• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.105-106
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• 2019

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 물리적 데이터를 감지하는 각 센서들의 데이터를 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 이동 및 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에 있어 다음 배치 위치를 효율적으로 선정하기 위해 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)를 기준으로 영역 검색 단계를 추가하여 재배치 정확성 및 효율성 증대 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 싱크 재배치 과정에 해당 기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 싱크 재배치의 정확성 및 효율성 증대로 전체 영역에 대한 고른 데이터 수집 및 소모 에너지 균형이 향상되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-78
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• 2004

인터넷의 급속한 확장과 새로운 공격 형태의 출현으로 인해 공격 기법 패러다임의 변화가 시작되었다. 그러나, 대부분의 침입 탐지 시스템은 오용 탐지 기반의 알려진 공격 유형만을 탐지하며, 새로운 공격에 대해서는 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지 능력을 높이기 위해 이상 탐지의 여러 기법들을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 그래픽 기반의 베이지안 프레임워크를 이용하여 감사 데이터에 의한 행위 프로파일링 방법을 제안하고 이상 탐지와 분석을 위한 행위 프로파일을 시각화하고자 한다. 호스트/네트워크의 감사 데이터를 이상 탐지를 위한 준 구조적 데이터 형식의 행위 프로파일인 BF-XML로 변환하고, BF-XML을 SVG로 시각화를 시뮬레이션한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1-9
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• 2020

이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2173-2174
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• 2006

심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.331-333
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• 2005

최근 전력시스템이 점차 복잡해지고 대규모화 되어감에 따라 신뢰도 높은 운영이 어려워지고 그에 따라 세계 여러 나라에서 광역정전이 비교적 자주 발생되고 있다. 전력시스템의 보다 신뢰도 높은 운용을 위하여는 궁극적으로 발전, 송전, 변전 및 배전에 이르는 전 과정에 걸쳐 수평적 및 계층적으로 구성되어 있는 각 설비들의 감시 및 운용시스템들 간에 자율적이고 신속한 정보 교환이 가능하여야 한다. 주로 단순한 시퀀스 제어를 위하여 운용 시스템들 간의 통신수단으로 사용되던 기존의 시리얼 통신 기술은 TCP/IP를 지원하는 광통신 및 무선 네트워크 시스템으로 대치되어 왔고 이를 바탕으로 보다 효과적인 전력설비 및 시스템의 감시 및 제어가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 SOAP[1] 및 UDDI[2]기술을 바탕으로 하는 표준화된 웹 서비스를 이용하여 전력실비간 정보전달 기법을 소개함으로써 전력시스템의 유비쿼터스 화를 촉진하여 언제, 어디서, 어떤 설비들 간에서도 전력운용정보를 자율적으로 교환하는 것을 가능케 하기 위한 기반기술에 대하여 논의하고자 한다. 네트워크망과XML을 이용한 메타데이터를 바탕으로 전력설비 감시 및 운용 시스템들간의 통신 시스템을 구축하기 위한 확장성과 사용자 편리성을 증대시킨 정보교환 기법에 대하여도 논의하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.270-272
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• 2011

다시점 비디오는 사용자들에게 자유로운 시점 선택 및 넓은 시점에서의 입체감을 제공하지만, 시점의 증가에 따른 데이터 량의 증가가 불가피하다. 이에 따라 최근 MPEG 에서는 재생되는 시점 수 보다 적은 수의 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상 및 관련 파라미터를 메타데이터 형태로 제공하는 다시점 및 깊이 영상 부호화(MVD: Multiview plus Depth)에 대한 표준화를 진행하고 있다. 본 논문은 MVD 가 방송망에서 서비스되는 시나리오를 가정하여 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상을 MPEG-2 TS(Transport Stream)로 전송하기 위한 기법을 제시한다. 제안한 기법은 기존의 단일 영상 및 깊이 영상을 전송하기 위한 부가비디오스트림 서술자(Auxiliary Video Stream Descriptor) 및 MPEG-C Part 3 표준을 확장하여 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상간의 매핑 정보 및 각 시점의 깊이 파라미터를 제공할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7B호
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• pp.848-857
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• 2011

무선통신 기반의 원격검침 시스템은 설치의 용이함, 설비공사 및 유지보수 비용절감, 다양한 검침시스템으로의 적용의 유연성, 그리고 네트워크 확장성의 용이함 등의 장점으로 인해 최근 다양한 원격검침분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만, 이같은 다수의 장점에도 불구하고, 멀티 홉 기반의 원격검침망에서는 매 검침데이타 획득시마다 과다한 양의 트래픽을 발생시킴으로써, 데이터 충돌과 간섭의 확률을 증대시키고, 불필요한 전송으로 인한 에너지 낭비와 함께 특정 노드들의 에너지만 급격하게 소모되는 에너지 불균형 현상을 야기하고 있다. 그리하여 본 논문에서는 멀티홉 기반의 무선 원격검침망에서 발생하는 트래픽의 양을 최소로 줄임으로써 검침망의 각 노드들의 에너지 보존은 물론 다양한 문제점들을 해결할 수 있는 효율적인 검침데이타 수집기법을 제안하고, 성능평가를 통해 제안하는 기법에 대한 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.31-40
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• 2017

이 연구는 뉴로 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술(Eye-tracking)을 이용하여 농구 경기 장면 중 남성의 동공이 전체 데이터의 3시그마 범위를 벗어난 상위 0.135 % 비율로 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하였다. 특히 동공 크기 확장과 관련해서 시선추적 기술의 데이터 중 어느 정도의 범위일 때의 크기가 유의미하다고 밝히기는 힘들기 때문에 이 연구에서는 전체 데이터 중 상위 3시그마 범위를 동공이 확장되어지는 범위로 설정하였다. 실험에 사용된 장면은 농구 경기 중 한 상황으로 설정하였으며, 총 7,200개의 데이터 중 유효율 90 %가 넘는 유효데이터가 산출되었고 이를 통해 34명의 데이터 중 유효데이터에 해당하지 않아 사용할 수 없는 데이터를 제외한 29명의 데이터를 사용하였다. 동공의 크기를 구하기 위해 동공의 너비(Pupil Width)와 높이(Pupil Height) 값을 [동공의 크기 = 동공의 너비/2${\times}$동공의 높이/$2{\times}{\pi}$] 공식에 대입하였다. 분석한 결과 농구경기장 내 마케팅으로 활용되기 위해 사용된 광고판들은 크게 영향력을 끼치지 않았다. 관중으로서의 피험자들의 동공의 크기가 커졌을 때, 경기장내에 광고판 보다는 선수들 혹은 주변 배경에 주시빈도가 높았다. 이 연구를 통하여 무분별하게 광고판을 사용하기보다는 뉴로마케팅을 이용하여 경기장내 마케팅 및 광고판 효용성을 높이는 방안의 필요성이 요구된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.359-365
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• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.