• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.135-144
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• 2006

음함수 곡면 모델은 캐릭터나 유체 등과 같은 복잡한 곡면으로 이루어진 객체들에 대한 모델링이 용이할 뿐만 아니라 적은 양의 데이터로 다양한 형태의 곡면을 표현할 수 있다. 또한 표면을 나타내는 특성과 볼륨을 나타내는 특성을 동시에 가지고 있어 물체의 변형 또한 용이하여 3D 애니메이션에 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 기존 음함수 프리미티브들은 축에 대해 평행하거나 모든 축 방향으로 대칭적인 특성을 가짐으로써 여러 가지 형태의 모션을 갖는 물체의 모델링에 사용이 용이하지 않았다. 본 논문은 기존의 음함수 프리미티브 중 하나인 메타큐브에 회전 요소를 추가함으로써 모션캡쳐 데이터와의 매칭에 따라 다양한 캐럭터의 포즈를 모델링할 수 있는 효과적인 애니메이션 제작 방법을 제안하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• 제12권2호
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• pp.137-149
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• 2004

지금까지 3차원 지리 공간 구성을 위해서는 2D 지리 데이터로부터 수작업으로 건물의 프레임을 만들고 단면 영상을 붙여서 건물을 모델링하였다. 본 논문에서는 지도 데이터의 표준으로 사용되고 있는 수치지도와 임의의 위치에서 입력된 건물의 영상을 이용하여 3D 지리공간을 자동으로 구성하는 지리 모델링 시스템을 제안한다. 먼저 OpenGL을 이용하여 가상공간에 지형을 TIN과 DEM 방법으로 형상화한다. 건물을 모델링하기 위해 임의의 위치에서 카메라로 입력한 건물 영상으로부터 건물의 단면 영상을 추출하고, 검출된 수직선으로부터 카메라의 위치를 자동으로 추정하고, 건물의 높이를 계산하고, 얻어진 단면영상과 texture 맵핑을 하여 실제 공간에 가까운 3D 지리공간을 자동적으로 구성한다. 제안한 방법을 실제 지역에 적용하여 제안한 지리 모델링 시스템의 효율성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.617-632
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• 2004

비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이 논문에서는 비디오 데이터의 움직임 객체에 대한 새로운 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링은 움직임 객체를 효과적으로 검색하기 위해 시간의 변화에 따라 공간적인 위치와 크기 변화를 표현한다. 또한 객체의 시간에 따른 시각적 특징 변화와 객체의 방향, 거리 그리고 속도를 고려한 궤적을 표현한다. 따라서 움직임 객체의 시각적인 특징 유사도 검색, 거리 유사도 검색, 제적 유사도 검색을 수행할 수 있다. 또한 이들을 통합한 가중치 검색이 가능하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.164-167
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 본 논문에서는 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 활용하여 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 통해 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97퍼센트로 정확도가 개선되었고 오탐률도 1.6%로 성능이 개선되었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.73-79
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• 2022

본 연구는 동시출현단어 분석과 토픽모델링을 통해 기업가정신의 연구주제와 연구 동향을 분석하여 기업가정신 연구에 대한 향후 연구방향을 수립하기 위한 정보를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이스에서 "entrepreneurship"을 기본검색어로 설정하고, 2002년부터 2021년까지 발표한 영어 논문으로 제한하여 기업가정신 논문의 데이터를 다운로드하여 데이터를 확보하였다. 본 연구에서는 VOSviewer 프로그램을 이용하여 동시출현단어 분석을 하였고, R 프로그램을 이용하여 토픽모델링 분석을 하였다. 동시출현단어 분석 결과, 기업가정신과 혁신 클러스터, 기업가정신 교육 클러스터, 사회적 기업가정신과 지속가능성 클러스터, 기업성과 클러스터, 그리고 지식 및 기술이전 클러스터 등 5개의 클러스터로 구분되었다. 토픽모델링 분석 결과, 창업환경 및 경제발전, 국제 기업가정신, 다양한 기업가정신, 벤처기업과 자본조달, 정부정책 및 지원, 사회적 기업가정신, 경영관련 이슈, 지역도시계획 및 개발, 기업가정신 교육, 기업가의 혁신과 성과, 기업가정신 연구, 기업가의 창업의도 등 12개의 토픽으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 기업가정신 연구에 대한 전반적인 연구동향을 파악할 뿐만 아니라, 기업가정신과 관련된 어떠한 연구 주제들이 다루어져 왔는지에 대해 분석함으로써 기업가정신에 대한 연구의 이해도를 높이고 기업가정신 연구가 가져올 방향성을 제안하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1105-1112
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• 2002

B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보 교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있어, 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 방법에 의해서 각 구조화된 정보를 관계형 데이터베이스로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 양질의 어플리케이션 시스템을 구축하기 위해서는 우선적으로 모델링이 중요하다. 1997년에 OMG는 표준 모델링 언어로 UML를 채택하였고, 이에 따라 UML은 보다 널리 사용될 것이다. 그러므로 효율적인 XML 어플리케이션을 개발하는데 UML에 기반을 둔 설계 방법론이 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 UML을 이용한, 관계형 데이터베이스기반의 XML 응용을 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 W3C XML schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권4호
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• pp.465-475
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• 2000

초고속 통신망에서의 정보 침해는 짧은 시간에 많은 데이터의 손실을 초래할 수 있기 때문에 정보보호의 필요성이 제기되고 있다. ATM 망에서의 정보보안을 위해 보안 서비스를 ATM계층과 AAL 계층에 적용시킬 수도 있고 이 계층들 사이에도 적용시킬수 있으며 보안 계층을 따로 두어 보안 서비스를 하나의 계층에서 다양하고 투명하게 적용할 수 있다. 그러나 이러한 연구들의 결과가 이론에 그치고 있고 실제로 암호 알고리즘 등의 보안 서비스를 적용한 망에서의 성능을 평가하는 부분에 대해서는 연구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 사용자 평면에서 데이터의 비밀성, 무결성, 데이터 원천 인증 등의 보안 서비스를 적용한 보안 계층을 구현하고 SDL이라는 모델링 툴을 이용하여 망에서의 메시지 전달 지연 시간 등을 측정한후 그 성능을 비교.분석하였다 모델링하는 세가지 종류의 망은 첫 번째는 보안 서비스가 적용되지 않은 ATM망이고 두 번째는 보안계층이 CS 부계층과 SAR 부계층 사이에 삽입된 망이며 세 번째는 보안 계층이 ATM계층과 AAL계층 사이에 삽입된 망이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-382
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• 2006

일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.216-218
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• 2012

최근 센서 네트워크의 제약적 전력 공급 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 에너지 수급 센서 기술이 연구되고 있다. 에너지 수급 센서의 수급 효율은 가변적인 환경에 의존하기 때문에 수급률을 고려한 저전력 통신 기법이 요구된다. 또한 다중 우선순위 데이터가 존재하는 네트워크에선 에너지 수급률과 배터리 잔량을 고려한 차별적인 데이터 처리가 필요하다. 이에 본 논문에서는 각 계층들이 에너지 소모에 미치는 영향을 고려하며 동시에 높은 우선순위 데이터의 빠른 처리를 가능하게 하는 패킷 스케쥴링 기법 및 에너지 관리 방법을 제안하고 이를 수학적 모델링을 통해 분석할 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.377-380
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• 1998

HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.