• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제22권5호
• /
• pp.487-499
• /
• 2009

컴퓨터의 성능이 향상되고 해석 알고리즘이 개선될수록 유한요소 모델링은 정교해지고 복잡해지는 경향이 있으며, 그에 상응하여 후처리 기술도 다양하게 발전하게 되었다. 이와같이 하드웨어적, 소프트웨어적인 진전을 바탕으로 탄소성해석에서는 더욱 세분화된 단계적 증분과 반복의 중간 계산 결과를 이용하여 탄소성 거동을 관찰하고 분석하는 것이 실용적인 의미를 갖게 되었다. 이 논문은 유한요소해석을 통해서 얻은 계산 결과로 부터 탄소성 재료의 역학적인 거동을 이론적으로 구성하고, 컴퓨터 그래픽스로 가시화하는 새로운 후처리 방법에 관하여 기술하였다. 또한 소성 거동의 진행을 표현하는 새로운 방법과 해석의 중간단계에서 생성된 데이터를 항복곡면과 응력경로의 형태로 재구성하거나 또는 Mohr원과 파괴포락선의 형태로 재구성하여 탄소성 거동을 분석하고 이해하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제30권4호
• /
• pp.381-396
• /
• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.54-56
• /
• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제24권8B호
• /
• pp.1518-1531
• /
• 1999

MPEG 및 H.263과 같은 동화상 압축 방식에 의하여 고 압축된 영상이 복원되었을 때 블록화 현상, 코너 이상치 (coner outliers), 링잉 잡음이 발생한다. 블록화 현상은 8x8 블록의 코너 (corner) 점에서 발생하는 잡음이며, 링잉 잡음은 영상의 에지 주변에서 발생하는 잡음이다. 그 이유는 MPEG 및 H.263이 8x8 화소 블록의 DCT 계수를 양자화 (quantization)하기 때문이다. 본 논문에서는 MPEG-4 및 H.263의 복원된 영상에서 발생하는 블록화 현상, 코니 이상치, 링잉 잡음을 줄이기 위해 기존의 저자들에 의하여 제안된 방법에 대한 주관적, 객관적 평가를 수행한다. 이 신호 적응형 후처리 방법은 압축된 데이터로부터 추출한 8x8 DCT 계수의 분포 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 적응적으로 양자화 효과를 (quantization effect) 줄인다. 블록화 현상은 1차원 수평 및 수직 저대역 필터에 (low pass filter) 의하여 줄게 되고, 링잉 잡음은 2차원 신호 적응 필터 (signal-adaptive filter)에 의하여 줄게 된다. 신호 적응형 후처리 방법과 MPEG-4 VM (verification model)의 후처리 방법에 대한 MSSM (Modified Single Stimulus Method)을 이용한 주관적 \ulcorner질평가, 객관적 화질평가 (PSNR), 계산량 복잡도 (complexity)에 관한 비교연구가 컴퓨터 실험에 의하여 수행된다. 컴퓨터 실험을 위하여 MPEG-4에서 입력으로 사용하는 시험용 비데오 시퀀스를 이용하였다. 주관적인 화질 평가에서 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 반면 객관적 평가와 계산량 복잡도 분석 측면에 있어서, 신호 적응형 후처리 방법이 MPEG-4 VM의 후처리 방법보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.33-40
• /
• 2001

본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 2000년도 제14회 학술강연논문집
• /
• pp.39-39
• /
• 2000

열간단조후 절삭가공하여 냉간 성형가공하는 알루미늄 제품은 열간단조하면 재료가 연화되어 있어 절삭가공시 연속적인 칩이 발생하여 공구와 피삭재를 감고 회전함으로서 가공면 손상, 공구파손 및 작업자의 안전을 초래함에 따라 가공이 어려워 단지 절삭성 개선 목적만을 위해 중간공정으로 T4 열처리하여 절삭가공하고 다시 어닐링처리하여 냉간성형을 하고 최종열처리를 한다. 따라서 본 연구는 열간단조후 제품을 급냉시키면 용제화처리의 효과를 얻어 재료가 경화됨으로써 절삭성이 개선될 수 있다는 이론에 근거하여 T4 열처리를 대체할 수 있는 후처리 방법에 대해 연구하였다. 최적의 후처리방법을 구하기 위해 열간단조후 수냉과 공냉처리를 비교 분석하였고, 열간단조후 냉각처리까지 지연된 시간과 수냉과정에서의 유지시간에 따른 분석을 통해 최적의 작업조건을 선정하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.39-42
• /
• 2004

본 논문에서는, 잡음음성에 강인한 음성인식을 위한 특징추출 방법을 제시한다. 제시한 방법은 2 단계 잡음제거 과정으로 구성되어 있다. 첫번째 단계는 MMSE-STSA 음성개선기법을 통해 잡음음성신호를 개선시키는 과정이고, 두 번째 단계는, MMSE-STSA 의 개선된 음성에 후처리 가중필터뱅크분석을 통해 잔여잡음의 영향을 감소시키는 과정이다. 제안한 방법의 성능평가를 위해, AURORA2의 잡음음성 DB 중 테스트 집합 A 에 대해 인식실험을 수행하고, 결과를 기존 방법들과 비교, 검토한다.

• 한국전기화학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기화학회 2004년도 수소연료전지공동심포지움 2004논문집
• /
• pp.215-218
• /
• 2004

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.175-182
• /
• 1997

지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권5호
• /
• pp.647-656
• /
• 1999

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.