• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1082-1087
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• 2000

신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.557-560
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• 2010

고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1969-1972
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• 2002

소프트웨어 재사용 기술은 소프트웨어공학 분야의 오래된 주제로 단순한 복사 및 붙이기(copy & paste)에서 현재의 소프트웨어 컴포넌트 기술에 이르기까지 계속해서 연구되고있다. 재사용의 단위를 무엇으로 하냐에 따라 또는 소프트웨어 개발 주기 중 어느 단계의 산출물을 재사용 하느냐에 따라 다양한 개념과 기법들이 소개되었으며 실제 소프트웨어 개발에 활용되고 있다. 또한 컴퓨팅 환경의 변화에 보조를 같이하여 특정 어플리케이션을 지원하는 재사용기술 들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 웹(Web) 기반의 프로그램에 소프트웨어 컴포넌트 재사용 기술을 접목하고자 한다. 수없이 많은 웹 기반 어플리케이션들이 개발되었고 또한 개발되고 있으며 다른 컴퓨팅 환경에서 운영되는 다양한 기존 시스템들도 웹 기반으로 옮겨가고 있다. 본 논문의 목적은 기 개발된 웹 프로그램에서 재사용 가능한 모듈을 컴포넌트 화하여 차후 웹 프로그램 개발 시에 재사용될 수 있도록 하는 것이다. 웹 지원 언어 중 Sun 사의 서블릿(Servlet)[1]으로 개발된 어플리케이션들을 EJB(Enterprise JavaBeans)[2] 환경으로 변환시키기 위한 기법과 이를 지원하는 도구를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 도구는 크게 분석기, 시각화기, 추출기, 생성기, 및 전개기로 구성되며 해당 모듈에서 입력받은 서블릿을 처리하며 최종적으로 세션 빈(session bean)[2] 또는 엔터티 빈(entity bean)[2]과 같은 EJB 컴포넌트를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.697-698
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• 2021

본 논문에서는 시각 장애우의 식품 안전성 증진을 위해 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR) 및 실시간 객체 인식 (you only look once, YOLO) 알고리즘에 기반한 식품의 유통기한 자동 알림 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 스마트폰 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한으로 예측되는 이미지 영역을 검출하고, 2) 검출된 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 데이터를 추출하며, 3) 최종 추출된 유통기한 데이터를 음성으로 변환하여 시각 장애우에게 전달한다. 개발된 시스템은 유통기한 정보를 추출해서 사용자에게 전달하기까지 평균 약 7초 이내의 빠른 응답 속도를 보였으며, 62.8%의 객체 인식 정확도와 93.6%의 문자 인식 정확도를 보였다. 이러한 결과들은 제안하는 시스템을 시각 장애우들이 실용적으로 활용할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.434-437
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• 2011

본 논문에서는 H.264/AVC 복호기의 성능을 향상시키기 위해 병렬 역양자화 구조와 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 역양자화 구조는 공통 연산기를 사용하여 계산 복잡도를 감소시키고, 4개의 공통연산기를 사용하여 역양자화 수행 사이클 수를 1 사이클로 감소시킨다. 제안하는 역변환 구조는 4개의 변환 연산기를 사용하여 역변환 연산을 수행하는데 2 사이클이 소요된다. 또한 제안하는 구조는 역양자화 연산과 수평 역변환 연산을 동시에 수행하는 병렬 구조를 채택하여 역양자화 및 역변환 수행 사이클 수를 2 사이클로 감소시킨다. 제안하는 구조를 Magnachip 0.18um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 1.5MHz의 동작 주파수에서 게이트 수는 14,173이고, 표준 참조 소프트웨어 JM 9.4에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조 대비 38.74% 향상되었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.440-447
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• 2001

본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.127-129
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• 2002

객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.

• Spatial Information Research
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• v.2 no.2
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• pp.147-163
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• 1994

This paper presents three methods of generating the transportation network data out of the topological geographic database in the hope that the conversion of the geographic database file containing the topology to the conventional node-link type trans¬portation network file may facilitate the integration between transportation planning mod¬els and GIS by alleviating the inherent problems of both computing environments. One way of the proposed conversion method is to use the conversion software that allows the bi-directional conversion between the UTPS (Urban Transportation Planning System) type transportation planning model and GIS. The other two methods of data structure conversion approach directly transform the GIS's user-level topology into the transportation network data topology, and have been introduced with codes programmed with FORTRAN and AML (Arc Macro Language) of ARC/INFO. If used successfully, any approach would not only improve the efficiency of transportation planning process and the associated decision-making activities in it, but enhance the productivity of trans¬portation planning agencies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.698-700
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• 2023

본 논문에서는 한국어 데이터와 모델링, 추가 평가 지표를 통해 Text Summarization 분야에서 한국어로 좋은 성능을 내기 위한 방식을 제안한다. KoBART의 크기를 키우고 PEGASUS의 GSG를 사용하는 KoBART-GSG 모델을 제안한다. 이때 ASR 모델을 사용하여 한국어 데이터를 구축하고 추가 학습을 진행한다. 또한, 생성된 요약문과 원문에서 Attention 기법으로 키워드와 핵심 문장을 추출하여 지능형 텍스트를 구성하는 새로운 방식을 제안한다. ASR Open API와 제안한 방식을 사용하여 오디오 파일을 텍스트로 변환하고 요약하는 강의나 회의 등 학계와 산업에서 사용할 수 있는 서비스를 제공한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.843-848
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• 2008

Most of face detection technique uses information from the face of the movement. The traditional face detection method is to use difference picture method ate used to detect movement. However, most do not consider this mathematical approach using real-time or real-time implementation of the algorithm is complicated, not easy. This paper, the first to detect real-time facial image is converted YCbCr and RGB video input. Next, you convert the difference between video images of two adjacent to obtain and then to conduct Glassfire Labeling. Labeling value compared to the threshold behavior Area recognizes and converts video extracts. Actions to convert video to conduct face detection, and detection of facial characteristics required for the extraction and use of AdaBoost algorithm.