• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.541-546
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• 2006

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 응용영역에서 학습과 함께 연구되어 실세계의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 제시해 주고 있다. 데이터 마이닝을 위한 보편적인 방법으로 사용되어 온 클러스터 분석 방법은 데이터의 양이 많아질수록, 실세계에서 직접 얻은 데이터일수록 경계가 불분명하고 처리과정에서 많은 오차가 발생하게 되어 직접 적용하고자할 때 고려해야할 점이 많다. 이를 위하여 퍼지 개념이 도입된 퍼지 클러스터링 방법론은 클러스터 타당성문제와 함께 널리 연구되어왔다. 본 논문에서는 클러스터링의 결과가 만들어 내는 오류 값을 최소화하는 방향으로 학습하는 비교사 학습신경망에 의하여 클러스터링이 이루어지고 이를 퍼지 성능 측정자에 의하여 평가하면서 최적의 클러스터 수를 찾아가는 적응형 데이터 마이닝 모델을 제안하고자 한다 또한 뉴스그룹의 텍스트 데이터를 처리하여 문서분류에 활용할 수 있음을 보임으로 제안된 모델의 타당성을 확인하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.40-45
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• 2001

본 논문에서는 음성과 영상정보를 결합한 멀티모달시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 음성정보를 이용해서 음성인식기를, 영상정보를 이용해서 입술인식기를 설계하였으며, 두 인식기는 HMM (Hidden Markov Model) 기반의 인식엔진을 사용하였다. 음성과 영상인식의 결과는 각각 8:2의 가중치를 부여하여 통합하였다. 한편, 구축된 멀티모달 인식시스템은 DARC (data radio channel)시스템과 통합되어 응용프로그램인 Comdio(computer radio)를 제어하도록 구현하였다. 멀티모달과 DARC시스템, 멀티모달시스템 내에서 두 인식기간의 정보교환은TCP/IP소켓 방식을 사용하였다. 통합시스템의 Comdio 제어실험의 결과는 입술인식이 음성인식기의 보조수단으로 사용될 수 있음을 보였으며, 향후교통정보 및 자동차항법장치에 적용되어짐으로써 그 적용분야를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1067-1074
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• 2012

본 논문에서는 HMM을 이용한 제스처 인식을 입력 인터페이스로 사용한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템의 입력정보는 TOF 카메라 영상으로부터 3차원 정보를 받으며, 제스처 인식 방법은 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 사용자와 컴퓨터사이의 의사소통에서, 별도의 추가 장비를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 또한 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 에듀테인먼트 한자 학습 콘텐츠는 교육적 내용를 제공하고 사용자가 흥미를 느끼도록 하여 자연스레 한자를 습득할 수 있고, 제스처 인식을 기반으로 하므로 사용자에게 콘텐츠 체험을 통한 시너지 효과를 기대할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.30-35
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• 2018

GuessWhat?!은 질문자와 답변자로 구성된 두 플레이어가 이미지를 보고 질문자에게 비밀로 감추어진 정답 물체에 대해 예/아니오/잘 모르겠음 셋 중 하나로 묻고 답하며, 정답 물체를 추려 나가는 문제이다. GuessWhat?!은 최근 컴퓨터 비전과 인공지능 대화 시스템의 테스트베드로서 컴퓨터 비전과 인공지능 학계의 많은 관심을 받았다. 본 논문에서, 우리는 GuessWhat?! 게임 프레임워크가 가지는 특성에 대해 논의한다. 더 나아가, 우리는 제안된 틀을 기반으로 GuessWhat?!의 간단한 solution을 제안한다. 사람이 평균 4~5개 정도의 질문을 통하여 맞추는 이 문제에 대하여, 우리가 제안한 방법은 2개의 질문만으로 기존 딥러닝 기반 기술의 성능을 상회하는 성능을 보이며, 5개의 질문이 허용되면 인간 수준의 성능을 능가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-168
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• 1993

본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.65-72
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• 1990

이 논문에서는 인쇄체 한글문자 인식에 있어서 신경회로망의 적용가능성을 알아 보았다. 한글 문자수의 과다와 그들 사이의 유사성, 많은 입력 영상 데이타 등으로 인하여 신경회로망을 한글인식에 적용시키는데는 많은 난점이 따른다. 한글 문자의 이진영상은 신경회로망의 입력으로 사용하기에는 그 데이타 수가 너무 많으므로 입력 영상으로부터 DC 성분을 추출하여 이것을 신경회로망의 입력으로 사용하기 위한 전처리과정을 두었다. 출력층은 한글의 특성에 맞도록 구성하였다. 한글인식에 도입된 신경회로망은 다층인식자이고, 적용된 훈련방법은 BEP 알고리듬을 한글인식에 적절하도록 변형시킨 형태이다. 이 방법을 통하여 정위치에 있는 2,300개 이상의 문자를 인식할 수 있었다. 이 결과로부터 신경회로망을 이용한 인쇄체 한글문자 인식은 적절한 방법임을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.343-350
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• 2005

기존의 디지털 워터마킹 방법에서는 주로 PN-수열을 사용하여 산출된 이진데이터를 디지털 워터마크로 사용하였다. 이 방법은 영상의 크기가 작은 경우, 제한된 크기의 원 영상에 삽입 할 수 있는 워터마크의 크기는 한계가 있다. 본 논문에서는 혼돈 함수에 의하여 산출되는 혼돈수열을 이용하여 디지털 워터마크를 생성하고, 이를 사용하는 방법을 제시하였으며, 이것이 기존의 PN-수열을 대신하여 사용할 수 있음을 보였다. 또한 워터마크로 사용될 임의의 문장을 혼돈 수열로 변환하는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여, 임의의 문장을 디지털 워터마크로 변환하여 원본 영상에 삽입하고 이를 추출하여 다시 원래의 문장으로 복원하는 과정을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 긴 문장을 짧은 혼돈 수열로 함축하는 방법을 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 많은 정보를 원본 영상에 숨길 수 있기 때문에, 제한된 저장 한계를 극복할 수 있었다.

• 한국시조학회지:시조학논총
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• 제23집
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• pp.241-260
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• 2005

이 글은 강호자연과 정치현실을 반복적으로 넘나든 고산(孤山) 윤선도(尹善道)의 삶과 그의 문학에 대해서 고찰한 것이다. 특히 강호와 조정의 두 현실에 대해서 어떤 인식 양상을 보이며, 작품에 어떻게 투영되어 나타나는가에 초점을 두어 살폈다. 그리고 이를 바탕으로 그의 문학관을 검토하였다. 먼저 정치적 시련의 시초가 된 상소문을 통해서 정치현실과 타협하지 않는 직선적 성격과 이에 내재된 강한 정치적 성향을 지적하고. 이를 출처관과 관련지어 논의하여 재설명하였다. 이에 두 면모는 각각 대결의식과 두 현실을 상황에 따라 넘나드는 모습으로 투영됨을 확인하였다. 그리고 윤선도가 주로 기거한 금쇄동(金鎖洞)의 산수 경관을 술회한 <금쇄동기(金鎖洞記)>의 내용을 분석하여 자연관의 총체가 '회심(會心)'으로 집약됨을 밝혔다. 이 회심에는 강호 생활에 대한 만족과 그에 따른 윤리의식이 내포되어 있는데, 이것이 그대로 작품에 투영되고 있다. 끝으로 단편적으로 문학에 대해 언급한 글을 살펴보고, 자연의 법칙과 윤리의식을 작품에 담아내야 한다는 것이 윤선도의 문학관이라고 규정하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.523-529
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• 2018

Two liquids which are generally used as fuels of rockets are mixed and their mixing process is quantitatively investigated by the use of particle image velocimetry (PIV). As working fluids for the liquid mixing, Dimethylfuran (DMF) and JetA1 oils have been used. Since the specific gravity of DMF is larger than that of JetA1 oil, the DMF oil has been set at the lower part of the JetA1 oil. For better visualization of the mixing process, Rhodamin B powder has been blended into the DMF oil. An agitator having 3 blades has been used for mixing the two liquids. For quantitative visualization, a LCD monitor has been used as a light source. A color camera, camcoder, has been used for recording the mixing process. The images captured by the camcoder have been digitized into three color components, R, G, and B. The color intensities of R, G, and B have been used as the inputs of the neural network of which hidden layer has 20 neurons. Color-to-concentration calibration has been performed before commencing the main experiments. Once this calibration is completed, the temporal changes of the concentration of the DMF has been quantitatively analyzed by using the constructed measurement system.