• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.155-158
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• 2003

물류센터의 위치선정문제 및 차량운송계획문제 등 물류시스템계획문제에서 거리산정문제를 매우 중요한 문제이며 물류비용의 주요 요인이 되고있다. 지금까지의 거리산정문제는 기하학적거리 및 지역도로와 교통조건을 고려한 일반거리, lp-Distance, 등의 방법들을 활용하고 있다. 최근에는 GIS(Geographical Information System)기반에서의 2차원 평면상의 GIS거리(2-D 거리)를 사용하는 방법을 많이 활용하고 있다. 이러한 방법은 지형적인 여건과 고도차이에 따른 실제거리와는 많은 차이가 있다. 본 연구에서는 이러한 2D기반의 디지털 맵을 3-D 기반의 디지털 맵으로의 변환을 통해 2D GIS 거리산정 방법을 확장하여 3-D기반의 GIS거리 산정 방법을 개발하였다. 이러한 3가지의 거리산정방법; lp-Distance, 2-D 기반의 GIS거리산정 방법 및 3-D기반의 GIS거리산정 방법을 부산지역의 차량운송계획문제(VRP)에 응용하고 그 결과를 비교 분석하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.2
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• pp.125-134
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• 2002

도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.208-210
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• 2001

차세대 이동통신 시스템에서 이동단말에 대한 착호를 설정하기 위해서는 위치관리가 필요하다. 기존의 동적 위치관리 기법에서는 시간, 거리, 이동회수와 같은 단편적인 이동 특성을 위치갱신의 기준으로 채택하였다. 이런 기법들은 다양한 이동성을 갖는 이동단말에 대해서 그 위치관리 비용의 편자가 크다. 가장 효율적인 것으로 알려져 있는 거리기반 기법은 이동거리만을 위치관리의 기준으로 택함으로서 이동이 적은 이동단말에 대해서는 갱신비율이 현저히 낮아짐으로서 그 비용이 작지만, 반대로 이동성이 많은 경우에는 갱신비용이 커진다. 따라서 본 논문에서는 위의 거리기반 기법의 이런 단점을 개선하면서 이동단말의 이동성을 이동거리와 시간에 의해 결정되는 속도로 나타내고, 그 속도에 따라 거리 임계값 및 시간 임계값을 조정하여 위치갱신 및 페이징을 수행하는 새로운 위치관리 기법을 제안한다. 세안된 기법의 효율성을 제시하기 위하여 분석적 모델 및 수치적 결과를 통하여 제안하는 기법과 기존의 거리기반 기법의 총 비용을 구하였으며, 그 결과 제안된 기법은 가변적인 속도 변화를 보여주는 이동단말의 이동성에 대하여 효율적임을 보여 준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1799-1802
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• 2010

무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.266-272
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• 2012

Speaker segmentation is a process of automatically detecting the speaker boundary points in the audio data. Speaker segmentation methods are divided into two categories depending on whether they use a prior knowledge or not: One is the model-based segmentation and the other is the metric-based segmentation. In this paper, we introduce the eigenvoice-based speaker weight distance method and compare it with the representative metric-based methods. Also, we employ and compare the Euclidean and cosine similarity functions to calculate the distance between speaker weight vectors. And we verify that the speaker weight distance method is computationally very efficient compared with the method directly using the distance between the speaker adapted models constructed by the eigenvoice technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.49-52
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• 2010

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리를 계산하는 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 불필요한 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 효율적인 해결책을 제시하다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시한다.다음으로, 엔빌로프 기반 하한을 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리계산을 줄일 수 있음을 보인다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수배에서 수십배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.469-474
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• 2000

본 논문에서는 두 이진 영상의 비교시 그 유사도를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 두 영상사이의 최소거리에 기반한 방법이며, 제안된 방법에서는 구해진 거리 그 자체보다는 이 거리의 분포로부터 최적 거리를 계산한다. 구해진 거리 분포 함수로부터 최종적인 두 영상의 유사도는 비퍼지화 추론을 이용하여 계산되어진다. 제안한 방법을 실제 문제에 적용하여 그 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.628-631
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• 2002

차세대 유무선 통신망은 IP기반으로 통합 발전될 것이라고 기대하고 있고, 현재 연구중인 Mobile IP는 필수적으로 사용하게 될 것이다. 문제점이 많은 기본 Mobile IP에 기존의 하위계층에서 사용하던 여러 가지 기술들을 추가하려고 노력하고 있는데, 그 중 대표적인 것이 위치등록과 페이징 기법이라고 할 수 있다. 본 논문은 3계층에서의 이동성 프로토콜인 Mobile IP에 기존의 2계층에서의 거리기반 위치등록 방법을 적용시켜 IP망에서의 효율적인 페이징 방안을 제시한다. 그리고, 네트워크 시뮬레이션 도구인 OPNET을 이용하여 제시한 방안을 구현하고 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.33-34
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• 2012

무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.