• 방송공학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.159-176
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• 2007

본 논문은 MPEG-7에서 표준화한 BiM 부호화 방식을 이용하여, 특정 스키마 문서에 따라 작성된 XML 인스턴스 문서를 이진형태로 부호화하고 또한 역으로 복호화 하는 소프트웨어 시스템의 구현에 관한 것이다. 본 논문에서는 BiM 부호화기 및 복호화기의 소프트웨어 구조를 클래스 계층구조로 설계하고, 설계한 BiM 부호화기 및 복호화기를 구현한다. 구현된 BiM 부호화기는 평균 90%에 해당하는 부호화 효율을 보였다. BiM 부호화기는 MPEG-7 스키마 문서뿐만 아니라 XML Schema로 정의된 스키마 문서에 따르는 어떤 인스턴스 문서도 부호화할 수 있는 범용 소프트웨어로써, 디지털 방송을 포함한 XML 인스턴스 문서의 부호화가 필요한 많은 응용 분야에서 사용 될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 1984

時分割多重化方式에 의한 Telemetry用 PCM encoder를 塔載型遠幅測定에 適合하도록 國産化開發硏究를 追究하였다. Program switch에 의하여 選擇되는 PCM encoder의 analog人力채널은 0~64word/frame($\pm$5V full scale), discrete人力은 0~30bit(5V$\pm$1V or 0V$\pm$1V dc)이며 bit rate는 70 및 140Kbit/sec, 分解能力은 8~12bit/word를 選擇할 수 있다. 그리고 filtered output code는 5次Bessel型LPF($f_{c}$=100kHz)를 통한 NRZ-L 및 Bi$\phi$=S이며 PCM encoder의 시스템誤差는 full scale에 대하여 最大 $\pm$0.2%이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.188-191
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• 2020

본 연구는 COVID-19 질의 응답 태스크를 위한 Poly-encoder 기반의 태스크를 제안하였다. COVID-19 질의 응답 시스템은 사람들에게 최신 정보에 대해 빠르고 신뢰성이 높은 정보를 전달하는 특성을 가져야한다. 검색 기반 질의 응답 시스템은 pairwise 연산을 기반으로 수행되는데, Poly-encoder는 사전 학습된 트랜스포머(transformer)기반의 pairwise 연산 방법론 중 기존 Cross-encoder와 Bi-encoder보다 실사용 및 성능이 뛰어남을 보였다 [1]. 특히, Poly-encoder는 정확도가 높으면서도 빠른 응답속도를 가지며 검색기반의 각종 태스크에서 좋은 성능을 보였다. 따라서 본 연구는 COVID-19를 위한 Poly-encoder기반의 질의 응답 태스크를 위하여 기존 질의 응답 태스크와 페르소나 기반의 질의 응답 태스크로 두 가지 유형의 태스크를 생성하여 모델을 학습하였다. 또한 신뢰성 있는 리소스정보로부터 모델에 최신 정보 반영을 위하여 자동 크롤러를 구축하여 데이터를 수집하였다. 마지막으로 전문가를 통한 데이터셋을 구축하여 질문-응답과 질의어-질문에 대한 모델 검증을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.29-32
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• 2000

In this paper, we present an extension of the multi-code CDMA (code division multiple access) systems based on bi-orthogonal modulation by employing a convolutional encoder and an interleaver before serial-to-parallel conversion in the modulator. Bandwidth expansion by the convolutional encoder can be compensated for by the bi-orthogonal modulation, and the interleaver in the system scrambles the convolutionally encoded data bits so that, after serial-to-parallel conversion, each code channel conveys those bits far apart in time. The result is that the proposed system with several order of magnitude less implementational complexity, achieves quite close performance of the conventional systems comprised of Walsh modulation and multiple convolutional encoders and interleavers in all the code channels.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-134
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• 2022

자연어처리 분야 중 질의응답 태스크는 전통적으로 많은 연구가 이뤄지고 있는 분야이며, 최근 밀집 벡터를 사용한 리트리버(Dense Retriever)가 성공함에 따라 위키피디아와 같은 방대한 정보를 활용하여 답변하는 오픈 도메인 QA(Open-domain Question Answering) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 검색 모델인 DPR(Dense Passage Retriever)은 바이 인코더(Bi-encoder) 구조의 리트리버로서, BERT 모델 기반의 질의 인코더(Query Encoder) 및 문단 인코더(Passage Encoder)를 통해 임베딩한 벡터 간의 유사도를 비교하여 문서를 검색한다. 하지만, BERT와 같이 엔티티(Entity) 정보에 대해 추가적인 학습을 하지 않은 언어모델을 기반으로 한 리트리버는 엔티티 정보가 중요한 질문에 대한 답변 성능이 저조하다. 본 논문에서는 엔티티 중심의 질문에 대한 답변 성능 향상을 위해, 엔티티를 잘 이해할 수 있는 LUKE 모델 기반의 리트리버를 제안한다. KorQuAD 1.0 데이터셋을 활용하여 한국어 리트리버의 학습 데이터셋을 구축하고, 모델별 리트리버의 검색 성능을 비교하여 제안하는 방법의 성능 향상을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.5-6
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• 2021

본 논문에서는 Semi-supervised Learning 방식의 이상감지 방법을 제안한다. 취득한 소음 데이터를 이미지화 시킨 후 Convolution AutoEncoder 학습 방법을 이용하여 모델을 학습한다. 고장 데이터와 정상 데이터 간의 데이터 불균형 문제가 대두되기 때문에 정상 데이터만을 활용한 이상감지는 실제 산업현장의 상황에 알맞게 사용할 수 있을 것이라 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.171-182
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• 2015

HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 성능을 크게 개선시킬 수 있지만 부호화기와 복호화기 모두 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 HEVC의 화면 간 예측 모드 결정 과정을 분석하고, 이 결과로부터 부호화기 및 복호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 단방향 예측 모드의 결과로부터 양방향 예측 모드를 수행하지 않아도 되는 조건을 찾고, 이 조건을 만족하는 경우 미리 종료시킴으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과 압축률 하락 폭이 각각 0.6%, 1.0%, 1.5%인 경우 부호화 복잡도를 12.0%, 14.2%, 17.2% 감소시킬 수 있었으며, 이 때, 양방향 예측 모드의 비율을 각각 6.3%, 11.8%, 16.6% 감소시킴으로써 복호화기의 복잡도도 함께 감소시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안한 방법이 HEVC 참조 소프트웨어에 기 적용되어 있는 고속화 알고리즘과 함께 사용되는 경우에도 유사한 효과를 낼 수 있음을 검증하였다.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.438-449
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• 2022

This study proposes a dependency grammar-based self-attention multilayered bidirectional long short-term memory (DG-M-Bi-LSTM) model for subject-predicate-object (SPO) tuple recognition from natural language (NL) sentences. To add recent knowledge to the knowledge base autonomously, it is essential to extract knowledge from numerous NL data. Therefore, this study proposes a high-accuracy SPO tuple recognition model that requires a small amount of learning data to extract knowledge from NL sentences. The accuracy of SPO tuple recognition using DG-M-Bi-LSTM is compared with that using NL-based self-attention multilayered bidirectional LSTM, DG-based bidirectional encoder representations from transformers (BERT), and NL-based BERT to evaluate its effectiveness. The DG-M-Bi-LSTM model achieves the best results in terms of recognition accuracy for extracting SPO tuples from NL sentences even if it has fewer deep neural network (DNN) parameters than BERT. In particular, its accuracy is better than that of BERT when the learning data are limited. Additionally, its pretrained DNN parameters can be applied to other domains because it learns the structural relations in NL sentences.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.447-453
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• 2004

사람의 장속에서 영상을 획득하여 이를 체외로 전송하는 무선 내시경과 같은 초소형 텔레메트리 캡슐에서는 캡슐의 크기와 전원 공급에 많은 제약을 받는다. 캡슐을 삼킬 수 있는 크기로 제작하기 위해서는 소형의 건전지를 사용하여 캡슐이 소화관 내를 조사하는 동안 안정적인 전원 공급이 이루어지도록 해야 한다. 이를 위해서는 양방향 통신을 이용한 캡슐의 동작 및 전원 제어가 필수적이다. 본 연구에서는 캡슐형 내시경에서의 양방향 통신을 위한 CPLD (complex programmable logic device) 기반의 제어기를 설계 및 구현하였다. 캡슐 제어기는 체외의 제어기로부터 제어 명령을 전달받아 이를 수행하며 제어 동작의 수행 결과로 장내부의 영상을 획득하여 체외로 전송한다. 설계한 제어기를 컴퓨터 모의실험을 통해 설계사양을 검증하고 이를 CPLD로 구현하였다. 구현한 제어기를 캡슐형 무선 내시경에 탑재하여 동물실험을 수행하였으며 동물 실험 결과 실험 대상 동물의 체내에서 캡슐의 동작과 전원을 제어 할수 있었으며 동작제어의 결과로 장내부의 영상을 획득하여 이를 복원 할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.321-328
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• 2008

본 논문에서는 차세대 정지영상 압축 표준 JPEG2000 CODEC의 Wavelet 변환부와 양자화기의 하드웨어 구조를 제안하고 선계하였다. 본 논문의 칼라 2-D DWT 프로세서는 JPEG 2000 Hard-wired Encoder에 적용하기 위해 제안하였다. JPEG 2000DWT(Discrete Wavelet Transform)에서는 Daubechies 9/7 filter를 사용하였고 2-B DWT의 변환과 복원과정에서의 오차가 ${\pm}1$LSB 이내로 들어갈 수 있게 설계하였다. 기존에 설계되었던 filter의 하드웨어 구조에서 하드웨어 복잡도를 높이는 곱셈기를 사용하지 않고 shift-and-adder 구조를 사용하였다. 이것은 DWT 변환에서 가장 많은 연산을 차지하는 filter의 동작 속도를 향상시킬 수 있으며 하드웨어 복잡도도 낮출 수 있다. 본 시스템은 표준화된 하드웨어 설계 언어인 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였고, Synopsys사의 Design Analyzer와 TSMC $0.25{\mu}m$ ASIC Library를 사용하여 검증하였다.