• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.34-43
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• 2006

This paper shows modeling methods for VBR video trace. It is well known that VBR video trace is characterized as longterm correlated and highly intermittent burst data. To analyze this, we attempt to model it using neural network with auxiliary linear structures derived from residual threshold. For testing purpose, we generate VBR video trace from chaotic nonlinear function combined with the geometric random noise. The modeling result of the generated data shows that the attempted method represents more accurately than the traditional neural network. However, we also found that combining hRU to the attempted modeling method can yield a closer agreement to statistical features of the generated data than the attempted modeling method alone.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.85-102
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• 1998

현재의 시스템 개발 프로젝트에서 대부분의 기업은 관계형 데이터베이스를 목표 환경으로 채택하고 있지만 설계자들은 기존의 파일 시스템이나 계층형 데이터베이스의 설계 방식을 관계형 데이터베이스 설계 시에도 그대로 적용하려는 경향이 있다. 또한 모델링 시 시스템 특성과는 무관한 업무 중심의 엔티티 관계도를 작성함으로써 구현 시에 모델을 상당 부분 변경하거나 추가해야 하는 오버헤드가 발생하기도 한다. 관계형 데이터베이스의 경우 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 효율의 차이가 크게 나타나므로 성능 향상을 위한 데이터 모델링 기법이 중요한 이슈로 등장하게 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 성능과 관련하여 이미 연구되고 실험된 내용을 여러 문헌과 자료를 참고하여 조사하였다. 성능 항상을 위한 모델링 기법들을 테이블, 릴레이션쉽, 인덱스 등의 객체별로 분류하여 정리하였고, 조사된 내용 중에서 몇 가지를 선택하여 Oracle DBMS 환경에서 실제로 실험을 실시하였다. 대용량 테이블에 대한 질의를 수행하여 소요되는 시간을 측정하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 검증된 결과를 토대로 제안되는 모델링 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.149-152
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• 2014

본 연구에서는 저자명 모호성 해소를 위해 토픽모델링 기법을 사용하여 저자명을 식별 하였다. 기존의 토픽모델링은 용어 자질만을 고려하였지만 본 연구에서는 제 3의 메타데이터 자질을 활용하여 ACT(Author-Conference Topic Model) 모델과 DMR(Dirichlet-multinomial Regression) 토픽모델링을 대상으로 저자명 식별 성능을 평가, 비교하였다. 또한 수작업으로 저자 식별 작업을 한 데이터셋을 기반으로 저자 당 논문 수와 토픽 수에 차이를 두고 연구를 진행하였다. 그 결과 저자명 식별에 있어 ACT 모델보다 DMR 토픽모델링의 성능이 더 우수한 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.3
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• pp.227-239
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• 2008

Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.62-64
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• 1998

본 논문에서는 경성 실기간 시스템에서 발생하는 이벤트들을 효과적으로나타낼 수 있는 개선된 Statecharts 모델링 기법과 Statecharts에 Priority를 나타내는 방법을 제안한다. 일반적인 모델링 기법들은 데이터의 흐름이나 시스템의 분석에는 적합하게 사용된다. 그러나 임의적을 발생하는 이벤트에 대한 즉각적인 반응을 표현하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 모델링 기법들의 단점을 보완하고 Statecharts라는 모델링 기법의 장점들을 혼합하여 경성 실시간 시스템에 가장 적합한 개선된 Statecharts를 제안한다. 그리고 Statecharts 모델링 기법의 구조적인 특성에 맞는 새로운 방법의 Priority표현법을 제안한다.

• Digital Contents
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• no.6 s.73
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• pp.68-73
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• 1999

데이터 웨어하우스이 데이터 아키텍쳐가 결정되면 모델링 과정을 거쳐 DB를 생성한다. 그런데 데이터 웨어하우스 DB가 제 역할을 수행하기 위해서는 필요한 데이터가 축적되어 있어야 한다. 데이터 웨어하우스는 자체적으로 데이터를 생산하는 것이 아니고 이미 존재하는 데이터를 집대성하여 재구성하는데, 데이터 원천의 대부분은 업무용 시스템이며 일부 데이터를 활용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.874-878
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• 2006

수자원 분야에서 이용하고 있는 모형을 구동하기 위해서는 대상 지역의 지형특성과 시계열 자료 및 비공간적 매개변수 등의 많은 정보가 필요하다. 이러한 자료들은 다양한 과정을 거쳐서 모형에 입력되며, 모의대상이 복잡한 구조를 가지고 있거나 모형의 구동조건이 변할 경우, 모형의 구동과 결과의 관리를 위해서는 더욱 많은 노력이 필요하게 된다. 따라서 이러한 자료들을 효과적으로 관리하고 운용하는 것은 모형구동의 효율성과 객관성을 유지하는데 매우 중요한 요소가 될 수 있다. 이를 위하여 국내 기술로 개발된 GIS 기반의 수자원시스템인 HyGIS(Hydro Geographic Information System)와 수자원 모형을 연계하여 운영할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 이를 HyGIS-Model이라고 한다. 본 연구에서는 HyGIS의 시공간 데이터 모델을 소개하고, HyGIS-Model 중 HyGIS와 SWAT2000 모형이 연계된 시스템(HyGIS-SWAT)을 개발하기 위한 데이터 모델링에 대해서 기술하고자 한다. 연구결과 HyGIS 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템 운영 표준은 HyGIS-SWAT 데이터 모델링과 시스템 설계에 효과적으로 적용될 수 있었다. 이를 통하여 GIS와 수자원 모형의 연계 시스템을 개발하기 위한 시스템 설계에 대한 기술을 확보할 수 있었으며, GIS를 이용한 수자원 모형의 입력자료의 생성, 운영 및 모형 구동 결과의 관리에 대한 표준적 절차를 수립할 수 있었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.3-7
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• 2016

딥러닝 기술은 수많은 입력 데이터에 내재하고 있는 특징을 추출 및 합성함으로써 복잡한 특징공간을 모델링할 수 있는 강점을 가지지만, 테스트 환경에서 나타날 수 있는 특정 데이터 분포에 대하여 일반화가 잘 되지 않을 경우에는 해당 데이터를 이용하여 주어진 환경에 모델을 적응시킬 수 있는 기술을 필요로 한다. 이 글에서는 DNN 모델의 adaptation 기술 연구가 가장 활발하게 진행되고 있는 음향모델링에서의 다양한 adaptation 기술을 통해 연구 동향을 알아본다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.69-69
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• 2017

${\Box}$ 연구목적: 4차 산업혁명의 주요 이슈 분석 ${\bullet}$ 4차 산업혁명시대에 인공지능, 자율주행, 무인운송, 3D 프린터, 스마트팩토리..등 다양한 이슈가 등장 ${\bullet}$ 어떠한 이슈들이 있는지 분석하고자 함 ${\Box}$ 연구방법론: 빅데이터 분석기법 중에서 토픽 모델링을 활용 ${\Box}$ 연구데이터: 2013년1월부터 2017년3월까지 4차 산업혁명 관련 신문 기사 활용.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.3
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• pp.49-62
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• 1998

본 논문은 객체 모델링 기법을 이용하여 다단계 보안 데이터베이스 응용에 대한 구조적 특징을 표현하기 위한 모델을 제시한다. 즉, 응용 영역에 대한 데이터와 보안 의미르 통합한다. 이는 응용 영역의 데이터에 대한 불법적 유출이나 수정을 방지하는 도구가 된다 . 개발한 도구를 기초로 한 구현 모델에서는 다단계 데이터베이스를 단일 보안등급 데이터베이스들로 분해한다. 인스턴스뿐만 아니라 스키마도 보호하며 속성값 다중 인스턴스화 기법을 이용하여 커버 스토리를 표현한다. 그리고 그 모델에서의 생성, 검색, 삭제, 그리고 갱신과 같은 연산 의미를 설명한다.