• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.299-300
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• 2014

생명과학분야에서는 생명현상을 이해하기 위해 신호 전달 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 신호전달 네트워크와 임상 정보를 결합하여 질병관점에서 신호 전달 네트워크를 통합하고 결합하는 관점의 연구가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 기술을 활용하여 임상 및 신호전달 정보를 연계 분석할 수 있는 시스템을 구축하고자 빅데이터 분석을 위한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 설계한다. 설계한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스는 빅데이터 분석 기술을 적용한 확장 분석 기법 및 통합 분석 시스템 개발에 활용할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.146-157
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• 2009

본 논문은 온톨로지 정보검색 시스템을 구현하기 위해서 Event Process 모델과 디자인 패턴을 이용하여 효과적으로 요구조건에 대해 분석하는 방법에 대해 연구하였다. 이러한 분석 방법은 시스템의 재사용성을 향상시키는 객체지향 프로세스 모델에 대한 기법과 사용자의 더 많은 정보의 획득을 위한 것이다. 우리는 이러한 온톨로지 데이터의 재사용성에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 온톨로지에 기반한 데이터의 검색은 사용자에게 정확한 정보의 획득을 보여준다. 또한 관리모듈을 통한 온톨로지 데이터의 관리를 통해서 온톨로지의 재사용성을 보여주었고, 기존 다른 데이터와의 연동 및 공유를 할 수 있다. 따라서, 객체지향 설계 유형에 의한 온톨로지 기반 정보검색 시스템은 높은 안정성과 신뢰성을 보여주고, 모듈 및 소프트웨어의 재사용과 확장성을 높이며 사용자에게 신뢰도 있는 정보를 보여주는데 기여 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.159-168
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• 2012

SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-13
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• 1998

캐릭터 애니메이션의 가장 중요한 목표는 효율적으로 캐릭터의 동작을 제어하는 것이다. 지금까지 인간 보행 애니메이션을 위한 많은 기법들이 제안되었고, 파라미터 보간이나 동작 데이터 매핑 을 사용하여 지친 걸음이나 활기찬 걸음과 같은 보행의 감정을 표현하는 기법도 제안되었다. 본 논문은 하나의 다리를 가진 평면 뜀뛰기 모델에 기반한 인간 주행 모델을 제시한다. 본 논문의 기법은 동작 최적화를 위해 유전자 프로그래밍을 사용하며 다양한 캐릭터 모델에 쉽게 적용될 수 있다. 본 논문은 에너지 최소화 기법을 확장하여 감정 표현을 위한 파라미터 설정에 따라 다양한 동작을 생성할 수 있도록 한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.82-86
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• 2001

본 논문에서는 평행한 이중 선 배열을 위한 합성 기법을 제안하고자 한다. 일반적으로 천해에서 사용되는 단일 배열은 신호의 이득을 높이고 각 분해능을 높이기 위해서 긴 어퍼쳐 길이를 요구하고 있다. 그러나 원거리로부터 발생한 극 저주파 신호는 수신단에서 어레이를 기준으로 좌, 우 모호성을 드러낸다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 평행한 이중 선 배열을 이용하면서 합성 기법을 적용하였다. 어레이 합성 기법은 연속적인 시간에서 얻어진 각각의 데이터들을 빔 영역에서 코히어런트한 합성을 거쳐 공간 영역에서 가상의 어레이로 확장하였다. 제안된 방법은 인접한 다중 음원 환경에서의 각도 오차를 줄이고 어레이 합성 횟수에 따라 향상된 분해능성능을 나타내었다. 시뮬레이션 결과 어레이 합성 기법을 적용하기 전과 5회의 합성을 수행했을 경우, 평균 부엽 레벨은 약 7dB가 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.490-496
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 추론 정보를 이용하여 자율적으로 구조를 결정하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 입출력 데이터를 이용하여 자율적으로 클러스터의 수를 추정하고 동시에 이들 파라미터를 최적화한다. 일반적인 클러스터링 기법에서 볼 수 있었던 비교사학습을 교사학습으로 확장하여 클러스터 추정에 입출력 인과 관계를 고려한 학습을 실시하게 하여 전체 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 출력 정보가 입력공간에서 클러스터링 학습에 적용됨으로써 클러스터링에서의 각 클래스의 구분 작업이 더 원활하게 이루어 질 수 있다. 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권11호
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• pp.471-474
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• 2013

본 논문에서는 효율적인 peer-to-peer(P2P) 네트워크의 토폴로지 구축을 위해 참여 피어의 용양과 데이터 소스까지의 홉 수를 고려한 분산적 부모 피어 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 우선 각 피어가 부모 피어로 선정될 확률을 결정하기 위해 피어의 용양과 거리를 결합하는 방안을 제시하고 각 피어가 분산적으로 관리하는 이웃피어의 상태 정보를 이용하여 확률적으로 부모 피어를 선택하는 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 제안 기법은 용양이 큰 피어가 보다 많은 자식 피어들을 지원하게 함으로써 타 기법들에 비해 동일 환경에서 P2P 네트워크의 지름과 네트워크 구성의 효율성 측면에서 우수함을 정량적으로 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.163-172
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• 2012

기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1506-1513
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• 2019

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.