• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06d
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.658-661
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• 2010

본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.484-487
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• 2010

본 논문에서는 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술인 파라메트릭 기술을 기반으로 하여 철근콘크리트 구조물의 기둥부재 주철근 자동배근시스템을 구축함으로써 기존 프로그램에서 사용자가 직접 입력해야하는 변수의 수를 최소화하고 사용성과 정확성을 높이는 것을 목적으로 한다. 기존 철근배근 형상 자동 모델링에서 기둥철근의 자동 모델링은 기둥단면이 변하는 부분에서의 철근 배근과 정착 및 이음길이를 고려하지 않고 있다. 만약 고려하더라도 이용자가 직접 입력하는 방식이기 때문에 규모가 큰 건물일 경우 방대한 정보의 처리 미숙으로 인해 정확한 모델링을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기둥 부재에 대하여 대상 건물을 선정하고 구조해석 모델링을 구축한 후 구조해석 결과 데이터베이스를 추출하여 얻은 정보와 건축구조설계기준에 따른 정착 및 이음 길이 산정에 관한 알고리즘을 구축하여 철근배근 형상 자동화 모듈에 적용하여 배근 자동 설계 및 자동 형상화 모듈을 생성하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.49-52
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• 2000

본 논문에서는 일반적인 강세 판정 법이 갖는 단점을 보완하기 위하여 모델을 기반으로 하는 강세 판정 방법을 제안한다. 기존의 강세 판정 법은 기준 값과의 절대적인 비교에 의해 강세를 판정하게 되므로 발음 환경에 따라 불안정한 성능을 나타낸다. 제안하는 방법은 강세/비강세 모델을 적용한 후보들에 대해 상대적인 비교 값으로 강세를 판정한다. 소량의 강세 음성 데이터베이스로부터 강세/비강세 모델을 훈련하기 위해 적응 훈련 기법을 사용하였다. 실험 결과 $76.53\%의 판정 성공률을 나타내었으며, 이는 제안한 방법이 강세 자동 판정 방법으로 이용 가능성을 보이는 결과이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.252-253
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• 2015

군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.37-39
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• 2016

본 논문에서는 윈도우 운영체제를 사용 간에 실시간으로 레지스트리에서 시작 프로그램을 감시하여 사용자 의도와 관계없이 실행되는 시작 프로그램의 등록을 방지하고 관리하고자 한다. 또한 데이터베이스와 연동하여 본 솔루션을 이용하는 사용자들에게 해당 시작 프로그램의 삭제 빈도를 백분율로 나타내어 시작 프로그램의 효율적인 관리에 도움을 줄 수 있도록 하였다. 이러한 기능을 강점으로 C# 기반의 시스템 환경 최적화 솔루션을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.299-302
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• 2016

본 논문에서는 작은 화면의 스마트 폰에서 볼 수 있는 전자책을 구성하였다. 대부분의 전자책이 PDF 파일과 같이 기존의 종이책을 단지 정보처리 기기에서 보는 개념의 채용 형태이거나 제한된 규정을 통해 구성된 내용을 스마트 폰보다 화면이 큰 전용 단말기를 통해 보도록 되어 있다. 본 연구에서는 PDF나 웹 형태가 아닌 앱 형태로 컴퓨터보다도 널리 퍼져있는 스마트 폰을 통해 책을 보도록 하였다. 현재 전자책의 실질적 표준 역할을 하는 EPUB는 전용 단말기를 이용한 전자책도 텍스트형 콘텐츠 또는 잡지형 콘텐츠로 정보 처리 기기의 다양한 기능을 살리지 못하고 있다. 본 연구에서는 앱을 이용한 전자책의 초기 시도로 기존 책의 구성을 가능한 지키면서 앱의 다양한 능력을 통해 많은 편리성을 살리는 한편 특히 본문은 작은 화면에 많은 정보를 담는 것은 책을 읽는 독자에게 무리한 요구를 하는 것이므로, 본문의 내용과 관계된 이미지를 의미 단위로 토막을 내고 이를 항, 절, 장으로 구분지어 태그를 붙여 데이터베이스에 저장한 후 태그를 기반으로 본문 화면에 시간차를 두고 자동 출력하도록 하는 시도로 사용자의 편리를 도모하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.267-274
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• 2002

본 논문은 2-패스에 걸쳐 지역, 전역 정보를 추출하고 이 정보들을 이용하여 효과적으로 정답 후보들을 색인하는 방법을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인 방법은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 지역 정보(한 문서 내에서 정답 후보와 주변 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 점수를 부여한다. 다음으로 전역 정보(모든 문서를 대상으로 하여 정답 후보와 공기 (co-occurrence)하는 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 이미 할당되어 있는 점수를 변경한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답 후보와 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 이러한 색인 방법은 빠른 응답 시간과 비교적 높은 정확률을 필요로 하는 실용적 질의 응답 시스템에 적합하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.241-242
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• 2012

본 논문에서는 자영업자들이 매출액을 향상을 위해 스마트 폰 또는 패드에서 사용할 수 있는 모바일 매장관리시스템을 설계하고 구현한다. 모바일 매장관리시스템은 웹서버와 매장관리 앱으로 구성된다. 웹 사이트에서는 매장관리 앱과 연동하여 제품 입고 및 출고 관리, 재고관리, 고객관리 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있도록 구현한다. 또한 페이스북과 트위터를 통하여 고객들에게 제품을 홍보할 수 있는 SNS 모듈을 구현한다. 매장관리 앱은 안드로이드 플랫폼 기반으로 매장관리시스템을 실시간으로 원격 관리하는 기능을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.329-332
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.