• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.384-385
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• 2017

과학 모델은 복잡한 자연현상을 단순화하고 패턴화한 것이다. 따라서 과학 모델은 특정한 알고리즘을 가지며, 과학 모델에 대한 이해는 모델이 갖는 특정한 알고리즘에 대한 이해와 직접적으로 관련되어있다. 본 연구에서는 많은 학생들이 대안 개념을 가지고 있는 산-염기를 주제로 하여, 이 모델이 가지는 알고리즘을 학습하기 위한 프로그램을 설계하고, 알고리즘을 학습 하였을 때 과학 학습에 미치는 효과를 확인하였다. 고등학생 3학년을 대상으로 4차시로 수업을 진행하였으며, 수업의 사전과 사후 검사를 실시하여, 학생들의 모델에 대한 이해를 분석하였다. 수업 결과, 학생들은 모델의 정의와 화학반응 및 화학평형의 정성적인 부분에서는 이해의 향상을 보였으나, 정량적인 부분에는 효과를 보이지 못하였다. 이는 화학이 많은 수의 입자를 고려해야 하는 독특한 과목의 특성에 기인하며, 이를 보완하기 위하여 추후 컴퓨터프로그램을 교육 도구로 사용하는 수업을 통해 후속연구를 진행하고자 한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.101-107
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• 2005

본 논문에서는 모델 구성을 통한 교수-학습 활동을 지구과학 수업을 위한 유용한 방법의 하나로 제안하였다. 모델 구성은 지구과학자들이 직접적으로 경험하기 어려운 지구과학적 현상이나 과정을 연구하기 위하여 동원하는 방법으로서, 지구과학의 본질적 속성을 반영한 수업을 개발하는 데 이용할 수 있다. 모델 구성을 통한 지구과학 수업은 학생들이 지구과학적인 현상이나 과정에 대한 모델을 창안하고 학생들이 서로 모델에 대한 의견을 교환하며 지속적으로 모델을 수정해 나가는 순환적인 과정(creation-communication-change cycle)으로 진행될 수 있으며, 학습자들의 사고 과정을 촉진시켜 여러 가지 학습 효과를 가져올 수 있다. 따라서, 지구과학 교육 현장에서 학생들이 능동적으로 참여하는 지구과학 수업을 위하여 모델 구성을 통한 교수-학습 활동이 적극적으로 실천되고 그 효과를 자세히 검토하는 일이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.148-151
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• 2009

u-GIS 공간정보를 제공하기 위한 3D 모델의 렌더링 성능을 향상시키기 위해 일반적으로 Discrete LOD 기법이 적용된다. 하지만 u-GIS의 3D 건물 모델은 그 복잡성이 매우 높아 LOD 단계별로 모델을 직접 생성하려면 많은 비용과 시간이 소요되어 효율적이지 못하다. 본 연구에서는 원본 3D 모델을 활용하여 하위 LOD 단계의 모델을 메쉬 간략화 알고리즘인 QEM 기법을 통해 생성하는 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 다양한 3D 모델의 데이터 포맷을 입력받고 출력할 수 있도록 하여 범용성을 높이고, 생성되는 모델의 결과를 바로 화면으로 확인할 수 있도록 하여 사용자 편의성을 확보하였다. 몇 개의 실제 3D 건물 모델로 실험을 수행하여 프로그램의 성능을 검증하고 그 결과를 도출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.490-492
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• 2004

소프트웨어 개발 프로세스의 평가를 통해 소프트웨어 프로덕트의 품질을 높이려는 다양한 시도들이 행해지고 있다. 소프트웨어 테스트 프로세스는 소프트웨어 개발 프로세스 중에서도 소프트웨어 프로덕트의 품질 향상에 직접적인 영향을 끼치므로, 이에 대한 체계적인 개선이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스의 품질과 프로덕트의 품질을 동시에 고려하는 소프트웨어 테스팅 모델인 SETP 핵심 모델과 이를 지원하는 자동화 도구(Legba)를 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.12 no.6 s.48
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• pp.15-23
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• 1997

본 논문에서는 실존하는 물체의 3차원 모델을 만드는 방법들 중에서 물체로부터 직접 정보를 얻어내어 매우 사실적인 3차원 모델을 제작하는 기법들에 대한 현재까지의 기술들에 대해 분석해보고 앞으로의 발전 방향에 대한 전망을 해보았다. 실제 물체의 데이터를 얻어내는 방법은 크게 세가지로 나뉘며 3차원 디지타이저, 3차원 레이저 스캐너 그리고 사진을 이용하는 방법이 있다. 이러한 방법들이 기초적인 요구 사항을 만족하고 있는지와 핵심기술은 어떠한 것들인지를 분석해본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1680_1681
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• 2009

복잡한 이론적인 지식이 없어도 대상 발전소의 운전데이터를 밸브의 유량특성 관계 값에 지정함으로써 쉽게 모델링할 수 있도록 터빈제어 밸브 모델을 구현하였다. 또한 제어밸브의 여러 가지 동작 특성을 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 이렇게 구현된 모델을 사용하여 직접 터빈제어시스템과 연계하여 모의시험 하였으며 만족스러운 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.356-363
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• 2003

혼류 조립라인상에 고난도 작업을 요구하는 제품이 연속적으로 투입될 경우에 해당작업장들은 주어진 사이클 타임내에 조립을 완료하기가 힘들어진다. 라인에서 생산되는 모델의 변경 및 모델들에 대한 제품 생산량의 변화로 인해 기존 라인밸런스의 운영 효율이 기대 이하로 떨어질 수 있다. 본 연구에서는 혼류 조립라인의 라인밸런싱과 제품의 투입순서 결정이 밀접하게 관련되어 있는 문제임을 인식하고, 혼류 조립라인의 운영 효율을 극대화하기 위해 생산되는 모델에 대한 제품의 투입순서와 기존의 설비 및 작업공간에 따른 제약을 직접적으로 고려하면서 기존 라인밸런스와의 변동을 최소화하는 재밸런싱에 관한 기법을 제시한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.441-451
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• 2004

수학의 내용을 학생에게 지도할 때 기계적인 계산법칙을 가르치는 것보다 개념을 이해할 수 있도록 돕는 것은 교사의 중요한 역할이다. 그 동안 연구를 통해 정수를 지도하기 위한 모델들은 꽤 많이 알려져 왔으나 이 모델들을 학생에게 직접 적용하였을 때 일어나는 현상을 파악한 연구는 그리 많지 않다. 따라서 본 연구는 상위, 중위권 초등학교 5학년을 대상으로 EIS이론에 바탕을 둔 정수의 모델을 통해 학생들이 정수의 개념을 어떻게 형성하고 그 과정에서 어떤 오류를 나타내는지, 또 무엇을 가장 어려워하는지 등 그 학습과정을 조사하였다.