• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.680-685
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• 2000

최근 그 심각성이 커지고 있는 해킹피해를 줄이기 위한 한 방법으로 시스템에 침입한 불법적 사용을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 침입을 탐지하는 방법으로는 오용탐지와 비정상행위 탐지가 있는데 비정상행위 탐지를 위해서는 정보수집의 정확성, 신속성과 함께 다량의 정보들로부터 필요한 정보를 추출하고 축약하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 감사기록 도구인 BSM으로부터 정보를 추출하고 자기조직화 신경망을 이용하여 다차원의 정보를 저차원정보로 축약.변환하는 방법에 대한 실험적인 검증을 시도하였다. 또한 BSM에서 얻을 수 있는 데이터의 유용성을 조사하기 위하여 축약된 감사자료에 의한 탐지성능을 살펴보았다. 실험결과, 시스템 호출 및 파일관련 정보의 축약이 탐지성능향상에 크게 기여하는 중요한 척도임을 알 수 있었으며 각 척도마다 탐지성능이 좋은 맵의 크기가 다름을 알 수 있었다. 이러한 축약된 정보는 여러 정상행위 모델링방법에 의해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.649-658
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• 2009

최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.186-191
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• 2023

데이터 처리 기술은 의사결정을 위해 중요한 역할을 하며, 데이터 결측값 및 이상값 처리, 예측, 추천 모델 등이 포함 된다. 이는 모든 과정과 결과의 타당성, 신뢰성, 정확성에 대한 명확한 설명이 필요하다. 또한 의사결정트리, 추론 등을 이용한 설명가능한 모델을 통해 데이터의 문제를 해결하고, 다양한 유형의 학습을 고려하여 모델 경량화를 진행할 필요가 있다. 육하원칙을 적용한 다중 계층 마이닝 분류 방법은 데이터 전처리 후 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 변수와 속성 간의 다차원 관계를 발견하는 방법이다. 이는 트랜잭션에서 마이닝을 이용하여 유의미한 관계를 발견하고, 회귀분석을 통해 데이터를 모델링 하는 방법을 설명한다. 이에따라 확장 가능한 모델과 로지스틱 회귀모델을 개발하고, 데이터 정제, 관련성 분석, 데이터 변환, 데이터 증강을 통해 클래스 레이블을 생성하여 설명가능한 의사결정을 위한 미이닝 기술을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.281-291
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• 2017

가상공간의 발달로 인해 비즈니스 환경의 변화도 가속화되고 있다. 이러한 환경에서의 커뮤니케이션은 의미전달 뿐 아니라 감성을 교류하는 감성 커뮤니케이션을 목표로 하고 있다. 그러나 사용자가 필요로 하는 감성에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 비즈니스 시나리오 기반으로 감성 어휘 모델링을 도출한 후, 해당 감성의 시선 요소를 분석하는 것이다. 이를 위해 417개의 관련 감성 어휘를 수집하여 적합성 검증 후 16개의 대표 어휘를 도출하였고, 다차원척도분석을 통해 2차원 공간에 맵핑하였다. 그 후, FGD를 통해 X축은 협력, 경쟁, Y축은 낮은 몰입, 높은 몰입으로 차원을 정의하였다. 52명의 피험자를 대상으로 해당 감성을 유발하는 자극을 제시하였고 시선 움직임 데이터를 수집하였다. 분석 프로그램을 통해 상대방의 얼굴, 오른쪽 눈, 왼쪽 눈, 코, 입을 관심영역으로 설정한 후, 평균 시간, 비율, 고정점, 다시 돌아오는 횟수의 데이터를 추출하였다. 독립 t-검정 결과, 협력일 때는 경쟁보다 얼굴, 눈, 코 영역에서 시선 요소가 증가하였고, 낮은 집중의 경우 높은 집중보다 오른쪽 얼굴, 코 영역에서 시선요소가 증가한 것을 확인하였다. 이는 가상공간에서의 비즈니스 환경에서 필요한 감성을 평가하는 데 기초 연구로써 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.379-386
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• 2005

본 논문은 다차원 서브밴드 필터 뱅크에서 양자화 효과에 대한 분석과 그에 따른 최적의 필터 설계 방법에 대한 이론을 제안한다. 기존의 서브밴드 필터뱅크에 대한 연구에서 양자화 과정에 대한 고려는 매우 미미하였다. 본 연구에서는 확률 밀도에 최적화된 양자화기가 이득에 무상관성 잡음이 더하여진 비선형 형태로 모델링 되어 서브밴드 구조에 결합된다. 분석/합성 필터 뱅크에 다위상 분리 방법을 적용하여 양자화 과정에 의한 출력에서의 MSE가 유도되며 이 에러의 최소화 과정을 통하여 최적의 필터 설계 방법이 개발된다. 또한 5점형 구조의 표본화 격자를 이용한 최적의 비분리 파라유니터리와 이중직교 필터의 설계와 이를 이용한 영상 데이터의 압축 및 복원 과정을 통하여 성능 분석을 한다. 시뮬레이션 결과 제안한 설계방법에 따른 필터가 기존의 단순한 PR 서브밴드 필터보다 영상의 압축 및 복원에서 10에서 20퍼센트 정도의 MSE 감소를 보여주었고 낮은 비트율에서 특히 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.178-180
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• 2012

협업은 둘 이상의 사람들이 하나의 업무 또는 목적을 달성하기위해 공동으로 협력하여 일하는 것이다. 최근 개인 및 조직 간 협업 범위가 공동분석, 데이터 연계, 서비스 조합 등으로 확장되고 대용량 데이터 공유 및 실시간 연계분석 활동이 증대되면서 협업 지향적인 시스템 설계와 개발이 중요시 되고 있다. 특히 스마트워크와 지능화된 협업 기반은 데이터, 프로세스, 서비스, 사람 간의 다차원 연계와 실시간 활용, 의미 기반의 기계적 협력을 전재로 하고 있다. 본 연구에서는 Data, Process, Service, People 측면의 4가지 계층으로 전사적 자원을 설계하고 메타 메타데이터 기반의 온톨로지 분석을 통해 자원 간의 연계와 조합을 지원하는 시스템을 설계했다. Data 계층은 프로세스별 Input, Output 정보를 식별하여 Data의 메타 정보를 정의하고 이를 검색 에이전트가 색인하여 모델링에 참조할수록 한다. Process 계층은 BPMN모델을 확장한 exCPM의 개선 모델을 바탕으로 프로세스를 수행주체 간, 정보공유측면에서 프로세스를 분석했다. Service 계층은 협업지향적인 프로세스를 구성하는 컴포넌트를 서비스로 인식하고 프로파일을 통해 협업을 위한 검색과 프로세스를 연계지원하도록 설계 했다. 마지막으로 People계층은 자원, 프로세스, 서비스 등 시스템에 관여하는 참여자들의 메타정보를 정의하고 이를 온톨로지 기반의 모델에 통합하여 자동 검색되도록 설계했다. 이를 통해 프로세스와 서비스 측면에서 협업을 요구하는 에이전트와 일반 검색 사용자들이 프로세스 간 협업 자원을 파악하고 상호 관계를 분석할 수 있도록 하는 한편, 프로세스를 지원하는 컴포넌트와 서비스 간의 자동적인 조합을 통해 통합적 자원 협력과 실시간 협업 지원 기반을 제시했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1165-1173
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• 2017

가장 대표적인 기계학습 알고리즘인 딥러닝 방법은 여러 응용 분야에서 활용성이 입증돼 디지털신호처리에 널리 사용되고 있다. 그러나 많은 학습데이터를 사용해 학습하는 과정에서 많은 메모리와 학습시간이 필요하기 때문에 CPU 성능과 메모리 용량이 제한된 IoT 디바이스에 딥러닝 기술을 적용하기는 어렵다. 특히 메모리 용량이 2K~8K 로 극히 적은 아두이노 기반의 디바이스를 사용한다면 알고리즘 구현에 많은 한계가 발생한다. 본 논문에서는 정확성과 효율성이 입증돼 여러 분야에서 활용되고 있는 ELM 알고리즘을 아두이노에서 최적화하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 메모리 용량이 2KB인 아두이노 UNO와 메모리 용량이 8KB인 아두이노 MEGA에서 각각 15차원, 42차원의 다중 클래스 학습이 가능함을 보였다. 실험을 입증하기 위해 가우시안 혼합 모델링을 사용해 생성한 데이터셋과 범용적으로 사용하는 UCI 데이터셋을 사용해 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.77-84
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• 2013

빠르게 일어나는 기술의 발전과 그 안에 내재된 문화적 현상을 결합하려는 시도를 문화 컴퓨팅, 문화 모델링이라 한다. 본 논문에서는 문화 모델링 연구 추세를 기반으로 문화 사용자 인터페이스 디자인, 특히 그 중에서도 콘텐츠를 중심으로 한 문화 기반 디자인 구조를 설명한다. 문화에 기반한 콘텐츠를 디자인하기 위해서는 콘텐츠의 문화적 특성을 도출하는 구조가 필요하다. 이를 위해 Hofstede의 문화 차원 모델과 콘텐츠 데이터를 결합하여, 콘텐츠 중심의 문화 차원 지수(CiCo) 구조를 새롭게 제안한다. 또한 도출한 CiCo와 국가별 콘텐츠 선호 패턴을 결합하여 국가별 콘텐츠 문화 차원 지수인 NiCC를 도출한다. 제안하는 CiCo와 NiCC는 기존의 Hofstede 모델에 기반하였으되, 기존 모델 대비 약 10% 개선된 설명력을 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제31권2호
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• pp.93-99
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• 2012

음성코딩 시 성도는 Linear Predictive Coding (LPC) 계수를 이용해서 모델링 한다. 일반적으로 LPC 계수는 양자화와 선형보간 관점에서 유리한 Line Spectral Frequency (LSF) 파라미터로 변경하여 사용한다. 10차 이상의 다차원 LSF 데이터를 벡터 양자화를 이용하여 직접 코딩하게 되면 벡터 내 상관관계 (intra-frame correlation)를 모두 이용할 수 있으므로 rate-distortion 관점에서는 높은 효율을 기대할 수 있다. 하지만, 계산량과 메모리 요구량이 높아져서 실제 코딩 시스템에서는 사용할 수 없게 되므로, 차원을 나누어 압축하는 Split Vector Quantization (SVQ)이 이용된다. 또한, LSF 데이터는 과거 벡터와의 벡터 간 상관관계 (inter-frame correlation)가 높으므로, 이를 이용한 Predictive Split Vector Quantization (PSVQ)이 사용되고 있다. PSVQ는 SVQ 보다 높은 rate-distortion 성능을 보인다. 본 논문에서는 음성 저장 장치를 위한 최적의 PSVQ를 구현하기 위해서 다수의 과거 프레임 정보와의 벡터 간상관관계 (inter-frame correlation)를 고려한 Multi-Frame AR-model 기반 SVQ (MF-AR-SVQ)를 제안하였다. 기존 PSVQ와 비교해 보았을 때, MF-AR-SVQ는 계산량과 메모리 요구량의 큰 증가 없이, 평균 spectral distortion 관점에서 약 1비트의 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.277-289
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• 2023

이 연구의 목적은 소비자들이 라이브 스트리밍 전자상거래에 대한 지속적인 사용 의도에 영향을 주는 메커니즘을 탐구하고, 기업들이 라이브 스트리밍 활동을 최적화하고 소비자의 쇼핑 경험을 향상시키기 위한 전략적 제안을 제공하는 것입니다. 본 논문에서는 UTAUT2와 ECM 두 가지 이론 모델을 창의적으로 결합하여 종합 연구 프레임워크를 구축하였습니다. 이 프레임워크는 소비자의 지속적 사용 의도에 영향을 주는 다차원 변수를 전반적으로 밝혀냄과 동시에 각 변수들간의 상호 관계에 대해 깊게 탐구하였습니다. 우리는 설문 조사를 통해 데이터를 광범위하게 수집하였고, 구조방정식 모델링 및 Bootstrapping 방법을 사용하여 분석하였습니다. 연구 결과 성과 예상이 지속적 사용 의도 결정에서 핵심 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며; 만족도는 성과 예상 등 4개의 변수와 지속적 사용 의도 사이에서 중요한 매개 효과를 나타냈으며; 기대 확인도는 만족도 향상 측면에서 가장 두드러진 결과를 보였습니다.