• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.851-858
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• 2016

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.157-164
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• 2015

최적의 의사결정시스템에서 효율적인 정보검색을 위해서는 정보의 감축이 필수적이다. 다양한 종류의 데이터에 존재하는 유용한 정보를 찾는 데이터 마이닝 기법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔고 타 산업과의 융복합을 위한 빅데이터 활용이 높아져 가고 있다. 유용한 지식의 발견을 위한 여러 가지 기법들이 특징을 가지고 있지만 단점이 존재하기 마련이다. 따라서 그러한 특징을 수렴하는 하나의 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 베이지언 정리를 이용하여 정보의 대수학적인 확률을 측정하고 이 확률에 대하여 정보엔트로피를 계산함으로써 정보의 불확실성을 계산한다. 제안된 척도를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 최소의 리덕트를 생성하고 이를 기반으로 결정규칙을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 위하여 콘텍트 렌즈를 결정하는 실험을 통하여 기존방법과 비교 결과, 본 연구가 의사결정의 유용성면에 있어 일반성이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.156-166
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• 2002

결정트리 생성은 특징값들로 기술된 사례들로부터 분류 규칙을 추출하는 유용한 기계학습 방법중 하나이다. 결정트리는 특징공간을 분할하는 형태에 따라 단변수(univariate) 결정트리와 다변수(multivariate) 결정트리로 대별된다. 실제 현장에서 얻어지는 데이터는 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 이유로 특징값 자체에 오류를 포함하는 경우가 많다. 이러한 오류에 대해 강건한 결정트리를 생성하기 위한 방법으로 퍼지 기법을 도입한 결정트리 생성 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 퍼지 결정트리에 대한 연구는 단변수 결정트리에 퍼지 기법을 도입한 것들이며, 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용한 것은 찾아보기 힘들다. 이 논문에서는 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용하여 퍼지사선형 결정트리라고 하는 퍼지 결정트리를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 결정트리 생성 방법의 특성을 보이기 위한 실험 결과를 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.16-24
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• 2007

음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.731-746
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• 1997

객체 지향 패러다임의 확산으로 인하여 소프트웨어 개발을 위한 객체 모델의 사용이 일반화되고 있다. 소프트웨어 요구사항의 분석 및 설계 결과로 생성되는 객체 모델은 소프트웨어의 구현 시에 많은 도움이 된다. 특히 작성된 객체 모델이 구체적인 경우에는 자동적인 원시 코드의 생성도 가능하다. 따라서 시스템 분석기나 설계자는 분석 단계 단계 초반기의 추상적인 객체 모델을 정제함으로써 구체적인 객체 모델을 유도하기 위해 많은 시간을 투입해야 한다. 그러나 추상적 객체 모델을 구체적 모델로 정제하는 과정은주 로 설계자의 비정형적인 경험에 의하여 이루어지는 것이 현실이다. 본 논문에서는 OMT(Object Modeling Technique)의 객체 모델을 대상으로 추상적 모델의 구체화 기법을 논한다. 따라서 본문에서 제시되는 주된 내용은 객체 모델의 추상화 정도에 대한 정희와 모델 의 변환 규칙에 대한 것이다. 이 변환 규칙은 정보 통신 서비스 개발 프로세스 모형화 개발 지원 도구의 일부분은 프로세스 모델러(Process Moedeler)의 설계시에 적용되고 있 으며 그 결과로 C++ 코드로 변환하기 쉬운 구체적 객체 모델을 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.97-105
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• 2008

네트워크 내의 다양한 악성코드는 변종들이 빠르게 생성되고 그 행위는 점차 지능화되어 피해도 커지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 악성코드 탐지를 위해 탐지규칙 생성에 효과적인 척도선정 방법을 제안한다. 실험에 헤더 정보만을 활용함으로써 페이로드 데이터를 검사하는 과부하를 최소화하였고, 패킷의 단순한 정보가 아닌 네트워크 연결정보인 다양한 척도를 사용하여 악성코드의 특징 파악을 용이하게 한다. 실험에 사용된 80개의 연결정보 중 유용한 탐지척도를 선정하기 위해 히스토그램 방법을 이용해 확률 분포를 구하고, 단순 추정량에 적용한 후, 상대 복잡도를 이용한다. 단순 추정량 방법은 기존 방법인 히스토그램 방법의 단점인 임의로 나눈 경계 부근의 값에 대한 오분류를 해결하고, 악성코드 탐지에 유용한 척도의 선택을 유도한다. 선정된 척도를 바탕으로 탐지규칙을 생성하고, 탐지실험을 하여, 그 결과를 기존 방법과 비교 평가함으로써 제안하는 기법이 유용함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.59-66
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• 2010

본 논문은 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템의 동기화를 위한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 설계 방법을 제안한다. $L\ddot{u}$ 카오스 시스템은 알려지지 않은 파라미터를 가지고 있다고 가정한다. 먼저, 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 TS 퍼지 bilinear 모델링을 통해 재구성한다. 불확실한 파라미터를 가진 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 기반으로한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 설계한다. Lyapunov 이론을 통해서 설계된 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 통한 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템과 제안된 슬레이브 시스템 간의 오차 다이나믹 시스템의 안정성을 보장하고 이를 통해서 불확실한 파라미터를 추정 할 수 있는 적응 규칙을 유도한다. 제안된 동기화 제어 기법을 시뮬레이션을 통해서 그 명확성을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.27-36
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• 1998

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.205-212
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• 2004

본 논문에서는 다양한 연구 활동을 유도하기 위해 구축된 지능형 학회 관리 시스템의 설계 및 구현 사례를 다루었다. 본 시스템은 회원 정보와 학회활동 기록 등의 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 수행하여 데이터마이닝 과정에서 나타난 여러 유용한 학회활동 규칙들을 생성함으로서 회원들과 효과적으로 상호작용 할 수 있도록 했다. 데이터마이닝은 여러 기법들 중 의사결정나무알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 사용했다. 분석된 정보를 이용해 사용자 위주의 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 개인화 계획을 제시한다.