• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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• pp.33-36
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• 1998

시뮬레이션을 이용한 위게임 체계는 실 기동훈련체계를 효과적으로 보완할 수 있는 육군의 부대훈련체계로서 정착되어 있으며, 이를 위하여 실시간에 전장상황을 처리하고 필요시 진행시간 조정, 상황 재현 등의 임의 통제가 가능한 워게임 모델 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다기능, 다제대 동시훈련이 가능한 분산형 워게임 시뮬레이션 모델 개발을 수행한 내용으로, 연대전투모델에서 분산 처리가 가능한 분야를 도출하고, 이를 실시간 처리 기준에 맞도록 모델링에서 분산 처리가 가능한 분야를 도출하고, 이를 실시간 처리 기준에 맞도록 모델링에 반영하였다. 분산 워게임 모델 구현을 위하여 실시간 분산객체 기술의 한 분야인 TMO(Time Triggered Message Triggered Object) 모델을 기반으로 nstks처리 모델을 설계하였고, 논문에서는 현재까지 분산형 워게임 모델 개발에 대한 연구 결과와 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.895-905
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• 2019

현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.9-15
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• 2023

컴퓨터 비전 분류 연구에서 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 탁월한 이미지 분류성능을 보여준다. 이에 영감을 받아 예술 관련 이미지 분류 작업에 대한 적용 가능성을 분석해 본다. 본 논문에서는 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 향상시키기 위해 최적화된 합성곱 신경망 구조를 제안한다. 미세 조정 범위 시나리오와 완전연결층 조정 시나리오를 세운 뒤 그에 따른 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 측정했다. 즉, 학습 컨볼루션 레이어(Convolution layer) 수와 완전연결층 수 등 ResNet50 모델의 구조를 변경하며 예술 작품 아티스트 분류의 정확도가 향상되도록 최적화했다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 구조는 기존 예술 작품 아티스트 분류에서 쓰이던 AlexNet 모델을 1-GPU 버전으로 수정한 CaffeNet 모델보다 더 높은 정확도를 실험결과에서 증명한다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.165-176
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• 2023

본 논문은 2007년부터 2021 년까지 강소성 13개 현급 도시의 패널 데이터를 사용하여 엔트로피 방법, SBM 모델 및 결합조정정도 모델을 채택하여 강소성의 신도시화의 질적향상과 녹색경제효율성의 연계발전관계를 실증분석하였다. 연구결과 연계발전관계는 2008년과 2009년에는 낮은 수준으로 나타났으나, 2010년 이후에는 꾸준히 개선되었으며, 2018년부터 2021년까지는 큰 폭으로 증가하였다. 이후 2021년에 높은 발전을 보여 강소성의 도시화와 녹색경제효율성 간의 연계발전수준이 꾸준히 개선되고 있는 것으로 나타났다. 강소지역의 발전은 전반적으로 건전하고, 상당한 속도로 조정되고 있지만, 지역 간에는 여전히 차이가 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 1999

최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.59-67
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• 2005

본 연구에서는 위성영상의 RPC 카메라 모델로부터 외부표정요소 결정방법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 SPOT 위성영상을 이용한 선행실험을 한 결과, RPC로부터 결정된 외부표정요소와 원래의 외부표정요소의 차이는 미소하였으며, 지상좌표 추출에 있어서도 거의 유사한 결과 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 방법을 IKONOS 위성의 Geo레벨 입체영상에 적용한 후, RPC 블럭조정방법에 의한 위치결정 정확도와 비교한 결과, 유사한 결과를 나타냈으며, 두 방법으로 획득한 샘플지역의 DEM 또한 큰 차이를 보이지 않았다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.842-853
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• 2017

스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.31-43
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• 2015

배터리 기반의 실시간 내장형 시스템에서는 실시간성을 만족시키기 위한 고속의 성능뿐만 아니라 배터리의 수명을 늘리기 위한 높은 에너지 효율이 요구된다. 실시간 동적전압조정(Real-Time Dynamic Voltage Scaling : RT-DVS)은 이러한 두 가지 요구사항을 만족시키기 위한 핵심기술이다. 본 논문에서는 ccEDF에 기반한 고 효율의 동적전압조정 알고리듬인 EccEDF를 제안한다. EccEDF는 ccEDF의 최대 장점중 하나인 구조적 단순성을 유지하면서 ccEDF 알고리듬의 보수성에 의해 간과된 소요시간(elapsed time)을 고려하여 태스크의 종료시 슬랙에 의해 절감될 수 있는 최대 이용률을 정확하게 계산할 수 있는 알고리듬이다. 절감될 수 있는 최대 이용률은 조기종료 시점에서 잔여수행시간($C_i-cc_i$)을 잔여시간($P_i-E_i$)으로 나누어 계산할 수 있으며, 플루이드 스케줄링 모델을 이용하여 이를 증명한다. 또한 인텔사의 동적전압조정 프로세서 중 초기 모델인 PXA250과 0.28V에서 1.2V까지 폭넓은 동적전압조정 능력을 가진 최신 IA-32 프로세서의 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 실제 응용에서도 EccEDF가 ccEDF 보다 우수함을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-28
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• 2007

얼굴모델링과 애니메이션에 대한 기술은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 오랫 동안 연구되어 오고 있는 분야 중 하나이다. 얼굴모델링 기술은 가상현실, MPEG-4 등의 연구목적과 영화, 광고, 게임 등의 산업 분야에서 많이 활용되고 있다. 따라서 좀 더 사실적인 인터페이스의 구현을 위하여 컴퓨터 의인화를 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 3D 얼굴모델 개발은 필수적이다. 본 연구에서는 임의의 정면 얼굴 이미지를 이용하여 간편한 조작으로 3D 얼굴모델을 생성하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 한국인 표준 얼굴모델을 이용하여 메쉬상의 조정점을 얼굴 부위와 윤곽에 맞게 정합한 다음 유동적이고 탄력적으로 조정하여 3D 얼굴모델을 생성하며, 그 결과인 3D 얼굴모델을 이동, 확대, 축소, 회전시켜 가며 실시간으로 확인 및 수정할 수 있다. 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위해 $630{\times}630$의 크기를 가지는 30개의 임의의 정면 얼굴이미지를 가지고 실험했다.