• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.3
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• pp.237-251
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• 2003

In this paper, we propose a video retrieval system to search logical structure and semantic contents of video data efficiently. The proposed system employs a layered modelling method that orBanifes video data in raw data layer, content layer and key frame layer. The layered modelling of the proposed system represents logical structures and semantic contents of video data in content layer. Also, the proposed system supports various types of searches such as text search, visual feature based similarity search, spatio-temporal relationship based similarity search and semantic contents search.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.448-450
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• 2000

최근 들어 소프트웨어의 점점 복잡화, 대형화가 되고 있는 추세에 의해서 컴포넌트의 중요성이 부각되면서, 컴포넌트를 이용한 시스템의 모델링(Modeling) 기법들이 등장하고 있다. 그리고, 이런 모델링 기법들을 적용한 응용 분야가 점차 확대되어 가고 있는 가운데, 효과적으로 시스템 모델링을 할 수 있도록 하고자 기존의 복잡한 다 계층의 모델링 표현 방식의 구조를 탈피한 3계층 표현 방식의 아키텍처를 가진 모델링 기법을 제안한다. 그리고, 하나의 작은 예제를 통해서, 실제 적용되는 과정을 보면서, 기존의 방법과의 차이점에 대해서 관찰 및 분석, 그리고, 추후 적용의 기대효과에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.127-130
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• 2002

본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화 시키는 것이다 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있다. 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화 시킬 수 있다. 유전 알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 가스로 데이터에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.259-260
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• 2013

고장과 복구를 함께 고려한 성능분석 SRN 모델을 계층모델링 기법을 이용하여 개발한다. 상위 계층모델은 고장과 복구에 관련된 시스템 상태를 나타내는 구조상태(structure state) 모델이고, 하위 계층모델은 주어진 구조상태에서 시스템의 상태를 표시할 수 있는 SRN 모델을 사용한다. 성능지표로 블러킹확률을 구한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.11
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• pp.126-134
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• 2006

The object oriented co-modeling methodology, previously introduced, employs a layered approach in war game models development in which an upper layer models abstract behavior of an object and a lower one models details of the object. Within the methodology military domain experts and simulation experts models an object at the upper and the lower layers, respectively in concurrent manner. This paper proposes a method of constructing a war game simulator using parametric behavior modeling technique, which provides a means for military domain experts/users to change model's detailed behavior with no knowledge on modeling semantics. The proposed simulator would support new algorithms or strategies with minimal cost and could be modified even by the users who are ignorant about modeling technique. To demonstrate the effectiveness of the proposed framework, a naval war game simulator is exemplified.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.1
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• pp.97-104
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• 2001

In this paper, we present a new hierarchical model for performance analysis of channel allocation and packet service protocol in wireless n network. The proposed hierarchical model consists of two parts : upper and lower layer models. The upper layer model is the structure state model representing the state of the channel allocation and call service. The lower layer model, which captures the performance of the system within a given structure state, is the wireless packet retransmission protocol model. These models are developed using SRN which is an modeling tool. SRN, an extension of stochastic Petri net, provides compact modeling facilities for system analysis. To get the performance index, appropriate reward rates are assigned to its SRN. Fixed point iteration is used to determine the model parameters that are not available directly as input. That is, the call service time of the upper model can be obtained by packet delay in the lower model, and the packet generation rates of the lower model come from call generation rates of the upper model.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.7
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• pp.1115-1126
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• 2003

In this paper, we propose modeling method for video data that represents structural and semantic contents of video data efficiently. Also, a browsing method that helps users easily understand and play the contents of video data is presented. The proposed modeling scheme consists of three layers such as raw data layer, content layer and key frame layer The content layer represents logical hierarchy and semantic contents of video data. We implement two kinds of browsers for playing video data and providing video contents. The playing browser plays video data and Presents the information of currently playing shot. The content browser allows users to browse raw data, structural information and semantic contents of video data.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.27 no.4
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• pp.465-475
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• 2000

초고속 통신망에서의 정보 침해는 짧은 시간에 많은 데이터의 손실을 초래할 수 있기 때문에 정보보호의 필요성이 제기되고 있다. ATM 망에서의 정보보안을 위해 보안 서비스를 ATM계층과 AAL 계층에 적용시킬 수도 있고 이 계층들 사이에도 적용시킬수 있으며 보안 계층을 따로 두어 보안 서비스를 하나의 계층에서 다양하고 투명하게 적용할 수 있다. 그러나 이러한 연구들의 결과가 이론에 그치고 있고 실제로 암호 알고리즘 등의 보안 서비스를 적용한 망에서의 성능을 평가하는 부분에 대해서는 연구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 사용자 평면에서 데이터의 비밀성, 무결성, 데이터 원천 인증 등의 보안 서비스를 적용한 보안 계층을 구현하고 SDL이라는 모델링 툴을 이용하여 망에서의 메시지 전달 지연 시간 등을 측정한후 그 성능을 비교.분석하였다 모델링하는 세가지 종류의 망은 첫 번째는 보안 서비스가 적용되지 않은 ATM망이고 두 번째는 보안계층이 CS 부계층과 SAR 부계층 사이에 삽입된 망이며 세 번째는 보안 계층이 ATM계층과 AAL계층 사이에 삽입된 망이다.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.14 no.1
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• pp.42-49
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• 2001

객체지향 기법에 의한 소프트웨어 개발이 일반화되면서 소프트웨어 모델링에 시나리오의 개념이 널리 활용되고 있다. 그러나 시나리오 모델링을 위해서는 사용자로부터 주어지는 요구사항의 불충분성, 모순성, 추상화 수준의 차이 등과 같은 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 쉽게 해결할 수 있는 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 계층구조의 객체지향 페트리 넷(HOONet)은 점진적인 시나리오 모델링과 이들의 분석 방법을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.772-774
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• 2005

최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.