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- 저자 : 구자환 ( Jahwan Koo ) (검색결과 20 건)
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구자환(Jahwan Koo) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.9
데니스 게이버(Dennis Gabor)의 음향 양자(Acoustic Quanta) 이론은 음향 합성법의 하나인 그래뉼러 합성법(Granular Synthesis)의 이론적 토대가 되어 많은 컴퓨터 음악 작곡가들과 사운드 디자이너들에게 영감을 주었다. 음향 양자는 1에서 100 ㎳의 지속시간을 가진, 시간적으로 더 이상 짧게 분해될 수 없는 소리를 뜻한다. 그래뉼러 합성법은 원음을 매우 짧은 시간 간격으로 분할하여 소리 입자들(Sound Grain)로 만든 다음, 이 소리 입자들을 조합하여 새로운 음악 또는 음색을 구현하는 방법이다. 음향 양자 개념은 그래뉼러 합성법의 소재가 되는 소리 입자의 이론적 근거가 되었다. 기존 음향 합성법과는 전혀 다른 음색의 사운드를 만들어 낼 수 있는 그래뉼러 합성법은 사운드 디자인 분야에서 다양한 용도로 사용 가능하다. 본 논문에서는 게이버의 음향 양자 개념을 소개하고 이를 그래뉼러 합성법에 적용하여 활용 가능한 사운드 디자인 방법, 특히 동기식(Synchronous) 그래뉼러 방식에 의한 신디사이저(Synthesizer) 제작 가능성과 그 응용에 대하여 논하였다. 연구 결과 가청주파수를 감안한 음향 양자의 지속시간은 0.239에서 33.367 ms사이가 되어야하기 때문에 음향 양자의 본래 개념과는 차이가 있었다. Acoustic Quanta, which British Physicist Dennis Gabor created, is the theoretical background for granular synthesis and has influenced many computer music artists and sound designers. Acoustic Quanta is a very short sound burst, lasting only 1 to 100 ms. Granular synthesis is a sound synthesis technique which slices original sound into sound grains and re-combines them into a new acoustic event. Concept of sound grain is borrowed from the acoustic quanta. Granular Synthesis can make very unique sound, so that it can be useful in many ways, especially in sound design. This paper presents concept of acoustic quanta and granular synthesis. It then discusses making a synthesizer as an implementation of synchronous granular synthesis and its applications on sound design. As a result, the duration of acoustic quanta should range between 0.239 and 33.367 ms, in consideration of audible frequencies, which is different from the original concept of the acoustic quanta.
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자동화된 트위터 데이터 수집 시스템 설계 및 구현 : 환경 데이터를 중심으로
김도형 ( Do-hyung Kim ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
소셜 네트워크 서비스의 사용자가 늘어나면서, 소셜 네트워크 서비스상에서 발생하는 빅데이터를 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 소셜 네트워크 서비스 데이터는 실시간으로 생성되며, 따라서 데이터 수집 시스템 역시 자동화하여 준 실시간으로 데이터를 수집할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 데이터를 지속적으로 수집하기 위한 자동 수집 시스템을 제안한다. 수집 시스템은 Twitter API 를 활용하는 Python 라이브러리를 통해 내용 및 메타데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 재 검증한 뒤 저장한다. 또한 구현된 시스템에 환경 데이터를 주제로 하는 쿼리를 입력하여 실제 트위터 데이터를 수집하며 구현된 시스템을 검증해보았다.
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윤혜진 ( Hye-jin Yoon ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
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이한범 ( Hanbum Lee ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
소셜 네트워크 서비스 등의 발전으로 인해 개인이 다수에게 의견을 표출하는 통로가 활성화되었다. 게시물에 드러난 감정을 통해 특정 주제에 대한 여론을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 BERT를 통한 문장 분석 기술, 그 중에서도 감정 분석을 하는 방법을 분석하고, 이를 일반화된 문장에 적용시키기 위한 데이터 셋 구성에 관하여 연구를 진행하였다.
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김승태 ( Seung-tae Kim ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
자연어 처리는 인공지능의 핵심기술 중 하나이다. 그 중 오픈 도메인 챗봇 구현은 NLP 에서 어려운 태스크로 꼽힌다. 명확한 목표, FAQ 가 존재하는 기능형 챗봇과 달리 오픈 도메인 챗봇은 연속적 대화, 방대한 양의 상식 등 구현에 어려움이 많았다. 짧은 질문과 대답으로 이루어진 데이터로 학습한 모델을 대화 데이터로 학습시켜 좀더 자연스러운 챗봇을 구현해보고자 한다.
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사단급 L-V-C연동훈련체계 구축을 위한 LVC통합아키텍쳐기술 설계 및 구현
원경찬(Kyoungchan Won),구자환(JaHwan Koo),이호준(Hojun Lee),김용필(Yong-Pil Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.5
현재 국내에서는 L(실기동)-V(시뮬레이터)-C(워게임모델) 체계 간 연동 없이 독립된 환경에서 훈련을 수행하고 있다. L 체계는 훈련장 민원과 도로 제한 등으로 대부대 훈련이 제한되고, V 체계는 전술훈련과 연계한 훈련이 미흡하며, C 체계는 전투마찰 요소가 부족하여 실전성이 부족하다. 상하 제대 간 동시성 및 통합성 훈련 효과를 달성하기 위해 현재 운용 중인 L, V, C 체계를 상호 연동하여 제대별 통합연습훈련을 보장하기 위한 체계 구축이 필요하다. 현재 한미연합연습 간 C-C 체계 간 연동을 통해 모의지원을 하고 있지만, 실질적인 L, V, C 연동을 통한 훈련체계 개발은 연구단계에서 이루어지고 있는 실정이다. 육군을 중심으로 L, V, C 체계 연동 구축을 위해 많은 노력을 하였으나, 연동체계의 핵심인 LVC통합아키텍쳐 기술은 아직 확보하지 못한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 L-V-C연동훈련체계를 구축할 수 있는 핵심기술인 LVC통합아키텍쳐 기술을 설계하고 구현하여 미래 훈련체계의 새로운 방안을 제시하고자 한다. 결론적으로 LVC통합아키텍쳐 기술의 확보를 통해 향후 사단급 L-V-C 연동훈련체계 구축이 가능할 것으로 판단된다. In Korea, the training is performed through independent environments without interoperability among L-V-C systems. In the L system, training for large units is limited due to civil complaints at the training grounds and road restrictions. The V system is insufficient in training related to tactical training, and the C system lacks practicality due to a lack of combat friction elements. To achieve synchronicity and integration training between upper and lower units, it is necessary to establish a system to ensure integrated training for each unit by interoperating the currently operating L, V, and C systems. The interoperability between the C-C system supports Korea-US Combined Exercise. On the other hand, the actual development of the training system through the interoperability of L, V, and C has not been made. Although efforts are being made to establish the L, V, and C system centering on the Army, the joint composite battlefield and LVC integrated architecture technology are not yet secured. Therefore, this paper proposes a new plan for the future training system by designing and implementing the LVC integrated architecture technology, which is the core technology that can build the L-V-C interoperability training system. In conclusion, a division-level L-V-C interoperability training system can be established in the future by securing the LVC integrated architecture technology.
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천진우 ( Jin-woo Chun ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
최근 자연어 처리 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 많은 분야에서 활용되고 있다. 그 중 번역 기술은 가장 널리 사용되고 있는 자연어 처리 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 seq2seq 모델의 단점을 극복하기 위해 개발된 Transformer 를 통해 영어-한국어 번역기를 만드는 것의 가능성을 제시한다.
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빅 데이터 도구 트렌드 및 긍ㆍ부정적 인식 결정 요소 조사
이명진 ( Myungjin Lee ),구자환 ( Jahwan Koo ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
디지털 기술의 발전으로 데이터의 규모와 형태의 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 많은 업계에서 빅데이터를 비즈니스와 사용자의 서비스 제공에 사용하고 있으며, 데이터의 중요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 빅데이터를 처리하기 위한 단계를 수집, 저장, 그리고 처리 및 분석 단계로 나눈 후, 단계별로 가장 높은 관심도를 가진 도구를 선정하고, 소프트웨어 리뷰 분석을 통해 긍부정 인식을 판단하며 인식 결정 요인을 조사한다. 이를 통해 다양한 빅데이터 생태계 속에서 사용자들이 관심을 많이 두고 있는 빅데이터 도구의 트렌드를 쉽게 파악하고 관련 빅데이터 도구를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다.
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