• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.132-137
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• 2015

최근 자연의 기능성 표면이 갖는 특성을 모방하고, 이를 과학 기술에 적용하는 연구가 세계적으로 증가하는 추세다. 특히, 초발수 표면은 여러 산업 분야에서 많은 관심을 받고 있으며, 그 활용 분야도 다양하다. 초발수 특성의 광범위한 응용을 위해서, 우리는 최적화된 표면 구조를 효율적으로 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 제작 공정에 따라 만들 수 있는 표면의 형태를 찾아보고 격자 기체 기반의 몬테카를로 방법을 사용하여 제작 공정에 따른 표면의 초발수 특성을 살펴보았다. 각 공정을 통해 제작된 표면의 초발수 특성을 비교하고, 가장 그 특성이 좋은 구조 및 제작 공정을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.245-248
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• 2011

본 연구의 목적은 초등 컴퓨터교육에서 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터 수업이 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 미치는 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 수원시에 소재한 S초등학교 6학년 1개 학급 26명을 실험집단으로 선정하였다. 실험은 매주 1차시 정보재량시간을 이용하여 4차시에 걸쳐서 진행하였으며, 실험 사전 사후에 학습자들의 학습흥미도와 초인지 검사도구를 통하여 조사하였다. 디지털마인드맵을 활용한 수업이 실제로 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 효과를 미쳤는지를 확인하기 위하여 면담을 통한 질적평가도 실시하였다. 검사도구를 통해 수집된 자료를 가지고 사전-사후 학습흥미도와 초인지의 평균차이가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 두 종속표본 t검정을 실시하였다. 연구결과, 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터수업은 초등학생의 학습흥미도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었지만 초인지 향상 면에서 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 그러나 면담결과로 미루어 보아 일정부분 초인지 향상에 긍정적인 효과가 있음을 유추해 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.337-339
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• 2020

오디오 초 해상도 기술은 저 해상도의 오디오 신호를 이용하여 고 해상도의 오디오를 복원 또는 생성해 내는 기술이다. 본 기술 분야는 기존에 주파수 대역 확장, 인공 대역 확장 기술 등으로 연구되었으나, 최근 딥러닝 기술의 발전, 이미지 초 해상도 기술 연구 등에 힘입어 오디오 초 해상도 기술 이라는 이름으로 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 오디오 초 해상도 기술에 연구 동향에 대하여 설명하고, 기존의 논문 들에서 주로 다루고 있는 음성 데이터 베이스가 아닌 MedleyDB 음악 데이터 베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험은 4-폴드 교차 검증을 통해 수행되었으며, 실험 결과 제안하는 컨벌루션 신경망 구조 기반 오디오 초 해상도 기술은 입력 저해상도 오디오 대비 SNR 이 3.41 dB 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• 인포메이션 디스플레이
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• 제24권4호
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• pp.3-11
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• 2023

• 한국지역지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.295-314
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• 2010

본 논문은 탈영역화에 치우친 초국가주의 공간 담론을 시정하고 탈영역화와 재영역화의 동시적 과정을 통해 초국가적 공간이 생성됨을 규명하고자 하였다. 이를 위해 초국가적 사회적 장, 트랜스로컬리티, 다문화공간, 초국가적 장소 등 초국가적 공간에 대한 국내외의 연구들을 검토하면서 사례지역인 대학로 '리틀마닐라'를 해석하는데 접목하고자 하였다. 필리핀이주자들의 주말집거지인 리틀마닐라의 사례연구를 통해 탈영역화와 재영역화, 다규모적 스케일에서 작동하는 네트워크, 혼성적 다문화성 등 초국가적 공간의 주요 쟁점들을 고찰하면서 초국가적 공간의 성격을 탐색하였다. 리틀마닐라는 로컬에 착근된 트랜스로컬리티의 특징을 나타내며, 글로벌-로컬의 이분법이 아닌 다양한 스케일에서의 네트워크를 통해 작동하고 있다. 필리핀이주자들이라는 집단도 내부적 다양성이 혼재하는 집단이며 그들이 상상하는 고향도 단일한 특정 장소가 아니었다. 뿐만 아니라 필리핀이주자들의 주말해방구로서 인식되는 리틀마닐라는 다양한 소수자에게도 열려 있는 공간이며, 이는 대안적 공간정치와 진정한 다문화주의의 가능성을 상상할 수 있는 조건을 만들어 주고 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권3호
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• pp.159-166
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• 2006

기능성 자기공명영상을 이용하여 진동자극에 대한 감각피질의 비선형성에 대하여 연구하였다. 진동자극은 25 Hz의 주파수로 5개의 각기 다른 진동 자극 기간, 2초, 4초, 8초, 12초 그리고 16초와 함께 20초의 무자극 주기와 pseudo-random순서로 구성되었다. 감각피질에 대한 자극 기간의 변화에 따른 선형성을 이해하기 위하여 두 다른 방법(시스템의 선형성 조사법과 gamma-variate 함수를 적용하여 impulse response함수를 구하는 방법)을 사용하여 혈류반응 함수를 분석하였는데, 그 결과는 거의 비슷하였다. 감각피질에서의 BOLD 반응은 8초보다 작은 자극 기간 동안에는 비선형이고 8초 이상일 때는 선형성을 보였다. 자극 기간의 함수로 Impulse response 함수의 진폭, 면적, 피크까지의 시간, FWHM을 계산하였고 진폭과 면적의 크기는 자극 기간이 증가할 때 감소함을 보여줌으로써 자극 기간 8초에서 BOLD 반응이 비선형성에서 선형성으로 변함을 뒷받침해 주었다.