• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.981-990
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• 2006

본 논문에서는 OFDM 기반의 셀룰러 시스템에서 실제 다중 수신안테나를 사용하지 않고 부반송파를 가상의 다중 수신안테나로 간주하여 MIMO 기법을 적용할 수 있는 부반송파 기반 가상 수신안테나 기법을 기술한다. 부반송파 기반 가상 안테나 기법은 단일 수신안테나에서도 셀간 간섭 제거 또는 SDMA를 수행할 수 있는 기법으로 송수신단에서 다중 안테나를 사용하는 경우에도 쉽게 확장가능하다. 부반송파 기반 가상 안테나 기법은 스마트 안테나 기법을 적용한 가상 스마트 안테나 기법과 MIMO 기법을 적용한 가상 다중 안테나 기법으로 분류된다. 특히 수신단이 주파수 재 사용률이 1인 셀 경계지역에 있을 때 인접 셀의 간섭을 효과적으로 제거할 수 있는 기법으로 간섭의 정도에 따라 유동적으로 자원할당이 가능한 방법이다. 모의실험을 통해 동일한 데이터 전송률에서 기존 셀간 간섭 제거 기법보다 부반송파 기반 가상 안테나 기법이 우수함을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.193-206
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• 2008

의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.291-300
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• 2020

국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 마련돼 있지 않다는 것이 문제점으로 드러나고 있다. 본 연구에서는 온라인 학습 시스템의 게시판에 있는 빅 데이터 메시지를 분석하여 온라인 강의를 평가하는 방법을 제안하려고 한다. 실제로 빅 데이터 분석기법 중 중요한 기술로 인식되는 자동분류 기법을 적용하여 온라인 강의 평가에 시범 적용해 보았으며 델파이 분석 결과에서도 평가 항목과 분류 결과 등이 온라인 강의 평가에 적합하고 학교나 기관에서 적용해볼 만하다는 결론을 얻었다. 본 연구는 빠르게 축적되고 있는 빅 데이터 분석기술을 가장 변화가 늦은 교육 분야에 적용해 보고 확장 가능성을 진단해보는데 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.475-486
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• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권11호
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• pp.383-390
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• 2015

이질적인 링크와 다양한 장비로 구성된 오늘날의 복잡한 네트워크를 모니터링하고 관리하기 위해서 NETCONF를 사용하는 것이 적합하다. NETCONF의 첫 표준이 배포된 이래로 여러 번의 개정이 있었으나 계층별로 기능의 단점은 여전히 존재하고 있는데, 가장 대표적인 것이 Content 계층에서의 XML 문서 처리 효율성이다. 본 논문에서는 Content 계층에 데이터 간 종속성에 기반한 서브트리를 구성하여 데이터 모델링을 수행하고, XPath 질의에 대해 확장된 VTD-XML 기술을 적용하여 XML로부터 데이터를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안 기법이 적용된 NETCONF와 선행 연구의 NETCONF 및 표준 NETCONF를 비교하는 실험을 수행하고 논문에서 개선한 NETCONF의 우수성을 검증한다. 실험 결과로 본 논문에서 개선한 NETCONF가 다른 두 가지 NETCONF에 비해 질의 처리율에서는 각각 4%와 10% 우수하며, 질의 처리 속도에 있어서는 각각 3.9초와 10.4초 빠름을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.717-726
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• 2003

본 논문에서 우리는 방대한 패킷 데이터로부터 침입탐지를 위한 규칙들을 자동으로 생성하는 방법으로 기존 연관규칙을 연역적 알고리즘을 분석하고, 그 결과를 기반으로 침입탐지 시스템에 적용되기 위한 침입 패턴 규칙들을 빠르게 생성할 수 있도록 연연적 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한고 있는 연역적 알고리즘은 대량의 데이터를 항목별로 분류하고 제거하는 클러스터링 개념에 적합하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 적용될 침입탐지 시스템 패턴 생성 및 분석 모듈 방식에 직접적으로 연계되어 있으며, 이것은 침입탐지 시스템에 관한 패턴관리를 위한 규칙 데이터베이스를 구축함으로서 응용범위의 확장은 물론 기존 침입탐지 시스템의 탐지속도를 높일 수 있다. 제안된 연역적 알고리즘의 패텅 생성 기법은 침입탐지 시스템에서 생성되는 데이터의 지원율에 따라 적절히 변경될 수 있는 알고리즘을 사용하였으며, 이 기법에 의한 규칙 생성율의 향상에 따른 규칙생성 속도개선 가능성에 대해 알고리즘 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.195-200
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• 2019

스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.