Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.79-82
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2001
생산품을 제조하는 과정에서 처리 시간에 따른 제조 기계를 최적의 수로 결정함으로서 공정 과정에서 비효율적인 제조 기계의 활용 비율을 줄일 수 있으며, 이는 공정 과정의 비용을 최소화할 수 있는 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 핸드폰에 사용되는 여러 가지 모델의 배터리를 생산하는 공장의 작업 과정을 조사하고, 일정하기 않은 처리 시간과 작업에 필요한 제조 기계를 조사하였다. 이를 인공 신경망(ANN)의 역전파 알고리즘을 이용하여 생산현장에서 효율적인 처리 시간과 공정 과정에서 생산에 적합한 기계의 수를 최적화시키는 방법을 제안한다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.109-112
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2005
수행 과정에서의 성능 측면에서 기존의 데이터 스트림 처리 방법들은 주로 수행 과정에서의 저장 공간 사용량 및 데이터 객체당 수행 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 이들 방법들에서 일정 시간 내에 처리될 수 있는 데이터 객체의 수보다 많은 데이터 객체가 발생된다면, 그들 중 일부는 실시간으로 처리되지 못한다. 본 논문에서는 튜플 데이터 스트림에서 발생빈도 기반의 중요 튜플 선별 방법을 제안한다. 이는 해당 데이터 스트림 처리 과정에서 전처리 과정으로 간주할 수 있다. 제안된 방법에서는 데이터 스트림의 변화를 고려하여 중요 튜플 선별을 위한 임계값을 적응적으로 조절한다. 이를 지원하기 위해서 튜플의 발생빈도 예측 방법을 제시한다.
이 연구는 유아들의 좌우뇌균형 정도가 인지처리과정에 미치는 영향을 보기 위하여 뉴로피드백 훈련전과 후의 좌우뇌균형 변화와 인지처리과정 변화 차이를 비교하였다. 대상자는 2009년 9월에서 2010년 6월까지 S시 W 유치원 원아 52명(실험군 26명, 대조군 26명)을 기준으로 선정한 자료이다. 훈련 전과 후의 뇌기능 변화는 시계열 선형 분석을 통하여 비교하였으며 연구 검증 결과 뉴로피드백 훈련을 적용한 원아들의 좌우뇌 균형의 변화가 인지처리과정에 유의미한 차이를 보여주었으며, 좌우뇌균형의 정도가 높을 수록 인지처리과정이 빠르다는 결과를 나타내었다,
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.313-316
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2002
본 연구에서는 기능적 자기공명 영상법(functional magnetic resonance imaging)을 이용하여, 한국어, 일어, 프랑스어, 영어 등 여러 언어를 구사할 수 있는 다중언어화자들을 대상으로 각 언어에 따른 대뇌 언어처리 과정을 알아보고, 그 처리과정이 해당언어의 유창성, 습득시기에 따라 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 실험 결과, 언어처리에 있어 핵심적인 역할을 하는 것으로 보고되는 Broca 영역은 언어의 이해와 산출 과정에 모두 관계된 것으로 보이며, 언어의 산출과정에는 언어의 이해과정에 관계되는 영역외에 조음과정에 따른 영역의 활성화가 보고되었다. 또한 언어습득시기와 유창성에 따른 각 언어의 활성화를 살펴보면, 유창성이 높을수록 대뇌 활성화는 줄어들며, 유창성이 낮은 언어조건에서는 언어처리 영역의 활성화 수준이 높아지며 또한 우반구 및 전전두회(prefrontal gyrus)의 활성화가 높아지는 것이 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.310-313
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2011
초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.3
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pp.291-300
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2001
In this paper, we developed a Satellite Image Processing System for obtaining 3-D positional information which is composed of five process modules. As a procedure of them, the Data Process module is the procedure that reads and processes the header file to generate data files. and then calculates orbital parameters and sensor attitudes for obtaining of 3-D positional information with them. The 3D Process module is to calculate 3-D positional information and the Dialog Process module is to correct the time of image frame center using the single image or stereo images for implementing the 3D Process module. We expect to obtain 3-D positional information with the header file and minimum GCPs(1∼2 points) using this system efficiently and economically in comparison with existing commercial software packages.
Park, Ju-Hwang;Park, Jong-Woo;Kim, Jong-Soo;Kim, Jang-Eok
Applied Biological Chemistry
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v.45
no.3
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pp.145-151
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2002
Molinate, a thiolcarbamate herbicide widely used for control weeds in paddy soil, has been suspected for a possibile transportation into surface water due to its relatively high solubility in water. This study was performed to know that how much molinate could be removed during treatment processes for drinking water. The removal effciency of molinate in water was negligible in treatment process of polyaluminium chloride for coagulation. Molinate was gradually decreased up to 60.2% during contact time of 4 hours when chloride, an disinfectant used in water treatment system was treated. And in an hour treatment of ozone, molinate removal ranged $28.9%{\sim}58%$ However by treatment system of granular activated carbon, molinate was removed 93.9 to 100% at all concentrations used with a range of concentrations of granular activated carbon treated. The removal effciency of whole system simulated with removal efficiencies of molinate in each step of treatment processes was 99.5%. Therefore, if molinate happen to come into water treatment facilities, it could be removed effectively through the treatment processes.
Subsequence matching, which consists of index searching and post-processing steps, is an operation that finds those subsequences whose changing patterns are similar to that of a given query sequence from a time-series database. This paper discusses optimization of post-processing for subsequence matching. The common problem occurred in post-processing of previous methods is to compare the candidate subsequence with the query sequence for discarding false alarms whenever each candidate subsequence appears during index searching. This makes a sequence containing candidate subsequences to be accessed multiple times from disk, and also have a candidate subsequence to be compared with the query sequence multiple times. These redundancies cause the performance of subsequence matching to degrade seriously. In this paper, we propose a new optimal method for resolving the problem. The proposed method stores ail the candidate subsequences returned by index searching into a binary search tree, and performs post-processing in a batch fashion after finishing the index searching. By this method, we are able to completely eliminate the redundancies mentioned above. For verifying the performance improvement effect of the proposed method, we perform extensive experiments using a real-life stock data set. The results reveal that the proposed method achieves 55 times to 156 times speedup over the previous methods.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.67-72
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2009
ERP의 일종인 MMN(Mismatch Negativity)은 언어의 청각 인지정보 처리과정(central auditory processing)을 규명하는 데 유용한 수단으로 이용되어 왔다. 그런데, 최근의 연구들은 이러한 MMN이 청각 자극뿐만 아니라 시각 자극에 의해서도 검출될 수 있음을 밝혀냈다. 본 연구는 이러한 시각적 MMN을 이용하여 뇌에서 이루어지는 한국어 화자의 무의식적인 한국어 문자 정보처리과정을 규명하려고 시도하였다. 본 연구에서는 한국어의 글말 최소쌍 '므'/'모'와 '므'/'무', 이에 대응되는 비언어자극 '+ㅡ'/'+ㅗ'와 '+ㅡ'/'+ㅜ'(+표시의 아래에 모음을 붙여서 만든 인공문자, 그림1 참고)를 수동적(passive) Oddball paradigm으로 제시하고 언어 자극에 대한 EEG를 비언어자극과 비교 하에 측정, 분석하였다. 본 연구의 결과, 언어자극과 비언어자극 모두에서 시각적 MMN이 검출되었다. 하지만, 언어자극의 시각적 MMN이 비언어자극의 시각적 MMN보다 높게 나타남을 확인하였다. 이는 한국어 모국어화자들이 무의식적인 인지과정에서 언어자극이 갖는 물리적인 시각 정보뿐만 아니라 한국어 문자의 언어적 정보도 함께 처리하고 있음을 보여주는 것이다. 본 연구의 결과들은 한국어 글말의 무의식적인 인지처리과정을 밝혀주는 한편, 한국어 문자가 인지과학에서 갖는 중요한 지위를 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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