• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.552-558
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• 2008

USN (Ubiquitous Sensor Network)의 인프라 기술은 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스를 창출하고 실생활에 적용할 수 있는 기술로 정착하고 있다. 산업분야에서는 관계적 협업이 중시되는 비즈니스 환경에서 실시간 기업이 되기 위해 RFID, EPC 네트워크 등의 기술을 비즈니스 서비스 모델에 적용한 u-SCM으로 적용할 수 있다. 웹 서비스 환경에서 u-SCM을 적용하면서도 고차원의 공급사슬 통합이 이루어지기 위해서는, 여러 상호작용주체가 참여하는 글로벌 프로세스 수준에서 u-SCM프로세스를 관리하고 제어할 필요가 있으며, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 SCM에 적용한 u-SCM 프로세스를, 비즈니스 프로세스 표준언어인 BPEL(Business Process Execution Language)을 적용하여, 각 업무프로세스를 웹서비스로 구성된 환경에서 효과적으로 통합하여 적용하도록 하는 방안을 제시한다. 이러한 접근법은 기업, 조직 간에 적재적소에 실시간 데이터를 수집하고 접근 및 분석하여, 업무 프로세스의 중단이 없도록 u-SCM 프로세스의 진행과정을 보다 효율적으로 관리, 모니터링 하는 것이 가능하도록 하며, 향후 u-SCM프로세스 수행 결과를 토대로 프로세스의 개선에 대한 방안을 모색할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.175-177
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• 2005

검색된 정보의 정확성과 검색 속도는 정보 검색 시스템의 성능 평가에 있어서 매우 중요한 요소이다. MPEG-7 시각 정보 기술자는 예제 기반 이미지/비디오 검색 시스템을 구성할 때 사용할 수 있는 저급 수준시각 정보에 대한 표준화된 기술을 의미한다. 제안된 기술자는 검색 결과의 정확성에 대해서는 검증을 받은 상태이지만, 고차원 데이터이거나 시간 복잡도가 큰 매칭 함수를 가지고 있어 순차 검색을 할 경우 매우 많은 검색시간을 필요로 한다. 일반적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 인덱스 정보를 구성하여 검색에 적용하는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중 이미지 검색 시스템에 이용할 수 있는 색상 기술자와 텍스쳐 기술자, 그리고 외형 기술자를 인덱스 정보 구성 관점에서 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.92-95
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• 2008

NMF(Non-negative Matrix Factorization) has been proposed as an useful algorithm for feature extraction. Using NMF, we can extract low-dimensional feature vectors. Also, we can find clustering effects in the NMF algorithm. Also, it is reported that the sparse NMF algorithm shows better clustering effects. This paper compares the two approaches in the viewpoint of clustering effects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-168
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• 2018

새롭게 변형되는 대규모 악성코드들을 신속하게 탐지하기 위하여 인공지능 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지 기법을 제안한다. 대용량의 고차원 악성코드를 저차원의 이미지로 변환하고, 딥러닝 합성곱신경망(Convolution Neural Network)을 통해 이미지의 악성코드 패턴을 학습하고 분류하였다. 본 논문에서는 악성코드 분류 모델의 성능을 검증하기 위하여 악성코드 종류별 분류 실험과 악성코드와 정상코드 분류 실험을 실시하였고 각각 97.6%, 87%의 정확도로 악성코드를 구별해 내었다. 본 논문에서 제안한 악성코드 탐지 모델은 차원 축소를 통해 10,868개(200GB)의 대규모 데이터에 대하여 10분 이내의 학습시간이 소요되어 새로운 악성코드 학습 및 대용량 악성코드 탐지를 신속하게 처리 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.296-298
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• 1999

컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문에서는 PCA에 의한 특징추출과 k-NN과 SVM에 기반을 계층구조의 분류기에 의한 유도전동기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 k-NN에 의해 선형적으로 분류 가능한 고장패턴을 분류한 후, 분류가 되지 않는 부분을 커널 함수에 의해 고차원 공간으로 입력패턴을 매핑한 후 SVM에 의해 고장을 진단하는 계층구조를 갖는다. 실험장치를 구축한 후, 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.9
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• pp.1242-1250
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• 2021

Detection of outliers deviating normal data distribution in high dimensional data is an important technique in many application areas. In this paper, a distance-based outlier detection method using landmarks in high dimensional data is proposed. Given normal training data, the k-means clustering method is applied for the training data in order to extract the centers of the clusters as landmarks which represent normal data distribution. For a test data sample, the distance to the nearest landmark gives the outlier score. In the experiments using high dimensional data such as images and documents, it was shown that the proposed method based on the landmarks of one-tenth of training data can give the comparable outlier detection performance while reducing the time complexity greatly in the testing stage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.898-899
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• 2010

온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서의 정보 검색은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이터를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계는 검색 대상에 대한 조상/ 후손을 모두 검색하여 찾아, 검색 결과를 반환해야 하기 때문에 정보를 처리하는 비용이 많은 비중을 차지한다. 본 논문에서는 온톨로지의 효과적인 저장 및 검색을 위한 기존의 연구들의 동향을 살펴보고, 그 방법들에 대하여 정리하고, 보다 나은 방법에 대한 논의를 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.3
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• pp.57-62
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• 2004

In this paper, an efficient speaker identification based on robust vector quantizationprincipal component analysis (VQ-PCA) is proposed to solve the problems from outliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification, Firstly, the proposed method partitions the data space into several disjoint regions by roust VQ based on M-estimation. Secondly, the robust PCA is obtained from the covariance matrix in each region. Finally, our method obtains the Gaussian Mixture model (GMM) for speaker from the transformed feature vectors with reduced dimension by the robust PCA in each region, Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, under the same performance, the proposed method gives faster results with less storage and, moreover, shows robust performance to outliers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.232-234
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• 2006

인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.