• 지능정보연구
• /
• 제13권4호
• /
• pp.91-104
• /
• 2007

온톨로지 매칭 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매칭은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내는 절차를 말한다. 온톨로지 매칭은 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색의 구현 및 여러응용프로그램에 의한 도메인의 공유 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매칭의 성능은 온톨로지 매칭이 사용되는 환경과 관계없이 매칭 결과에 대한 측정만으로 평가되어 왔다. 따라서 대부분의 연구는 매칭 결과를 최적화하기 위해 매개변수를 조절하는 것에 집중하였다. 본 연구에서는 기존의 측정방법에 따른 높은 측정결과만을 목표로 하지 않고 온톨로지의 성격과 매칭 결과의 사용 목적에 따라 매개변수를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경에 맞게 매개변수를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1618-1624
• /
• 2020

X-ray를 기반으로 하는 장 폐색 진단 방법은 검사자의 주관적인 요소가 포함되기 때문에 객관적 진단에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 허프 변환과 PCM 클러스터링 기법을 적용하여 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 장폐색 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 허프 변환 기법을 이용하여 ROI 영역에서 직선을 검출하고, 검출된 직선을 이용하여 공기 액체층의 형태학적 특징을 이용하여 대장 폐색을 추출한다. 그리고 추출된 ROI 영역을 PCM 클러스터링을 적용하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역 중에서 대장 폐색의 특징이 포함된 클러스터의 그룹을 선정하고, 선정된 클러스터의 그룹에서 객체를 탐색하여 소장 장폐색 영역을 추출한다. 장폐색 환자의 X-ray 영상 30개를 대상으로 PCM 클러스터링을 적용한 결과, PCM의 초기 클러스터의 수를 4개로 설정한 경우가 장폐색 검출 성능이 우수하였고 TPR은 81.47%로 나타났다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-6
• /
• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권6호
• /
• pp.2074-2093
• /
• 2022

RSA is known as one of the best techniques for securing secret information across an unsecured network. The private key which is one of private parameters is the aim for attackers. However, it is exceedingly impossible to derive this value without disclosing all unknown parameters. In fact, many methods to recover the private key were proposed, the performance of each algorithm is acceptable for the different cases. For example, Wiener's attack is extremely efficient when the private key is very small. On the other hand, Fermat's factoring can quickly break RSA when the difference between two large prime factors of the modulus is relatively small. In general, if all private parameters are not disclosed, attackers will be able to confirm that the private key is unquestionably inside the scope [3, n - 2], where n is the modulus. However, this scope has already been reduced by increasing the greatest lower bound to [d_il, n - 2], where d_il ≥ 3. The aim of this paper is to decrease the least upper bound to narrow the scope that the private key will remain within this boundary. After finishing the proposed method, the new scope of the private key can be allocated as [d_il, d_ir], where d_ir ≤ n - 2. In fact, if the private key is extremely close to the new greatest lower bound, it can be retrieved quickly by performing a brute force attack, in which d_ir is decreased until it is equal to the private key. The experimental results indicate that the proposed method is extremely effective when the difference between prime factors is close to each other and one of two following requirement holds: the first condition is that the multiplier of Euler totient function is very close to the public key's small value whereas the second condition is that the public key should be large whenever the multiplier is far enough.

• 한국음향학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.151-158
• /
• 2006

본 논문은 필립스의 음악 검색 기법을 기반으로 필터 뱅크 에너지 변화량과 음악의 통계적인 특성을 이용한 오디오 핑거프린트 추출 방법을 제안하였다. 기존의 필립스 방식은 제한된 주파수 영역을 너무 많은 필터 뱅크로 분할하여 분석함으로써 밴드들 사이에 연계성 및 왜곡에 대한 민감도가 증가하는 특징을 보일 수 있다. 제안된 방법은 필터 뱅크의 밴드 수를 줄여 왜곡에 대한 강인성을 증진시키고, 필터 뱅크 에너지의 변화량의 부호와 크기 정보를 통계적 특성을 고려한 양자화 기법을 이용해 2비트로 할당함으로써 오디오 핑거프린트의 고유성을 확보하였다. 추출된 2비트는 4개의 레벨로 정보를 표현함으로 각 레벨 사이에 연계성이 존재하게 된다. 이 같은 레벨 사이의 연계성은 유사도 측정 시 이용될 뿐만 아니라 오디오 핑거프린트를 기준으로 검색 영역을 확장하는 제안된 방식에서는 효율적인 검색 영역을 선택할 수 있는 정보로 활용 되었다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음환경 (거리, 백화점, 자동차, 사무실, 식당)에서의 실험을 통하여 주변 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 검색 속도 또한 향상되는 특징을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.1-10
• /
• 2014

본 논문은 MPI를 이용하여 LiDAR 데이터를 처리하는 방식에서 각 코어간의 통신을 최소화하고 작업량 발란싱을 위해 격자크기를 다양하게 하여 LiDAR 데이터의 보간 처리 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 항공기 등을 통해 얻어진 LiDAR 데이터는 3차원 공간정보로서 정밀한 관측 성능과 거리 정보를 포함하여 지리정보, 기상관측 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 필요보다 높은 해상도의 데이터를 사용하거나, 비지표정보를 포함하는 경우를 위해 획득된 LiDAR 데이터를 필터링 하여 사용하게 되며, 필터링된 데이터를 사용하기 위해서는 주변을 탐색할 수 있는 자료구조를 이용해서 보간법을 수행하여야만 데이터가 재구성된다. 데이터의 규모에 비례하여 처리시간도 증가하기 때문에 이를 해결하기 위해 MPI를 이용한 고성능 병렬 처리 방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 병렬 처리를 사용한 기존의 방식은 각 노드에 할당된 데이터의 밀도가 달라 성능 저하가 생길 수 있으며, 경계값 불일치를 해결하기 위해 노드간의 통신이 많아지는 단점을 가진다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 기존 연구에서 제안된 방식들과 처리 성능을 비교하였으며, 데이터에 따라 최대 4.2배의 실행시간 단축되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제16권2호
• /
• pp.192-198
• /
• 2005

본 고찰에서는 DSM-IV의 주의력결핍과잉행동장애(attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)와 ICD-10의 과잉행동장애(hyperkinetic disorder, HKD)의 진단 체계를 비교하였고 그 차이점을 분석하여 임상 및 연구 측면에서 어떠한 의의가 있는지를 살펴보았다. 아직까지 DSM의 ADHD와 ICD의 HKD를 직접 비교한 연구들은 매우 부족한 상태이지만, DSM-IV의 ADHD가 ICD-10의 HKD 보다 광범위한 ADHD의 한 아형라는 것을 알 수 있었다. DSM-IV ADHD의 유병율은 ICD-10 HKD과 비교했을 때 더 높았으며 그 차이는 뚜렷했다. 이러한 결과가 DSM-IV 진단 알고리즘에서 부주의 우세형과 과잉행동-충동성 우세형이 포함되어 ADHD의 범위가 더욱 확장되어 나타난 것인지에 대해서는 아직까지 알 수 없다. 그리고 현재까지 진행된 연구들을 종합해 보았을 때, DSM-IV HKD와 DSM-IV ADHD가 질적으로 같거나 혹은 다르다고 주장할 수는 있는 충분한 근거는 없어 보인다. 다만 HKD가 보다 심한 형태의 ADHD의 한 아형일 가능성이 시사되고 있다. 그러므로 현재로써는 임상에서 환자를 진단하는데 있어 DSM-IV 혹은 ICD-10 중 일방에만 의존하여 ADHD/HKD 장애를 과다하게 진단 내리거나 혹은 실제보다 적게 진단내리는 것을 경계하여야 할 것이다. 특히 질병통계와 보험체계는 WHO의 ICD진단 체계에 맞춰져 있으나 대학이나 전공의 과정 중에는 주로 APA의 DSM진단 기준에 맞춰 학습하는 우리나라의 현실을 감안했을 때 과연 ADHD/HKD에 대한 진단율이 실제 유병율에 비해 과다한지 혹은 부족한지에 대해서도 관심을 기울일 필요가 있다. DSM-IV ADHD와 ICD-10 HKD가 진단적으로 얼마만큼 근접하고 있는지에 대해서는 주요 임상 변인과 endophenotype을 포함한 진단적 타당성에 대한 연구들이 더 진행되고, 관련된 가족연구와 장기 추적 연구들이 뒷받침 되었을 때 보다 명확해질 것으로 생각되며, 또한 ADHD/HKD에 대한 APA와 WHO가 보다 근접하고 일치되는 진단 알고리즘이 개발될 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.1439-1448
• /
• 2005

본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제10권2호
• /
• pp.23-38
• /
• 1990

본(本) 연구(硏究)에서는 다재하조건(多載荷條件), 허용응력(許容應力), 좌굴응력(座屈應力), 변위(變位), 고유진동수(固有振動數) 제약(制約)을 고려(考慮)한 트러스 구조물(構造物)의 형상(形狀)을 효율적(效率的)으로 최적화(最適化)하기 위해서 Two-Levels 분할(分割) 최적화(最適化) 기법(技法)을 택(擇)하고 Level 1에서는 허용방향법(許容方向法)에 의(依)한 단면(斷面) 최적화(最適化), Level 2에서 Powell 1법(法)의 일방향(一方向) 탐사법(探査法)에 의(依)한 목적함수(目的函數)만이 최소(最小)가 되도록 형상(形狀)을 최적화(最適化)하였다. 본 연구(硏究)의 알고리즘을 트러스의 구조모형(構造模型)에 적용(適用)하여 얻어진 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 본(本) 연구(硏究)의 알고리즘은 트러스의 형태(形態), 재하조건(載荷條件), 정적제약조건(靜的制約條件), 고유진동수(固有振動數) 제약조건(制約條件) 등(等)에 구애받지 않고 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)함을 알 수 있다. 2. 트러스 구조물(構造物)의 최적형상(最適形狀)은 고려(考慮)되는 제약조건식(制約條件式)에 따라 대단(大端)히 상이(相異)함을 알 수 있다. 3. 동일(同一)한 설계조건하(設計條件下)에서 트러스의 기하학적형태(幾何學的形態)를 고정(固定)시키고 단면(斷面)만을 최적화(最適化)한 경우 보다 본(本) 연구(硏究)의 알고리즘에 의(依)하여 트러스의 형상(形狀)까지도 최적화(最適化)한 경우에는 트러스의 초기(初期)의 기하형태(幾何形態)와 설계조건(設計條件)에 따라 다소(多少) 차이(差異)가 있겠지만 중량(重量)을 상당(相當)히 감소(減少)시킬 수 있다는 사실(事實)을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.237-243
• /
• 2007

본 논문은 모바일 카메라 화질 개선을 위한 실시간 불량 화소(Dead pixel) 검출 및 보정 시스템에 대해 제안하고 있다. 영상 입력장치인 CIS(CMOS Image Sensor)는 소형화, 저전력, 비용절감의 효과로 각광받고 있다. 하지만 이미지 센서와 결합된 불량 화소 보정 장치에 관한 기존 방법에 있어서, 연속된 불량 화소들을 검출하지 못 하거나, 정상화소임에도 불구하고 불량 화소로 분류하여 영상이 훼손되는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 불량 화소를 핫 픽셀(Hot pixel)과 콜드 픽셀(Cold pixel)로 분류하여, 라인 검출방법과 $5{\times}5$ 창 검출 방법을 순차적으로 처리하여, 불량화소의 특성에 따라 검출 및 보정하는 방법을 제안한다. 라인 검출 알고리즘은 수평 저주파 영역의 불량화소를 검출한다. 그리고 $5{\times}5$창 검출 알고리즘은 수직, 대각 저주파 영역과 고주파 영역에 대한 불량 화소를 검출한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과, 99%의 높은 검출율을 보여주고 있다. 그리고 Verilog-HDL를 사용하여 구현하였고 Synopsys의 Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC library로 합성하였으며, 총 Gate counts는 23K로 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.