• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.173-187
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• 2023

본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-12
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• 2008

초당 최소 5만 건에서 50만 건이 넘는 삽입트랜잭션이 발생하는 반도체 자동 생산 공정 시스템은 대량의 데이터를 실시간으로 저장하는 저장관리시스템을 필요로 한다. 대용량의 데이터를 빠르고 안정적으로 저장하기 위해서 많은 저장관리시스템이 연구되었다. 기존의 저장관리시스템은 대표적으로 전형적인 디스크 기반 DBMS가 있다. 그러나 디스크 기반 DBMS는 초당 50만 건의 삽입트랜잭션 처리는 매우 어렵다. 그래서 디스크 기반 DBMS의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 디스크가 아닌 메인메모리를사용하는 메인메모리 DBMS가 등장하였다. 그러나 메인메모리 DBMS는 메인메모리 용량의 한계로 인해 대용량 데이터를 저장하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 초당 5만 건 이상의 삽입트랜잭션을 지원하고 대용량 데이터를 저비용으로 저장하기 위해 블록단위의 삽입 트랜잭션을 사용한 저장관리시스템을 제안한다. 블록단위의 삽입 트랜잭션은 개별 튜플 단위의 로그기록 비용과 인덱스 생성비용을 블록단위로 변경시켜 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 제안시스템은 데이터를 압축 저장하여 저장 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 압축기법은 데이터의 필드정보가 유실되어 모든 데이터의 압축을 해제하는 비용이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 제안시스템은 압축 시 압축되는 블록의 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 향상시켰다. 본 제안시스템은 반도체 공정에서 빠르게 발생하는 대용량 데이터를 고속으로 저장할 수 있고, 디스크 저 장비용을 감소시킬 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.9-18
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• 2022

COVID-19가 유행하면서 전 세계는 예상치 못한 혼란에 빠졌다. 특히, 자영업자 수가 많은 한국 경제는 COVID-19로 인한 피해가 엄청나게 발생하고 있다. 본 연구는 COVID-19 발생으로 인한 업종별 창업 및 폐업의 인과 영향(Causal Impact)을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 지방행정 인허가 데이터 개방 사이트에서 2010년부터 2020년까지 11년간 발생한 창업 및 폐업 데이터 190개 업종 8,321,224건의 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 결과 COVID-19의 발생으로 창업이 증가한 업종은 29개(증가율 313.14% ~ 6.39%), 창업이 감소한 업종은 23개(감소율 70.62%~11.27%), 폐업이 증가한 업종은 21개(증가율 157.55% ~ 13.57%), 폐업이 감소한 업종은 18개(감소율 49.45% ~ 12.91%)로 나타났다. COVID-19 발생으로 창업이 증가하면서 폐업이 감소한 업종은 소독업, 식품운반업, 건강기능식품일반판매업이었다. COVID-19 발생으로 창업이 감소하면서 폐업이 증가한 업종은 청소년게임제공업, 단란주점영업, 일반게임제공업이었다. 본 연구의 결과가 다양한 전염성 질병을 관리하는 실무자들에게 전염성 질병 발생 상황의 인과 영향을 파악하고 대응책을 마련하는 데 도움이 되기를 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.65-71
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• 2004

본 논문은 주성분분석(PCA, Principle Component Analysis) 혹은 독립성분분석(ICA, Independent Principle Component Analysis)를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model) 파라메타의 차수를 감소시킴으로써 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 화자 적응 알고리즘을 개선하였다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 PCA와 ICA를 통해 모델 mixture component의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 추정해야 하는 적응 파라메타의 수를 줄였다. 기존의 MLLR 알고리즘은 SI(Speaker Independent)모델 보다 좋은 인식성능을 나타내기 위해 30초 이상의 적응 데이터가 요구되었고, 반면 제안한 알고리즘은 적응 파라메타의 수를 감소시킴으로써 10초 이상의 적응데이터가 요구되었다. 또한, 36차의 HMM 파라메타는 기존의 MLLR 알고리즘과 비슷한 인식성능을 나다내는 10차의 주성분이나 독릭성분을 사용함으로써 MLLR 알고리즘에서 적응파라메타를 추정할 때 요구되는 연산량을 1/167로 감소시켰다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.286-288
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• 2001

본 논문에서는 기존에 개발된 데이터베이스내의 데이터 소스를 공유하기 위해 통합 라이브러리를 구축하고 이를 통해 데이터베이스내의 소스 데이터에 대한 의미적인 통합을 위한 구조를 제안한다. 데이터의 의미적인 통합을 위해 데이터 스키마가 가지고 있는 실질적인 의미값을 기존의 각 데이터베이스 시스템에서 참조하고 데이터 공유에 대한 동의를 갖도록 메타 데이터를 이용하였다. 따라서 먼저 통합 라이브러리를 구축하여 메타 데이터에 대한 정보와 메타 데이터간에 존재하는 함수적인 관계를 변경 함수로 함께 구현하였으며. 데이터 통합을 위한 참고 자료는 각 시스템마다 온톨로지(Ontology)를 작성하여 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 메타데이터의 수정과 주가가 간단하며 새로운 시스템을 통합 라이브러리로 합병하는 비용이 현저히 감소되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.377-380
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• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)과 탄성왜곡(Elastic Distortion) 기법을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 학습 데이터를 구축하는 프레임워크를 제안한다. 실제 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 구하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 데이터베이스 구축 문제점을 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 기법을 통해 비용적, 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 세부적으로는 DeepCrack의 데이터를 10배 이상 증가하여 실제 균열의 특징을 반영한 메타 데이터를 생성하여 U-net을 학습하였다. 성능을 검증하기 위해 균열 탐지 연구를 진행한 결과, IoU 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측(FP)된 경우의 비율이 약 25%였으나, 데이터 증강을 통해 3%까지 감소하였음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.245-252
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• 2010

본 연구에서는 MANET(Mobile Ad hoc NETwork) 환경에서 스카이라인 질의를 하기 위한 효과적인 필터링 방법을 제안한다. 기존의 MANET 환경에서의 스카이라인 질의 처리는 데이터가 균등하게 분포한다고 가정한다. 이러한 가정하에서 제한된 배터리 용량을 위한 에너지 소모 최소화에 중점을 두어 스카이라인 질의를 처리하는 방법을 연구한다. 그러나 실제 환경에서는 특정한 영역에 데이터가 편향되는 분포를 가진다. 배터리의 에너지 소비를 감소하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 새로운 필터링 방법을 제안한다. 그리고 기존의 필터링 방법과 본 논문에서 제안하는 필터링 방법을 비교 실험한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법보다 통신 오버헤드와 실행시간이 감소하는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.101-106
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• 2010

본 논문에서 제안하는 라우팅 기법은 분산된 센서 네트워크 상의 시작 노드에서 목적지 노드까지 데이터를 전송 할 때, 유효 데이터를 암호화 하고 그것을 분할하여 서로 다른 경로를 통해 전송함으로써 스니핑 공격에 암호화된 부분 데이터만 노출하여 정보 유출의 가능성을 감소한다. 스니핑 공격에 의한 정보 유출 가능성 감소의 정도는 시뮬레이션을 이용하여 전체 데이터를 단일 경로로 전송하는 경우와 비교한 실험 결과를 통하여 나타내 보이며, 해당 경로의 선택을 위한 알고리즘은 이론의 증명을 통해 나타내 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.26-35
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• 2010

본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 피어의 콘텐츠와 이동성을 고려한 데이터 전송을 이용한 피어 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 콘텐츠 검색을 위한 데이터 전송 비용 및 검색 정확성과 탐색 비용을 보장하기 위해 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성한다. 제안하는 기법에서 이동 피어는 수신 신호 변화 함수를 통해 이웃 피어를 인식하고 타임스탬프 메시지를 통해 데이터 전송 비용을 감소시킨다. 전송된 데이터는 시간과 관심항목 가중치를 고려한 피어 색인 구조에 저장되어 검색 정확도를 향상 시키고 탐색 비용을 감소시킨다.