• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1304-1311
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• 2003

실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1027-1030
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• 2015

항공 SAR(Synthetic Aperture Radar)에서는 일반적으로 바람과 같은 외부 영향에 의해 발생한 요동으로 인해 해상도가 저하될 뿐만 아니라, 사이드로브가 증가하게 되어 영상 화질이 저하되므로 본 논문에서는 사이드로브를 감소시키기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 비행경로를 분할한 다음, 분할된 경로에서 획득된 각각의 데이터에 대해 스퀸트 각도를 추정하여 임무영역을 계산한다. 또한, 재설정된 임무영역 중심에 대하여 1차 요동보상을 수행한 후, 생성된 SAR 영상에서 사이드로브 영향이 두드러지는 영역을 추출한 다음에, 사이드로브 감소 필터를 반복적으로 적용한 후 전체 영상에 대해 확장하여 영상 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.355-358
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• 2007

무선 이동통신 시스템은 음성 위주의 서비스에서 고속의 데이터 전송 및 멀티미디어 서비스로 다양화되고 서비스 수요도 증가되고 있다. 이러한 환경에서 다양화된 서비스에 대한 Qos를 보장하는 호수락 제어 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. SRN(Stochastic Reward Net)은 페트리 네트의 확장형으로 성능분석을 위한 다양한 기능을 가진 모델링 도구이다. 본 논문에서는 4세대 이동통신 기술로 기대되고 있는 IEEE 802.16e에서 정의하고 있는 4가지 서비스 클래스를 고려한 호 수락 제어 기법에 대한 모델을 SRN을 이용하여 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.857-860
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• 2003

경쟁적인 비즈니스 환경에서 기업의 경쟁력 강화와 생산성 증가를 위해 기업 내의 협동작업은 매우 중요하다. 그리고 기업 내의 협동작업은 기업 프로세스에 대한 신속한 대처와 정확한 지원을 위해 시간과 장소에 구애받지 않고 작업할 수 있는 유선 및 무선의 전자적 환경이 제공되어야 한다. 또한 기업 경영 활동의 효율성을 높이기 위해서는 기업 내에 산재해 있는 기존 데이터의 활용을 극대화 하고 기업 내의 기존 시스템들 간의 연계와 확장을 고려하는 방안이 검토되어야 한다. 이에 본 논문에서 우리는 소프트웨어 공학 방법론을 사용하여 재사용성을 증가시키고 유지보수 비용을 절감시킬 뿐만 아니라 EIS(Executive Information System) 및 ERP(Enterprise Resource Planning)와 같은 시스템과의 연계를 보다 쉽게 하는 그룹웨어 시스템을 제안 및 구현하였다. 또한, 우리는 정보의 실시간 공유를 통하여 기업의 이익을 극대화 할 수 있는 협동작업을 지원하기 위한 향상된 도구로써 유 무선 통합시스템과 기업 지식 경영의 가치를 높이기 위한 데이터마이닝 기법이 적용된 의사결정 시스템인 지능형 그룹웨어 어플리케이션을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.153-158
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• 2003

최근 이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 실시간으로 이동하는 차량이나 비행기 등과 같은 이동 객체의 위치 정보 서비스를 가능하게 하였고, 이로 인해 이동 객체의 정보를 빠르게 검색하고 저장하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 연구는 이동 객체의 과거 궤적 정보, 현재 및 미래 정보를 다루기 위한 구조가 각각 분리되어 연구되어 왔다. 하지만 이동객체는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 변화하기 때문에 과거 정보와 현재 정보를 별도로 관리할 경우, 빈번한 위치 갱신이 발생하는 이동 객체의 환경에서는 심각한 처리비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 효과적으로 관리하기 위하여 이동 객체의 과거 궤적정보 뿐만 아니라 현재의 정보까지도 하나의 색인 내에 통합하여 관리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 범위 질의와 같은 좌표 기반의 질의뿐만 아니라 이동 객체의 궤적과 관련된 질의까지도 처리 가능하도록 기존의 TB-tree를 확장한다 또한 기존의 이동 객체 관리 기법들에서 처리하던 이동 객체의 궤적 정보를 저장하기 위한 방법을 개선하여 이동 객체 위치 정보의 중복저장 문제를 해결하고, 전체 색인의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 현재 정보의 관리를 통해 새로운 데이터 삽입 시 방문하는 node의 수를 줄이고, 삽입 시간을 단축하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.520-522
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• 2002

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2A호
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• pp.105-111
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• 2010

Random Unitary Beamforming (RUB) 은 다중사용자 다중안테나 broadcast 채널에서 매우 간단하면서도 실제적인 전송 기법이다. 본 논문에서는 일반적인 RUB의 형태를 확장시켜 공간다중화 이득을 얻을 수 있는 방법에 대해 고려하였다. 즉 수신기가 2개의 안테나를 가짐으로써 더 많은 데이터를 가지는 방법을 고려하였다. 이를 위해 송신기와 수신기의 새로운 코드북을 제안하고, 수신기에서 Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation (MMSE-SIC) 기법을 사용함으로써 총 전송율이 증가함을 모의실험 결과를 통해 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권1호
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• pp.76-86
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• 2006

다양한 데이터 마이닝 기법들의 발전과 더불어, 속성(Feature 또는 Attribute)의 범위(Dimension)를 줄이기 위해 많은 요소 선택 방법이 개발되었다. 이는 확장성(Scalability)을 향상시킬 수 있고 학습 모델(Learning Model)을 더욱 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP)을 이용한 새로운 최적화 기반 속성 선택 방법을 NP 기본 구조와 다양한 실험 문제의 수치적 결과들과 함께 제시하여 어떻게 NP의 최적화 구조가 속성 선택 과정에 기여를 하고 있는지 보여준다. 그리고 이 새로운 지능적인 분할 방법이 어떻게 매우 효율적인 분할을 수행하는지를 제시한다. 이 새로운 속성 선택 방법은 필터(Filter)방법과 래퍼(Wrapper)방법 두 가지로 구현될 수 있다. 사례 연구로서, B2B e-비즈니스 시스템에서 효과적으로 사용될 수 있는 추천 시스템(Recommender System)을 제안하였다. 이 추천 시스템은 분류 기법(Classification Rule)과 제시된 NP 기반 요소 선택 방법을 사용하고 있다. 이 추천 시스템은 사용자의 인터넷 경매 참여를 추천하는데 사용되며, 이 때 제안된 요소 선택 앨고리듬은 추천 규칙들이 쉽게 이해될 수 있도록 모델을 간략화 하는데 사용된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.155-162
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• 2007

스마트한 홈서비스를 제공하기 위해서는 가전기기를 제어하기위한 미들웨어 기술과 사용자의 위치를 기반 서비스를 위한 사용자의 위치 정보가 중요하다. 기존에 연구되는 초음파 및 전파를 사용한 기술은 장애물 및 주변 환경의 영향을 많이 받는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 위치 추정에 장애물 등의 영향을 받지 않는 관성센서를 사용하고, RFID를 사용하여 초기 위치를 설정하는 기법을 제안한다. 이 기법을 사용하여 초기 위치를 상대 좌표가 아닌 실제 좌표로 바로 할당할 수 있게 하여 이를 통해 관성센서의 단점인 오차누적 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서비스제공 및 확장성을 위한 미들웨어와 미들웨어 상위계층에서 동작하는 사용자 위치 추정시스템, 그리고 사용자의 위치계산을 위한 데이터를 수집하는 관성센서 및 RFID Reader로 구성한다. 또한 스마트 홈 환경에서 본 논문에서 제안한 시스템이 장애물의 영향을 받지 않고 동작하는 것을 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.177-191
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• 2003

상품추천시스템은 고객들에게 추천 상품 리스트를 만들어 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화 된 정보필터링 기술이다 협업 필터링(collaborative filtering)이 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 많이 이용되고 있다. 그러나, 인터넷 쇼핑몰에서 관리하는 상품과 고객의 수가 급속히 증가하면서 협업필터링에 기반 한 상품추천 시스템은 입력데이터의 희박성(Sparsity) 문제와 시스템 확장성(Scalability) 문제가 노출되고 있다. 따라서 본 연구에서는 협업필터링 기반 상품추천시스템의 상품추천 효과 및 성능을 개선하기 위해 웹 마이닝과 군집분석 기법에 기반을 둔 개인별 상품추천 방법론을 개발한다. 또한 실제 인터넷 쇼핑몰에서 개인별로 상품을 추천할 때 개발된 상품추천 방법론을 적용하여 다른 기존 상품추천 방법론과 실험적으로 비교함으로써 개발 방법론의 효과 및 성능을 검증한다.