• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.1024-1034
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• 2010

라오스 우돔싸이주에 대한 농업투자를 촉진하기 위하여 농어촌공사의 지원을 받아 성덕농산(합)이 실시한 농업투자환경조사의 일환으로 시범농장 후보지 14개소에 대한 토양의 형태적 특성 조사와 급수평가법에 의한 적합정도 평가 및 시범농장 예정지에 대한 토양이화학성을 분석하였다. 라오스 우돔싸이주는 FAO 토양분류체계로 Leptosols, Fluvisols, Arenosols, Regosols, Alisols, Acrisols, Luvisols, Lixisols, Cambisols 등 9개 토양이 분포하고 그 중 알직층 (argic horizon)을 가진 Alisols, Acrisols, Luvisols, Lixisols 등 4개 토양이 우돔싸이주 총면적 1,537천 ha의 77%를 차지하고 있다. 우돔싸이주에서 14개 지점의 토양에 대한 형태적 특성을 조사하고 급수평가법으로 시범농장 적합성을 평가한 결과 6개 지점의 토양이 농장개설에 가장 무난한 것으로 평가되었다. 이들 6개 지점중 우돔싸이주 정부에서 가장 강력하게 추천하고 있는 1개소에 대하여 논과 밭에서 표토 (0~15 cm)와 심토 (20~40 cm)로 구분 채취하여 이화학성을 분석하였다. 시범농장 예정지의 토양은 점토함량이 44 %이상인 식질 토양으로 점착성과 가소성이 매우 높았고, 수리전도도는 논토양이 평균 26.27 cm $day^{-1}$이고 밭토양이 40.64 cm $day^{-1}$였다. 시범농장 예정지의 논토양은 약산성인데 반하여 밭토양은 강산성을 나타냈고, 토양유기물함량은 논토양이나 밭토양 공히 14 g $kg^{-1}$ 이하, 유효인산 함량은 3 mg $kg^{-1}$이하로 매우 낮은 수준이었지만 교환성 양이온은 각각 K 0.38, Ca 11, Mg 3.1 $cmol_c\;kg^{-1}$이하로 분석되어 비교적 적은 편은 아니었다. 따라서 라오스 우돔싸이주에서 농장조성시 봉착될 가장 중요한 장애요소는 점토함량이 많은 중점질 토양, 높은 토양침식성, 매우 낮은 유기물과 인산함량, 관개용수의 부족, 가파른 경사 등으로 요약된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.627-635
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• 2008

본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.422-425
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• 2012

본 논문에서는 기존 PU기반 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법과 비교하여 계산 복잡도를 감소시키고 개선된 병렬성을 제공하기 위하여 CU 기반의 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 CU는 오직 하나의 움직임 병합 후보 리스트를 생성한다. 그래서 CU내의 모든 PU 블록은 PU형태에 관계없이 오직 하나의 공통 움직임 병합 후보 리스트를 사용한다. 제안방법의 실험 결과, 기존 방법보다 인코더의 복잡도는 3% ~ 6% 감소하였으며, 디코더의 복잡도는 거의 변화가 없었다. 반면 제안 방법이 기존 방법보다 부호화 효율이 0.2% - 0.5% 감소된다는 단점이 존재한다. 하지만 제안방법은 하드웨어 구현이 간단하며, 계산 복잡도를 감소시키고 향상된 병렬성을 제공한다는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.861-873
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• 2009

정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.246-253
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• 2013

위상 펼침 (phase unwrapping)과 최소자승(least-squares) 기법들을 이용한 기존 디지털 주파수 변별기 (Digital Frequency Discriminator: DFD) 설계를 바탕으로, 본 논문에서는 주파수 판별 대역이 4배 확장한 새로운 DFD 설계를 제안한다. 구체적으로, 주파수 판별 대역을 기존 2-6GHz에서 2-18GHz로 4배 확장함에 따라 주파수 판별 정확도를 높이기 위해 DFD 내의 지연선 수가 증가되고, 이에 따른 주파수 추정 연산량이 증가되는데, 본 논문에서는 이러한 2-18GHz 대역 주파수 판별을 위해 보다 효율적인 주파수 추정 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안하는 주파수 추정 방법에서는 기존 방법인 위상 펼침 기법을 기반으로 펼친 위상의 후보군을 만들되, 각 지연선에서 발생할 수 있는 위상 잡음을 미리 추정하여, 적절한 펼친 위상 후보군을 선택하는 새로운 주파수 후보군 선택 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 위상 후보군만을 최소자승 기법에 적용하여 주파수를 추정함으로써, 결과적으로 기존 DFD의 주파수 추정에 비해 연산량을 줄일 수 있다. 끝으로, 제안한 DFD에 대한 주파수 변별 방법을 비교 분석하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 주파수 판별 성능을 검증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.72-79
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 배경의 영상에서 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 색상정보와 PCA-LDA(Principal Component Analysis - Linear Discriminant Analysis)에 의하여 구해진 고유얼굴 (eigenface)을 이용한다. 색상정보는 다른 어떤 방법보다 얼굴을 검출하는데 유용하게 사용된다. 고유얼굴은 전체학습 얼굴들의 평균정보를 포함하고 있기 때문에 얼굴 후보영역에 대하여 얼굴인지를 판별할 수 있는 기능을 갖는다. 전체적인 과정은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 영상내에서 색상정보를 이용하여 살색영역의 1차 얼굴 후보영역을 찾아 후보영역의 위치와 기를 결정한다. 두 번째 단계는 1차 얼굴 후보영역에 대하여 PCA-LDA에 의한 얼굴의 유사성을 측정하여 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안한 검출 방법을 사용한 실험 결과, 색상정보를 사용하여 1차 얼굴 후보영역의 크기와 위치를 결정함으로써 검출속도의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 PCA-LDA에 의한 고유얼굴과의 비교를 통해 복잡한 매경이 있는 영상에서도 97%의 검출률을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.356-364
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• 2000

블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.535-541
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• 2006

본 논문은 비교정된 두 장의 영상간에 움직임 정보를 이용하여 먼저 초기 대응되는 후보점들 가운데 잘못된 후보점들을 미리 대부분 찾아내서 제거 한 후에 에피폴라 평면의 기하학 정보를 이용하여 최소화된 오차를 갖는 기본 행렬을 찾아내는 보다 강건한 알고리즘을 제안한다. 제 안된 알고리즘은 초기에 대응되는 후보점을 찾을 때 고전적인 기법인 상관성 대응을 기반으로 대응점을 추출하고 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거함으로써 제안된 알고리즘을 강건하게 하였다. 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거하기 위해 본 논문에서는 두 영상간의 특징점에 대한 이동 벡터의 정보를 이용한다. 다양한 영상을 실험함으로써 제안된 알고리즘이 강건하다는 것을 검증하였고, 그에 따른 실험 결과는 기존 기법의 매칭 알고리즘보다 향상되었음을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.75-81
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• 2012

고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.965-978
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• 2006

본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.