가장 높은 것으로 나타나 프로그램이 목적에 맞게 개발된 것으로 판단됐다. 또한 열균형 테스트의 온도저감율을 조정하여 프로그램을 반복실행하여 온도저감율이 프로그램 실행 시에 미치는 영향을 분석한 결과 온도저감율에 따라 출력되는 목적함수의 최적값과 프로그램 반복횟수가 영향을 받는 것으로 나타나 프로그램 실행을 최적으로 하기위해 온도 저감율의 파라미터 값을 0.1로 설정하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.2
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• pp.221-228
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• 2005

The paper proposes the improved error diffusion halftoning system to enhance the edges using the spatial perceptual characteristics of the human visual system. The proposed method computes a spatial variation(SV), which is the difference between a pixel luminance and the average of its $3{\times}3$ neighborhood pixels' luminances weighted according to the spatial positioning. Information of edge enhancement(IEE) Is computed using the SV and the local average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The performance of the proposed method is compared with conventional methods by measuring the edge correlation. The halftone images by using the proposed method show better quality due to the enhanced edge. And the detailed edge is preserved in the halftone images by using the proposed method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.25-33
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• 2014

This paper proposes a power-efficient scheduling scheme that stochastically minimizes the power consumption of real-time tasks while meeting their deadlines on multicore processors. In the proposed scheme, uncertain computation amounts of given tasks are translated into probabilistic computation amounts based on their past completion amounts, and the mean power consumption of the translated probabilistic computation amounts is minimized with a finite set of discrete clock frequencies. Also, when system load is low, the proposed scheme activates a part of all available cores with unused cores powered off, considering the leakage power consumption of cores. Evaluation shows that the scheme saves up to 69% power consumption of the previous method.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.6
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• pp.474-481
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• 2008

Scanning worm increases network traffic load and result in severe network congestion because it is a self-replicating worm and send copies of itself to a number of hosts through the Internet. So an early detection system which can automatically detect scanning worms is needed to protect network from those attacks. Although many studies are conducted to detect scanning worms, most of them are focusing on the method using packet header information. The method using packet header information has long detection delay since it must examine the header information of all packets entering or leaving the network. Therefore we propose an algorithm to detect scanning worms using network traffic characteristics such as variance of traffic volume, differentiated traffic volume, mean of differentiated traffic volume, and product of mean traffic volume and mean of differentiated traffic volume. We verified the proposed algorithm by analyzing the normal traffic captured in the real network and the worm traffic generated by simulator. The proposed algorithm can detect CodeRed and Slammer which are not detected by existing algorithm. In addition, all worms were detected in early stage: Slammer was detected in 4 seconds and CodeRed and Witty were detected in 11 seconds.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.53 no.4
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• pp.293-318
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the impact of reading on self-efficacy and multicultural acceptance. The Korean Education and Employment Pannel II data were used for the analysis. Through analyzing the data with latent growth model, the growth trajectories for reading, self-efficacy, and multicultural acceptance were identified, and the relationship between three variances were analyzed using multi-variate latent growth model. As results, reading books, self-efficacy, and multicultural acceptance were decreased, as times go by. Next, the intercept of reading was postively related with self-efficacy and multicultural acceptance. Finally, self-efficacy mediated between the intercept of reading and the multicultural acceptance, and it's statistically significant.