• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-11
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• 2012

One-class SVM은 데이터가 존재하는 영역을 추출하고, 이 영역을 서포트 벡터로 표현하며 표현된 영역 밖의 데이터들은 아웃라이어(outlier)로 간주된다. 본 논문에서는 데이터 포인트마다 숨겨진 변수(hidden variable) 혹은 토픽이 있다고 가정하고, 이를 반영하기 위해 PoMEN에 기반한 Latent One-class SVM을 제안한다. 실험결과 Latent One-class SVM이 대부분의 구간에서 One-class SVM 보다 성능이 높았으며, 특히 높은 정확율을 요구하는 경우에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.73-74
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• 2011

댁내에서 사용하는 유틸리티 검침정보인 전기검침, 가스검침 그리고 수도사용량 데이터와 같은 이산적 특징의 시간영역 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 분석하면 여러 가지 정보를 얻을 수 있다. 주파수 영역으로 변환된 신호를 고주파 성분과 저주파 성분으로 구분하여 패턴을 분석함으로서 거주자가 댁내에서 정상적인 생활을 하고 있는지 여부를 판단하는 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.83-86
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• 2003

인터넷의 발달과 네트워크의 발달로 인하여 디지털 데이터에 대한 저작권 문제가 발생하고 있다. 최근 디지털 데이터에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 디지털 데이터의 무단 복제와 배포를 박기 위해 웨이브렛을 이용한 주파수 변환을 이용하고, 워터마크로 디지털 지문을 삽입하였다. 웨이브렛 변환 영역중에 HL영역에 워터마크가 가시성과 추출 결과에 좋은 결과가 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.89-92
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• 2000

필터뱅크를 기반으로 하는 이산 웨이브렛 멀티톤(DWMT) 데이터 전송 시스템은 전송 채널의 영향으로 발생하는 심벌간 및 부채널간의 간섭 잡음에 민감하다. 본 논문에서 제안한 시간 영역 등화기(TEQ)는 전송 채널 응답의 길이를 단축시키는 TEQ-S와 전송 채널의 주파수 특성을 향상시키는 TEQ-C등 2단계로 이루어져 있다. 제안한 시간영역 등화기(TEQ)를 DWMT 데이터 전송 시스템에 적용하면 많은 간섭 성분을 감소시킬 수 있어 하드웨어적으로 보다 간단한 FEQ로도 잔여 간섭 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.335-344
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• 2008

본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.33-37
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• 2007

기술의 발달과 보안의 중요성이 대두되면서 DVR 시스템이 널리 보급되고, 기존의 CCTV보다 더 선명한 화질과 빠른 검색 등의 장점으로 더욱더 DVR 시스템의 활용 분야가 넓어지고 있다. 이와 동시에, 비디오 데이터의 압축률과 저장 공간의 증가로 인해 DVR 검색 시스템의 중요성이 증가하였다. 그러나, 기존 DVR 검색 시스템에서는 시간이나 채널과 같은 속성에 대한 검색만을 지원하였고, 특정 영역에 변화가 있는 비디오 프레임만을 검색하는 영역 검색을 지원하나 검색 속도가 느리다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 움직임 감지 데이터를 활용하여 영역 검색을 지원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서 가장 문제시되는 점은 움직임 감지 데이터를 거의 실시간으로 DBMS에 저장해야 하는데, 이를 위해서 영역 인코딩 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 프로토타입 시스템을 설계 및 구현하여 성능의 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.102-103
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• 2018

위성으로 송신하는 원격명령은 실시간 명령과 저장 명령, 메모리업로드 명령 등으로 구분된다. 저장 명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간 간격에 따라 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있고, 절대시간 명령은 위성 본체에서 수행하는 명령과 탑재체에서 수행하는 명령으로 구분되고, 각각의 메모리 영역에 구분 저장된다. 지상으로부터 전송된 명령이 정상적으로 저장되었는지를 확인하기 위하여 메모리 덤프 명령을 통하여 해당 영역의 데이터를 전송받는다. 그런데 메모리 덤프로 받은 원시 데이터는 용량이 크고 연속적인 데이터 패턴으로 되어 있어 사용자가 바로 분석할 수 없으므로 별도의 파싱 프로그램이 요구된다. 본 논문은 위성으로부터 전송받은 임무명령 저장영역의 원시 데이터 내용을 사용자가 쉽게 분석할 수 있도록 하기 위해 개발된 파싱 프로그램에 대하여 서술한 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.562-565
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• 2011

데이터와 파일의 개수가 증가함에 따라 효율적인 파일 검색 기법에 대한 요구가 증가하고 있다. 현재까지 제안된 파일 탐색 기법은 탐색 시간이 매우 오래 걸리거나, 미리 인덱싱 과정을 거쳐야 하기 때문에 사용자가 원하는 시점에 빠르고 효율적인 파일 탐색을 제공하기 어렵다는 단점을 지닌다. 본 논문에서는 디스크의 메타 데이터 영역을 직접 접근함으로써 고속의 파일 검색을 가능하게 해주는 효율적인 검색 기법을 제안하고자 한다. 본 기법은 메타 데이터가 서로 비슷한 영역에 위치한다는 파일 시스템의 특징을 활용함으로써 디스크 내의 데이터를 고속으로 탐색하고, 이를 DB로 구성함으로써 실시간 검색을 지원한다. 또한 파일 시스템 내의 변경 사항을 빠르게 추적하여 DB를 업데이트 할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서 제안한 검색 기법을 다수의 시스템에서 평가한 결과 기존의 기법 대비 약 20~50배의 탐색 시간 향상과 10초 미만에 실시간 검색이 가능한 상태를 구성 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.459-464
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• 2007

영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.