• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.484-486
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• 2001

J2EE 플랫폼에 기반 하는 웹 애플리케이션의 수는 최근 들어 급격히 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 따라 웹 애플리케이션의 성능 향상을 위한 표준화가 부각되고 있다. 본 논문 에서는 이러한 웹 애플리케이션의 표현계층에 대한 설계 패턴을 알아보고 이러한 패턴을 분류하여 표준화시키고자 한다. 이러한 분류는 웹 애플리케이션의 빠른 생성을 위한 표현 계층 자동생성 템플릿 설계의 바탕이 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.896-899
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• 2018

고령사회에 대응하기 위한 휴먼케어 서비스 로봇은 다양한 동적 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해 서비스 선택 엔진을 요구한다. 서비스 선택 엔진은 로봇이 수집한 각종 원시 데이터를 활용하여 계층적으로 상위 수준의 정보로 가공하고 최종 단계에서는 휴먼케어 전문가가 설계한 규칙에 의해 사용자에게 제공할 서비스를 선택한다. 본 논문에서는 휴먼케어 서비스 로봇을 위해 기계학습 기반의 지식 생성과 규칙 기반의 지식 생성을 함께 활용하여 하이브리드 형태로 계층적 지식을 생성하고, 생성된 지식을 바탕으로 서비스를 선택하는 메커니즘을 제공할 수 있는 서비스를 선택 엔진 내용을 설명한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.133-145
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• 2003

J2EE(Jav $a^{™}$ 2 Platform, Enterprise Edition) 기반의 웹 애플리케이션은 기존의 애플리케이션이 갖는 시간적.공간적 제약을 극복하는 대안으로 대두되었다. 최근 웹 애플리케이션을 보다 빠르고 효율적으로 개발하기 위한 해결책으로 프레임워크를 이용하는 방안들이 다양하게 제기되고 있다. 본 논문에서는 계층구조를 갖는 웹 애플리케이션을 각 계층의 개발자들이 따로 프로그램을 개발할 수 있다는 점에 착안하여 프리젠테이션 계층에서 담당해야 할 여러 처리와 그 유형을 템플릿으로 제시하여 웹 애플리케이션의 프리젠테이션 계층을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 한다. 이 템플릿은 사용자가 작성하고자 하는 웹 애플리케이션의 프리젠테이션 계층에 대한 정보를 나타내는 것으로 XML 형태의 문서이며, 이것을 입력받은 코드 생성기는 사용자 정보를 파싱한 후 주어진 웹 애플리케이션 프레임워크를 바탕으로 프리젠테이션 계층의 골격 코드를 자동 생성한다. 이것은 코드 생성기를 이용하여 프레임워크의 핫스팟 클래스들을 상속받은 골격 코드를 빠르게 생성할 수 있어 보다 효율적으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있음을 의미한다. 본 템플릿과 코드 생성기를 사용함으로써 개발자는 적은 학습량으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있고, 표준화시킨 개발 과정을 내포함으로써 다른 개발자와의 협력작업을 용이하게 하여 웹 애플리케이션을 적시에 개발할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1443-1450
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• 2004

객체지향 소프트웨어 개발 초기단계에서 클래스의 결정은 많은 객체와 관련된 속성들의 클러스터링을 하는 복잡한 문제이다. 클래스의 재사용을 위해 라이브러리에 클래스의 등록은 반복적인 시행착오에 의존하여왔다. 클래스를 등록하는 전통적인 방법과 모델링 혹은 설계단계에서 클래스와 그 계층구조의 정의를 위한 통합적인 방법에 대해 논의한다. 속성 클러스터링 문제를 위해 객체들의 속성 유사도에 근거하여 0-1 정수프로그램 위한 모형을 제시하고 또한 네트워크 기법을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클래스 계층구조를 생성하기 위한 규칙을 제시하였으며 계층구조그래프 생성알고리즘을 제안한다. 본 연구결과를 이용하여 실제 현장의 문제를 사례로 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-170
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• 2001

웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.82-83
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• 2019

본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.401-410
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• 2019

본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조 픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조 픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.135-142
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• 2000

최근 인터넷 웹을 이용하는 원격교육시스템 사용자가 급격히 늘어나고 있다. 본 논문에서는 CGI를 이용한 계층적 WBI 문서 생성기가 고안되었고, 이를 수준별 영어회화학습을 위한 원격교육 시스템을 개발하는 데 적용하였다. 이는 많은 시간과 비용이 들어가는 기존의 개발방법의 문제점을 극복하였다. WBI 문서생성을 위해서 서버에 계층적 구조로 저장된 각 문서마다 키(key)를 부여하여 클라이언트에게 전달하고, 클라이언트는 다음 문서 요청 때 이 키를 서버에 전달함으로써, 서버는 클라이언트가 요구하는 문서가 무엇인지 알 수 있다. 인터넷 웹을 기반으로 하는 학습 프로그램인 WBI(Web Based Instruction) 문서를 생성해주는 생성기는 클라이언트에서 전달한 키를 판별하여 전송할 문서를 자동으로 생성하여 전달한다.