• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.853-856
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• 2008

센서 네트워크의 한 개의 노드인 모바일 센서 차량들은 주위를 이동하면서 장애물을 탐지하고, 자신이 만든 지도를 서로 교환하여 합쳐 자신의 위치를 지역화한다. 이를 위해서 모바일 센서 차량들은 각종 센서를 탑재하여 자신의 위치를 파악한다. 이 논문에서는 데드-레코닝, 카메라, 그리고 RSSI 를 사용한 모바일 센서 차량의 지역화를 개별적으로 실험해봄으로써 거리에 따른 정확성을 알아보고, 이로써 각각 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 낳은 지역화할 수 있는지 살펴본다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1250-1260
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• 2013

The contrast enhancement techniques based on Laplacian pyramid image fusion have a benefit that they can faithfully describe the image information because they combine the multiple resource images by selecting the desired pixel in each image. However, they also have some problem that the output image may contain noise, because the methods evaluate the visual information on the basis of each pixel. In this paper, an improved contrast enhancement method, which effectively suppresses the noise, using image fusion is proposed. The proposed method combines the resource images by making Laplacian pyramids generated from weight maps, which are produced by measuring the difference between the block-based local well exposedness and local homogeneity for each resource image. We showed the proposed method could produce less noisy images compared to the conventional techniques in the test for various images.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.487-488
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• 2023

본 논문에서는 RLHF 기반의 오픈소스 LLM인 llama-2-13b model을 FinQA task에 적용하여 그 성능을 확인해 보았다. 이때, CoT, few-shot과 같은 다양한 prompting 기법들을 적용해보며 어떤 방법이 가장 효과적인지 비교했다. 그 결과, 한 번(total)에 task를 수행한 경우 few-shot 예시를 2개 사용했을 때보다 3개 사용했을 때, subtask로 나누어 수행한 경우 prompt로 답(simple)만 제시했을 때보다 CoT 형식으로 주었을 때, 각각 24.85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.48-49
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• 2021

소형어선 안전대책 연구는 연근해 조업 소형어선에 대해 해양기상신호표지 정보를 이용해서 항해안전대책 강화를 연구하는 것이다. 해양사고는 매년 증가 추세에 있으며 특히, 연근해 조업 소형어선의 사고가 해양사고의 많은 부분을 차지하고 있고 복원성 승인 및 유지 제외 선박(길이 24m 미만)이 대부분으로 건조 시부터 폐선 시까지 항해안전에 대한 대책이 부족하여 사고 발생 시 전복사고로 인한 사망, 실종 등 인명손실이 크게 발생하고 있다. 어선의 항해와 조업에 가장 큰 영향을 미치는 해양기상정보는 여러 기관별 목적에 맞게 수집되고 있으나 활용도가 떨어지고 기상청에서 제공하는 해양기상 예/특보 정보는 기상 예보치를 이용하는 것으로 실제 기상과 다를 수 있으며 지역 및 지형에 따라서도 기상여건이 상이하므로 현지 실시간 기상정보를 활용한 소형어선에 대한 항해안전 정보 지원이 필요하다. 이 연구에서는 여러기관에서 운용중인 해양기상신호표지 정보를 이용하여 소형어선에 대한 안전대책을 강화하고자 함이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.141-144
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• 2020

한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.185-193
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• 2005

본 연구에서는 항만클러스터에 대한 온라인과 오프라인의 융합요소를 도출하고 이러한 융합요소가 항만클러스터의 성공에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하였다. 온라인과 오프라인의 융합요소에는 첫째, 정보화, IT화, e-transformation화 수준 등을 포함하는 e-비즈니스화 정도 둘째, B2B 전자상거래 수준 셋째, 관련 온라인기업들의 활성화 수준, 넷째, 항만클러스터에 특화된 e-비즈니스 지원 산업 수준 그리고 마지막으로 E-Logistics 수준 등이 있다. 항만클러스터의 오프라인 요소와 온라인 요소가 융합됨에 따라 얻어지는 효익항목, 항만클러스터 SCM 가치사슬 구성요인에 대한 항목, 그리고 항만클러스터에 속한 기업이 얻을 수 있는 성과항목에 대한 요인을 추출하기 위하여 요인분석을 행하였으며, 요인분석에서 추출된 온라인과 오프라인의 융합요소가 거시적인 측면에서 항만클러스터 SCM 가치사슬 요인과 미시적인 측면에서 클러스터내의 개별기업 성공에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하기 위하여 회귀분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.64-65
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• 2022

내항성능 해석 기반의 선박 해양활동지수에 관한 연구는 연근해에서 활동하는 30톤이하 선박에 대해 해양기상신호표지 정보 및 내항성능 해석 정보를 이용해서 선박의 안전한 해양활동 대책을 연구하는 것이다. 해양사고는 매년 증가 추세에 있으며 특히, 연근해 활동 소형선박의 사고가 해양사고의 많은 부분을 차지하고 있고 이러한 선박은 복원성 승인 및 유지 제외 선박(길이 24m 미만)으로 대부분으로 건조 시부터 폐선 시까지 해양활동에 대한 안전대책이 부족하여 사고로 인한 사망, 실종 등 인명손실이 많이 발생하고 있다. 선박의 해양활동에 가장 큰 영향을 미치는 해양기상정보는 여러 기관별 목적에 맞게 수집되고 있으나 활용도가 떨어지고 실제 기상과 다를 수 있으며 지역 및 지형에 따라서도 기상여건이 상이하므로 현지 실시간 기상정보를 활용한 선박에 대한 적극적인 안전한 해양활동 정보 지원이 필요하다. 이 연구에서는 파고와 풍속 및 선박의 내항성능 해석 정보를 이용하여 30톤이하 선박에 대한 안전한 해양활동 대책을 강화하고자 함이다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.11
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• pp.159-166
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• 2012

There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at least 3 satellites information. But, the weak point is that GPS is not useful when the 혠 signal is weak or it is in the incommunicable region such as tunnel. In the case of INS, the information of the position and posture of mobile with several Hz~several hundreds Hz data speed is recorded for velocity, direction. INS shows a very precise navigational performance for a short period, but it has the disadvantage of increasing velocity components because of the accumulated error during integration over time. In this paper, sensor fusion algorithm is applied to both of INS and GPS for the position information to overcome the drawbacks. The proposed system gets an accurate position information from experiment using SVD in a non-accessible GPS terrain.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.4
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• pp.329-339
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• 2003

In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.