• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.967-978
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• 2023

본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.55-62
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• 2009

이 논문에서는 개체를 명확하게 분류하기 어려운 곤충 발자국 영상으로부터 개체를 인식하기 위해서 추출된 특징값 성분들의 기여도를 측정하고, 서로 관계된 기여도에 따라 가중치를 조정하는 퍼지 가중치 결정 방법을 제안한다. 곤충은 몸의 크기가 작아서 발자국은 작은 점의 형태로 나타난다. 그리고 다른 생물체의 발자국과 달리, 규칙적인 형상을 정의하기 어렵고 발자국 데이터와 구분이 분명하지 않는 노이즈와 혼재하기 때문에 개체를 판단하는데 많은 어려움이 있다. 이런 이유로 추출된 곤충 발자국 특징값은 명확하게 구분되는 특징성분 영역과 그렇지 않는 성분을 함께 가지게 된다. 이중 어떤 성분이 다른 성분과 비교하여 다른 클래스와 구분하기에 충분한 변별력을 가질 경우, 개체를 분류하도록 높은 가중치를 할당한다. 산출된 가중치는 퍼지함수에 의해서 출력신호를 결정하고 우세한 출력신호에 의해서 개체를 판단할수 있다. 제안한 기여도 퍼지 가중치 결정 방법을 이용하여 발자국영상의 인식 실험을 수행하고 실험 결과를 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.113-118
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• 2002

본 논문에서는 클러스터 기반의 영상 검색 기법을 제시한다. 이 기법은 클러스터링 기법인 RAGMD를 이용하여 유사한 영상들을 클러스터로 분류한 후, 관련 클러스터로부터 영상을 검색하는 방법이다. 영상 검색시에 먼저, 전체 영상 데이터베이스를 차례대로 일일이 검색하는 것이 아니라, 질의 영상과 유사한 클러스터인 유사 영상 소집단에서 검색한다. 그러므로 이 방법은 직접 검색(Exhaustive Retrieval)과 거의 같은 검색 정밀도(Precision)를 유지하면서 검색 시간을 단축할 수 있다. 약 2,400개의 실제 영상들로 구성된 영상 데이터베이스를 사용한 실험에서, 제안된 검색 방법이 직접 검색과 거의 같은 정밀도를 유지하면서 약 18배의 빠른 검색 시간을 보였으며, 질의 영상과 같은 클래스에 속한 유사한 영상들을 더 많이 검색하는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1755-1764
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• 1997

본 논문에서는 ATM 스위치의 단일버퍼를 논리적으로 분할하는 버퍼관리 메카니즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 할당된 가중치와 제안된 셀 처리 스케줄링 알고리즘(scheduling algorithm)에 대한 트래픽(CBR/VBR/ABR)의 셀 손실확률 및 셀 지연시간을 분석하였다. 제안한 스위치의 버퍼링 시스템은 입력되는 트래픽을 특성별로 분류하여 논리적으로 분할된 버퍼에 저장하고, 스위치의 출력포트로 셀을 전송하기 위하여 동적인 라운드 로빈(round-robin) 서비스를 수행한다. 또한, 버퍼에 가중치를 설정하여 트래픽의 QoS를 보장할 수 있는 4가지의 라운드 로빈 셀 서비스 스케줄링을 분석하였다. SIMSCRIPT II.5를 이용한 시뮬레이션에서 스위치로 입력되는 트래픽은 트래픽 기술자 파라메터를 이용하여 CBR/VBR/ ABR 트래픽이 혼합된 3가지 클래스 트래픽으로 모델링하였으며 VBR과 ABR트래픽은 ON/OFF 소스로, CBR트래픽은 Poisson 소스로 모델링하였다. 본 논문에서 제안하는 버퍼관리 메카니즘과 셀 서비스 알고리즘을 분석한 결과 버퍼에 할당된 가중치의 크기와 가중치를 변화시키는 VC내퍼의 종류, 그리고 적용하는 셀 처리 알고리즘 등에 따라 각 VC가 요구하는 QoS를 보상할 수 있음을 알았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1637-1648
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• 2004

분산 환경에서 디지털 라이브러리 구축시 기존의 단일 에이전트를 이용한 클라이언트/서버 방식으로 시스템을 구축할 경우, 일차원적인 자료검색으로 인해 검색결과의 관련성이 없고, 검색 견과에 대한 사용자의 성향이 반영되지 않으며, 클라이언트가 서버에 접속할 때마다 인증을 받아야 하므로 다수의 서버 접근시 문서 처리 효율이 낮고 사용하기 불편하다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이의 해결을 위해 기존의 멀티 에이전트 플랫폼인 DECAF와 표준안으로 제시되는 모바일 ORB인 Voyager를 응용해 새로운 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 플랫폼을 개발 제안하였고, 이를 이용한 사용자 기반의 디지털 라이브러리 시스템(PDS)을 구축하였다. 이러한 접근방법은 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. 새로운 플렛폼은 관련정보의 검색문제를 위해 신경회로망을 이용한 문서분류를 통해 관련 문서의 검색을 세분화시킴으로써 검색결과의 관련성을 높였고. 사용자 성향을 반영하기 위해 모듈화된 클라이언트를 구성하여 신경회로망을 이용함으로써 사용자의 성장과 탐색 결과를 최적화 시켰으며, 네트워크 문제를 위해 멀티에이전트 플랫폼과 모바일 클래스를 이용한 모바일 기능을 개발하였다. 또한 모바일 시스템과 멀티에이전트 시스템을 적절히 결합하고 멀티 에이전트 사이의 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 제안한 플랫폼이 효율적으로 동작하도록 구성하였다. 시뮬레이션한 결과, 분산환경에서 모바일 서버의 개수와 에이전트의 개수가 늘어날수록 PDS는 기존의 디지털 라이브러리보다는 탐색시간이 훨씬 줄어들었고 결과에 대한 사용자 만족도도 기존 C/S 방식에 비해 약 4배정도 향상됨을 알 수 있었다

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.27-35
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권2호
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• pp.99-111
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• 2003

전자책은 디지털의 여러 장점으로 인해 널리 사용되기 시작하고 있으며 . 여러 시장조사 기관에서도 전자책 시장이 조만 간에 급격히 성장할 것으로 예측하였다. 그러나 예상과는 달리 보안 문제와 다양한 전자책 컨텐츠 포맷 등의 이유로 시장의 활성화가 늦어지고 있는 실정이다. 보안과 관련된 문제는 DRM을 이용하여 해결하고 있으며, 다양한 포맷과 관련된 문제는 세계 각 국에서 나름대로의 표준을 정의하여 해결하고자 노력하고 있다 그러나 각 국에서 제정한 표준은 각 국 내부의 다양한 포맷 문제는 해결할 수 있으나 국가 간의 전자책 교환이나 가공을 어렵게 하였다. 따라서 이들 표준 컨텐츠간의 공유나 교환을 위하여 표준 간의 변환기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 전자책 표준간의 변환을 위하여 전자책 컨텐츠간에 발생할 수 있는 대응 관계에 관하여 연구하였다. 먼저 전자책 컨텐츠간의 대응 관 계를 정의하기 위하여 전자책 컨텐츠간의 대응과 일반 XML문서에서 발생할 수 있는 대응을 분석하여 일곱 가지의 대응 관계를 정의하였다. 그리고 각각을 사상 수에 따라 분류하고 자동으로 생성할 수 있는 것과 그렇지 않은 것으로 구별하였다 그리고 이를 이용하여 전자책 컨텐츠간의 변환을 자동. 수동, 반자동으로 분류하였다. 또한 정의된 대응관계를 사상 수에 따라 변환 클래스로 나누고, 각각에 대하여 변환 템플릿을 정의하여 변환 스크립트를 자동으로 생성하도록 하였다. 그리고 이를 실제 전자책 컨텐츠 변환에 적용하여 보았다. 본 논문에서 정의된 대응 관계와 변환 템플릿은 전자책 컨텐츠간의 변환 뿐 아니라 일반 XML문서간의 변환에도 적용될 수 있으리라 예상된다. 2004년도에서 평균 77.0으로 가장 높았고, 그와 반대로 완전미 비율도 낮았고, 단백질 함량이 가장 높게 나타났던 2003년도에 71.0으로 낮았다. 토양 및 식물과 관련된 집중 관측과 단기 실험들이 뒤따라야 하겠다.적인 자극으로부터 개체들에게 더 많은 스트레스를 유발시켜 폐사율을 높일 수 있는 열악한 환경을 조성할 수 있음을 시사하였다.s the strategies on the revitalization and enhancement of small-sized retailers" productivities.에 종양을 가진 환자 치료 시 더욱 질 높은 방사선 치료가 실현될 것으로 기대한다. 30∼40％ 정도 느렸고, 퍼레니얼라이그라스도 퍼레니얼라이그라스 100％ 단일종류에 비해 20∼30％정도 늦었다. 따라서, 뗏장 재배시 여러 종류의 초종을 천편일률적으로 혼합하여 파종하는 것은 바람직하지 않으며, 컨셉에 따라 적절하게 초종 및 품종을 선택해서 사용하는 것이 필요하다. 5. 뗏장의 뿌리 형성 능력은 퍼레니얼라이그라스가 가장 좋았고, 가장 저조한 초종은 켄터키블루그라스였다. 톨훼스큐는 켄터키블루그라스와 퍼레니얼라이그라스의 중간정도로 나타났다. 혼합구의 뗏장 형성 능력은 초종의 혼합비에 따라 뿌리 형성력 차이가 다르게 나타났는데, 특히 퍼레니얼라이그라스 혼합비율이 많을수록 뿌리 형성 능력은 증가하였다. 6. 뗏장 수확시 잔디 품질은 단일 초종구의 품질이 혼합구에 비해 양호하였는데 가장 우수한 초종은 켄터키블루그라스였고, 톨훼스큐는 켄터키블루그라스 다음으로 중간정도, 그리고 퍼레니얼라이그라스는 가장 저조하였다. 켄터키블루그라스는 균일한 잔디

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제14권4호
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• pp.153-169
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• 2018

기존 대기 에어로졸에서의 유기성분 분석은 분석 기기로 파악한 피크 가운데 동정 가능한 성분 개수에 제한이 있었다. 이 문제를 극복하는 방법의 하나로 2DGC를 활용하여 보다 많은 성분을 동정하고, 이들 성분들의 특성 파악을 용이하게 하기 위해 검출된 피크들을 휘발도에 따라 3개, 극성도에 따라 2개로 분리하여 총 6개의 그룹으로 구분하고, 각 그룹의 피크를 정성/정성 분석하여 화학 특성에 따른 클래스로 구분하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론을 서울에서 2013년 여름과 2014년 겨울에 측정한 대기 에어로졸의 유기 성분을 2DGC로 분석한 결과에 적용하여 특성 파악 연구를 수행하였다. 정성/정량 분석 결과 유기 성분을 8개의 클래스로 구분할 수 있었다. 이 성분들은 계절별 유사성과 차별성을 보여주었다. 한 예로 고극성-휘발성유기화합물(HP-VOC)의 정성분석 결과 여름에는 furanone 성분이 대부분이었으나, 겨울에는 furanone 성분이 검출되지 않았다. 저극성 반휘발성유기화합물(LP-SVOC)의 정성적 특징은 VOC와 OVOC가 대부분을 차지하고 있는 것이었으며 OVOC가 VOC보다 더 많은 종류로 검출되었다. 그러나 상대적 정량분석에서는 반대로 OVOC보다 VOC가 두 배 더 많은 양을 차지하고 있었다. 즉 LP-SVOC에서 OVOC는 더 다양한 종류가 발견되나 정량적으로 봤을 때는 VOC가 대부분을 차지하고 있다고 할 수 있다. 이러한 분석 결과는 보다 다양한 성분의 유기성분 분석과 함께 정성/정량 분석의 통합적 활용이 필요함을 보여주고 있다. 이 연구에서 2DGC 시스템 결과를 6개의 그룹으로 구분하여 미지 성분 피크를 그 그룹의 특성을 가진 것으로 정성/정량 분석하여 어느 정도 결과를 도출하였다. 그러나 각 그룹의 경계에 있는 성분들이 비슷한 특성을 갖는 경우가 나타났고, 정량 분석에는 아직도 미흡한 부분이 있는 제한점을 보였다. 이 부분에 대한 보다 심도 깊은 연구가 필요하다. 또한 2DGC 시스템은 단일 GC 시스템보다 검출 한도가 높은 제한점을 가지고 있으며, 정량이 아직 확실하지 않은 단점이 있다. 이들 문제점을 해결하기 위해서는 분석 시스템 자체에 대한 심도 깊은 연구가 필요하다.