• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.55-59
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• 1998

본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 음성의 특징 추출에 관해서 살펴 보았다. 지금까지의 음성 인식기는 조용한 실험실 환경하에서 학습이 이루어지나 실제 테스 트는 여러 가지 환경에서 이루어지므로, 이러한 환경 변화에 따라 음성인식 시스템의 성능 이 감소함을 보여왔다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 본 연구에서 는 음성의 특징 추출 부분에서 순시적인 신호대 잡음비 예측과 잡음에 강한(RASTA)처리를 하므로써 인식율을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1222-1225
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• 2022

본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상의 조도를 개선하여 얼굴 검증 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 입력 이미지의 조도 개선을 통해 얼굴 검출 정확도를 개선하며, 검출된 얼굴의 반복적인 조도 향상을 통해 생성된 다수의 특징 벡터를 이용하여 얼굴 검증에 이용하였다. 얼굴 검출 및 검증 정확도 측정을 위해 K-FACE 데이터셋을 이용하였다. 저조도 환경에서 촬영된 검증 이미지에 대하여, 제안하는 특징 벡터 합성 방법으로 인해, 동일인 쌍 및 타인 쌍의 유사도 점수 분포의 표준 편차가 줄어드는 경향을 확인했으며, 이로 인해 검증 성능이 높아지는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1-3
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• 2005

통계 소프트웨어 R은 여러 가지 특징을 가진 도구이다. S라는 전산언어를 기반으로 하고 이에 수학함수와 통계함수, 그리고 그래픽함수들이 결합되어 편리한 계산 작업 환경을 제공하고 있다. R이 기반으로 하고 있는 S언어에는 문법적, 의미론적 특징이 잘 어울려 있다. S언어의 주요 특징 중 하나는 객체지향성이다. 본 연구에서는 R의 특징인 객체지향성과 그 의미에 대하여 살펴보게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.878-881
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• 2014

정보시스템은 메인프레임(Mainframe)에서 클라이언트/서버시스템(C/S System), 인터넷 및 인트라넷 시스템을 지나 최근에는 클라우드 컴퓨팅환경으로 발전하고 있다. 이러한 복잡성과 컴퓨팅 환경의 다변함에 따라 시스템 성능 및 용량 산정에 관한 중요성은 점점 부각되고 있다. 이는 기존의 H/W(하드웨어규모산정지침 등)의 방식이 체계적이지 못하고, 다양한 컴퓨팅 환경의 특징을 반영하지 못하기 때문이며 이는 하드웨어 구축비용의 증가 혹은 감소로 실제 요구되는 정보시스템 자원이 과다 또는 과소 산정되는 경우가 발생할 수 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅은 막대한 서버자원이 필요하기 때문에 보다 체계적이고 정확하게 HW를 산정하는 것은 사업성공 중요한 요소라 할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅의 하드웨어의 용량 산정을 위해서는 우선 IT자원의 성격에 따른 3가지 서비스모델(서비스형소프트웨어, 플랫폼형서비스, 인프라형서비스)에 적합한 용량산정모델을 제시해야 한다. IaaS는 사용자에게 인프라기반의 서비스를 제공하며, PaaS의 경우에는 플랫폼과 OS 등의 개발환경을 제공의 목적이 있기 때문에 HW용량산정을 위해서는 다양한 측면에서의 접근이 요구된다. SaaS는 WEB/WAS의 서비스와 유사한 형태의 서비스 특징을 가지고 있기 때문에 기존 서비스 특징과 클라우드 특징을 도출하기에 적합하다 할 수 있다. 본 연구에서는 SaaS기반의 하드웨어 용량산정에 대한 방법과 기준을 제시하였다. 본 연구결과는 클라우드 컴퓨팅 환경구축 시 HW용량산정에 대한 가이드라인으로 활용 가능하다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.191-193
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• 2003

무등산 지역은 광주광역시 동부와 전남 화순군 서부 및 담양군 남부지역이 만나는 곳에 위치한 무등산(1187m)과 그 주위 지역을 포함하는 곳으로, 기존 연구는 광주지질도폭(김규봉 외, 1990)과 동복지질도폭(김봉균과 박병권, 1966)조사에서 비교적 자세히 수행되었으며, 화성암체에 대한 연구는 김용준 교수팀(김용준 외, 2003)에 의해 수행되었다. 본 연구는 이 지역의 화산암류를 중심으로 암석-광물의 화학적 특징, 분출시기 및 광물조성을 밝힘으로서 광주 동부지역에서의 백악기 화성활동과 이들 화산암류의 암석화학적 특징을 밝히는데 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.237-240
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• 2009

감시 시스템은 지역의 특성에 따라 다양한 환경 및 설치 조건을 가지게 되며, 지능적 처리 요구에 따라 객체 분류를 필요로 한다. 본 논문에서는 검출된 객체로부터 특징 정보의 자율적 추출 및 학습을 이용하여 객체를 분류하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 다양한 환경 및 설치 조건에서도 감시 시스템의 입력과 처리에 대한 추가적 보정 과정이 필요하지 않으며, 연속적으로 입력되는 객체의 형태와 움직임 정보를 효과적으로 활용하여 객체의 특징 추출 및 분류가 가능하게 된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.39-46
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• 2019

In this paper, combining features is proposed as a way to enhance the classification accuracy of sounds under noisy environments using the CNN (Convolutional Neural Network) structure. A robust log Mel-filter bank using Wiener filter and PNCCs (Power Normalized Cepstral Coefficients) are extracted to form a 2-dimensional feature that is used as input to the CNN structure. An ebird database is used to classify 43 types of bird species in their natural environment. To evaluate the performance of the combined features under noisy environments, the database is augmented with 3 types of noise under 4 different SNRs (Signal to Noise Ratios) (20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). The combined feature is compared to the log Mel-filter bank with and without incorporating the Wiener filter and the PNCCs. The combined feature is shown to outperform the other mentioned features under clean environments with a 1.34 % increase in overall average accuracy. Additionally, the accuracy under noisy environments at the 4 SNR levels is increased by 1.06 % and 0.65 % for shop and schoolyard noise backgrounds, respectively.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.164-171
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• 1998

사람의 얼굴은 일반 객체와는 다르게 정확히 구별되는 특징이 없다. 따라서 일반적으로 사람 얼굴에 관한 연구에서는 인간이 사람의 얼굴을 볼 대 가장 먼저 인식을 하는 눈, 코, 입을 특징으로 정하고 있다. 이러한 특징은 사람에 따라 다르게 나타나며 주위환경에 영향을 받는다. 따라서 이러한 사람의 특징을 정확히 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 특징점의 기하학적 성질을 이용하여 눈, 코, 입의 특징점을 효율적으로 찾아내는 알고리즘을 제안하고 있다. 이러한 특징점을 이용해서 얼굴 특징점 벡터와 얼굴 특징점 영상을 얻어낸다. 이 후 임의 입력 사람 얼굴에 대해서 얼굴 특징점 벡터의 유클리디안 거리와 밀 기록된 특징점 영상과의 상관관계를 이용해 유사도를 계산해서 얼굴을 인식한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산 복잡도가 적으며 또한 정확한 인식을 얻는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.332-334
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• 2003

프로세스의 소형화 및 집적화 와 임베디드 운영체제의 발달은 PDA, 세룰러폰 둥의 이동 기기의 이용을 대중화 시켰고 공간적 제약성의 극복을 가능하게 하였다. 이러한 기반 인프라의 확산은 가상환경 내에서 존재하던 서비스들을 사용자의 공간에서도 사용가능하게 함으로써, 컴퓨팅 환경이 더 이상 컴퓨터 중심이 아니라 사용자의 편리성을 극대화 시키는 사용자 중심의 패러다임의 전환을 의미하고, 이를 유비쿼터스 컴퓨팅으로 정의한다. 여기서 주목해야 할 것은 이러한 편리한 인프라들의 신뢰성 및 안전의 보장이다. 인터넷 뱅킹이나 모바일 비즈니스 등의 작업 수행에서 개인이나 기관의 기밀 정보의 유출이나 해킹으로 인한 문제점들은 이미 드러난 상태이며, 기존의 보안 서비스로는 유동적이고 사용자에 따라 변화가 많은 유비쿼터스 환경의 효율적 관리가 힘들다는 사실을 보여 주고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 사용자의 주변 요소들을 반영이 가능하도록 정책과 기능성을 구분하여 설계된 계층적 보안 모델을 기반으로, 효율적인 건한 접근 관리를 위해 설계된 사용자 역할 기반의 권한 프로토콜을 제시한다. 이는 유비쿼터스 환경의 특징을 고려하여 유연성 과 확장성의 특징을 갖는다. 이를 기반으로 이동 디바이스와 데스크 탑 간의 신뢰성 있는 서비스 이용을 고려하여 디자인한 보안 모듈 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.64-67
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• 2013

바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.