• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.64-66
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• 2002

공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다중 안테나 시스템에서 기존의 기술에 비해서 부가적인 대역폭이 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. 지금까지 공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다이버시티 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차가 완전-계수(Full-Rank)를 가져야 하고, 코딩 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 공간-시간 블록 부호 디자인(Space-Time Block Code) 관점에서 직교-디자인(Orthogonal-design) 즉, 최소거리가 5이면서 완전-계수(Full-Rank)인 디자인을 비교대상으로 완전-계수(Full-Rank)가 아니면서 최소거리가 5와7인두 부호에 관하여 연구되어졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.656-661
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• 2013

홀로그래픽 저장장치의 Guided Scrambling (GS) 인코딩에서는 소스비트에 제어비트를 추가하여 스크램블링된 코드워드에서 변조 제약식을 만족하는 최적의 코드를 선택한다. 본 연구에서는 GS 인코딩 과정을 선형식으로 수식화하여, 제어비트를 직접 계산하는 0-1 정수계획법 모형을 소개한다. 또한 정수계획법의 계산 복잡도를 줄이기 위해 제어비트를 결정하는 이웃탐색 휴리스틱 알고리즘을 개발한다. 개발된 모형은 다양한 코드 행렬 및 제어비트를 갖는 문제들에 적용하여 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.508-513
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• 2010

본 논문에서는 정칙 이진 행렬을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선할 수 있는 메타 유전 알고리즘을 설계한다. 정칙 이진 행렬은 유전 알고리즘에서 사용되는 이진 인코딩에서의 기저 변환에 중요하게 쓰일 수 있다. 이 논문에서는 정칙 이진 행렬의 기저 변화를 위한 아이디어와 더불어 정칙 이진 행렬의 표현과 재조합 연산에 대한 아이디어를 제시했던 연구들을 소개하고, 메타 유전 알고리즘을 위한 변이와 초기 해집단 생성, 평가에 대한 방법론을 제시한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.23-36
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• 2023

이 연구는 내용 분석 기법과 해밍 거리 측정 방법을 적용하여 <흥부전> 이본의 계열과 계통을 미시적, 거시적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. <흥부전>의 28개 이본을 내용 단락으로 분절하고 각 단락마다 내용 유형에 따라 내용 유형의 값을 인코딩하여서, 모든 이본의 유형 차이를 비교하였다. 28개 이본의 내용 단락 유형에 따른 차이를 종합하여서 이본의 친소 관계를 분석하기 위하여 거리 행렬로 변환하였다. 거리 행렬은 차원 축소 기법의 일종인 다차원 척도법을 적용하였고 그 결과 거리 행렬을 2차원 공간으로 축소하여 2차원 좌표를 구하였다. 다차원 척도법 분석 결과를 시각화하여서 흥부전 이본은 크게 2가지 계통으로 구분이 된다는 것을 확인하였다. 동일한 거리 행렬을 활용하여 28개 이본의 친소 관계 군집을 분석하기 위한 방법으로는 계층적 군집 분석과 계통분기분석방법을 적용하였다. 그 결과 2개의 이본 계통은 친소 관계의 미시적 분석 결과에 따라 5개의 계열이 존재하는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 디지털 인문학 연구 방법을 적용하여 고전 문학 이본의 내용을 인코딩하고 그 데이터를 분석하는 방법을 적용하여 문헌의 내용 유사도에 따른 군집 분석 기법이 유용함을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.619-627
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• 2015

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 그 중에서도 음성향상의 성능은 사용하게 되는 기저 행렬에 따라 크게 달라짐을 보인다. 기존의 독립적으로 구한 음성 기저 행렬에 비해서, 잡음 데이터를 복원하는데 부적합한 방향으로 최적화시킨 음성 기저 행렬을 사용하였을 때 더 높은 음성향상 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이 때 잡음 데이터의 복원 오차 자체를 크게 해주는 방향과 해당 인코딩 행렬(encoding matrix) 원소의 값을 작게 해주는 두 가지 방법을 적용하여 비교하였다. 좀 더 음성 복원에만 특화된 기저 행렬을 구함으로서 음성 기저 행렬이 잡음 데이터 복원에 사용되는 것을 최소화 하였다. 실험 결과에서는 perceptual evaluation speech quality값과 signal to distortion ratio를 지표로 사용하였고, 기존 기법에서 사용하는 기저 행렬 보다 더 높은 성능을 보임을 확인 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.15-24
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• 2015

Jacket 행렬은 1984년 이문호 교수에 의해 소개되어 신호처리 및 코딩이론에 사용되는 $J^{\dagger}=[J_{ik}^{-1}]^T$인 행렬로서, Galois field F에서 $J^{\dagger}$가 J의 원소별 역행렬일 때 $JJ^{\dagger}=mI_m$의 특성을 갖는 $J=[J_{ik}]$인 $m{\times}m$ 정방행렬이다. 본 논문에서는 Jacket 행렬에 의해 고유 값으로 분해될 수 있는 정방행렬 $A_{2^n}$을 제안하였다. 특히 $A_2$와 그의 확장인 $A_3$ 행렬을 가지고 쌍곡선과 쌍곡면의 성질을 수정하는데 각각 적용할 수 있음을 보였다. 특히 쌍곡선이 n배의 정보량을 갖게 되면 $A_2$ 행렬의 EVD[7]를 이용하여 최종 행렬 $A_2^n$을 쉽게 계산할 수 있다. 또한 여기서 제안한 알고리즘을 가지고 컴퓨터 그래픽에서의 응용 프로그램과 수치해석에서도 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.293-296
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• 1999

본 논문에서는 위상 다중화 홀로그래픽 메모리 시스템에서 사용될 최적의 위상코드를 구현하기 위해 기존에 위상 다중화에 많이 사용되고 있는 Hadamard 행렬을 비롯한 여러 행태의 랜덤 위상코드들의 상호상관 값에 의한 Cross talk의 영향 및 신호대 잡음비, 그리고 어드레스 갯수를 비교 분석하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.433-439
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• 2016

본 논문에서는 기존의 데이터 은닉 기법들을 개선하는 스테가노그라피 방법을 제시한다. 이 방법은 이미지의 압축 도메인(JPEG)에서 동작한다. 현재 정보은닉 방법의 대부분은 일반적으로 정보를 숨길 계수를 변경한다. 그리고 몇 가지 방법은 매트릭스 인코딩을 포함하는 F5 같은 일반적인 스테가노그라피 방법의 성능을 향상시키기 위해 노력하였다. 이러한 논문들은 압축 도메인 계수에 데이터를 숨길 때 발생하는 왜곡을 감소시키는 목적을 달성하였다. 제안 논문에서는 압축 도메인에서 데이터를 숨기는 동안 양자화 테이블의 효과를 분석 하였다. 결과적으로, 스테가노그라피 기술의 적용에서 발생하는 왜곡을 양자화 테이블의 효율적 이용에 의해 감소시킬 수 있음을 알아냈다. 본 논문에서는 이미지 품질의 관점에서 일부(최대: 약 6.5%) 더 개선 된 결과를 제공한다. 제안한 논문에서 개발한 알고리즘은 JPEG 외의 압축영역 정보 은닉 기법들의 성능 개선에 도움을 줄 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.