• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.312-318
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• 2006

기존의 립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여, 클래스에 종속적인 코드북 3개를 가진 반연속HMM (Hidden Markov Model)을 적용하여 시스템을 최적화하고, 변이 부분이 큰 단어의 처음과 끝은 연속HMM의 8 믹스쳐 가우시안 구조를 사용하여 모델링하였다. 제안한 방법은 HBT구조의 연속HW과 대등한 성능을 보이지만, 파라미터 수는 33.92% 감소하였다. 파라미터 감소는 계산 양을 줄여주므로, 시스템이 실시간으로 동작 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1849-1857
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• 1999

메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여, 재귀 분할 평균 기법을 제안하였다. 이 알고리즘은 패턴공간을 구성하는 각 초월 평면이 동일한 클래스소속으로 패턴으로 구성될 때까지 재귀적으로 분할한 후, 초월 평면별로 소속된 패턴들의 평균값을 계산하여 대표패턴을 추출한다. 또한 각 특징과 클래스간의 상호정보를 특징의 가중치로 사용하여 분류 성능의 향상을 시도하였다. 제안된 알고리즘은 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 30~90%만을 사용하며, 분류에 있어서도 k-NN과 유사한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴 개수의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.260-265
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• 2002

최근의 많은 소프트웨어들은 규모가 방대하고 복잡하여 개발자가 도구를 사용하지 않고 수작업으로 설계를 재구조화하기 매우 어려우며 또한 많은 시간과 노력의 요구된다. 본 논문에서는 클래스의 응집도와 결합도를 이용하여 객체 지향 설계를 자동으로 재구조화하는 방법을 기술하다. 먼저 메소드들의 연관 관계를 규정하는 행렬을 응집도와 결합도를 이용하여 정의한 후 가장 낮은 응집도를 가진 클래스부터 분할하여 가장 가까운 클래스와 결합시킴으로써 설계를 재구조화한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.157-168
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• 2023

고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.743-754
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• 2000

본 논문에서는 선형 위상 응답 특성을 갖고 쌍직교 웨이블릿 변환(biorthogonal wavelet transform)을 이용하여 영상을 다중 해상도롤 분해하고 분해된 부 밴드들을 최대 분할 이득(maximum classificatio gain)을 이용하여 분할하고 분할된 클래스 별로 최적 비트 할당을 통해 양자화 한 후, 컨텍스트 기반 비트 평면 부호화를 이용한 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 양자화 된 계수들에 대해 부호변환(shuffling)과정을 거쳐 비트 평면 부호화 시, sign 비트 평면을 제거하여 부호화 성능을 향상시키며, 컨텍스트(context)기반 비트 평면 부호화 시, 각각의 클래스 및 밴드별로 균일한(uniform)컨텍스트를 부여하지 않고 현재 비트 평면과 이전 비트 평면 사이의 상관도(correlation)를 측정하여 가장 큰 상관도를 갖는 방향으로 컨텍스트를 부여하여 보다 효율적인 부호화 성능을 얻는 방법으로 부호화를 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하고자 한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.91-96
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• 2023

글로벌로 핵심기술 경쟁 및 최상의 기술을 적용한 제품 제조를 실현해야 하는 ICT 분야의 수출 제조 중소기업은 내부, 외부적인 환경적 요인뿐 아니라 다양한 위기상황을 겪게 된다. 이러한 위기상황을 극복하고자 기업 자체적인 전략을 다방면으로 모색하고 실행하여 성공한 수출 제조 중소 벤처기업인 '(주)쎄믹스'가 있다. 2000년에 설립한 (주)쎄믹스는 반도체 검사장비 중 하나인 Wafer Prober 제조 전문기업으로, 'Simple Perfection'이라는 슬로건 아래 23년간 'OPUS' 및 'OPERA'를 생산, 판매에 전념하고 있는 글로벌 강소기업이며, 지속적인 핵심기술 연구개발을 통해 품질혁신에 성공하였고 글로벌 반도체 검사장비 시장에서 기술적 신뢰와 브랜드 명성을 인정받고 있는 벤처기업이다. 현재 (주)쎄믹스의 입지를 구축하기까지 수출 제조기업으로서 겪은 환율관리 실패인 키코손실에서 기인한 회사 위기를, 자체적으로 기술혁신, 조직혁신, 핵심인재 육성 등 전략적 기업혁신에 성공하여 회사의 존폐위기였던 상황을 극복하였다. 우선 키코손실을 떨쳐내고 새로이 시작하기 위한 S사와의 합병, 분할 후 조직 내부에 기업가정신을 고취하였고 핵심기술을 발굴하여 세계일류상품 인증, 월드클래스 300 선정 및 완수, 6개국에 7개의 자회사 설립 통한 조직혁신, 과감한 인재등용, 인재육성 위한 사내 컨퍼런스 제도 도입, TRIZ 등을 통한 과감한 교육혁신, 인재를 위한 특별한 복지정책 구현 등을 실천하였다. 본 연구는 '(주)쎄믹스'의 위기극복 사례를 통해 일본의 두 곳 대기업만이 누리고 있던 Wafer Prober 장비 시장에서 독자적인 글로벌 판로개척을 통한 자생적 성장시스템 구축과 창의적이고 자기 주도적인 혁신체제를 구축하는 계기를 제공하여 다양한 위기상황에 직면하였거나 위기를 미연에 방지하여야 할 중소기업인과 임직원들에게 성공 사례를 제공하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.936-946
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• 2009

그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1991-1994
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• 2002

본 논문은 기존에 작성된 자바 프로그램이나 현재 구현 중인 자바 프로그램을 대상으로 메트릭 정보를 측정하는 자동화 도구의 설계 및 구현 결과를 논한다. 이러한 도구의 구현을 위해 필요한 가장 핵심적인 기능은 자바코드에 대한 분석 기능이다. 본 논문의 내용은 한국전자통신연구원의 컴포넌트 공학 연구팀 주관으로 EJB(Enterprise Java Beans) 기술을 기반으로 컴포넌트를 개발하기 위한 환경인 COBALT(Component Based Application devlopment Tool) 시스템의 부 시스템으로 구현된 자바코드 메트릭 측정 도구의 설계 및 구현 결과를 다룬다. 본 논문에서 구현된 자바 코드 메트릭 측정 도구을 통하여 클래스의 적절한 분할, 클래스 멤버 자원의 적절한 배치, 상속 트리의 적절한 조직 등을 이룰 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.133-136
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• 1996

클러스터의 타당성 정도를 계산하기 위한 측정자로서, 퍼지 분할된 데이터의 서로 다른 클래스 사이의 분리성과 한 클래스안에서의 밀접성의 비율, G를 정의하였다. 본 논문에서는 이렇게 정의된 G로부터, 각 클러스터가 가지는 데이터 수의 차이점을 고려하여 하나의 데이터 집합에 대하여 서로 다른 분할들을 비교할 수 있도록 하기 위하여, IG를 재정의하였다. 기존의 클러스터 타당성 전략은 클러스터 수의 함수로서, 주어진 척도의 값을 계산하여 기록한 후 그 값의 변화가 가장 큰 경우를 최적의 클러스터의 수로서 선택하였다. 이때 그 값의 변화를 고려하기 위한 주관적인 해석이 필요하게 된다. 본 논문에서는 주관적인 해석 없이 IG를 이용하여 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 널리 알려진 Iris data와 서로 다른 클러스터 인구수를 가지는 가상의 데이터 집합에 적용하여 그 타당성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.652-654
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• 2004

클라이언트와 서비스 제공자간의 서비스 수준 계약인 SLA(Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 클라이언트 요청을 우선순위 클래스로 구분하여, 낮은 수준의 서비스를 요청하는 클라이언트보다는 고수준의 서비스를 요구하는 클라이언트에게 우선적으로 서비스를 제공할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 제공자의 웹 서버 노드를 우선 순위에 따라 정적.동적으로 분할하는 방법을 연구하였으며, 시뮬레이션을 통해 SLA를 고려할 수 있는 응답시간 성능을 분석하였다.