• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.541-546
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• 2004

시공간 부호(Space-Time Coding)는 송신부에서 전송신호를 시간영역과 공간영역으로 확장하여 전송하는 기법으로 다이버시티 이득과 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있다. 본 논문에서는 SPW(Signal Processing Worksystem) 시뮬레이션 플랫포옴을 이용하여 고속 무선랜 관련 표준안인 IEEE 802.11a 시스템을 기초로 한 연접부호 시공간 OFDM 시스템의 성능 개선을 분석하였다. IEEE 802.11a에 포함된 구속장의 길이가 7인 콘볼루션 부호 대신에, 시공간 블록 부호를 이용한 시스템과 콘볼루션 부호와 시공간 블록 부호를 연접한 시스템을 SPW 시뮬레이션 플랫포옴에서 각각 구현하여 그 성능을 비교하였다. SPW 시뮬레이션 결과에 의하면 데이터율 6Mbps에서 두 부호를 연접한 시스템의 성능이 콘볼루션 부호기를 적용한 IEEE 802.11a 시스템보다 약 5dB 이상 우수한 성능을 보였고 데이터을 12Mbps에서는 6dB 이상의 성능 개선을 얻을 수 있었다.

• 정보화정책
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• 제26권2호
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• pp.81-95
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• 2019

최근 선거캠페인에서 수집되는 유권자 모델링 및 맞춤형 커뮤니케이션에 관한 데이터는 양적 확장성과 질적 유용성 측면에서 새롭다. 본 연구는 지능정보기술을 활용한 고도의 데이터 분석 능력이 정치에 어떻게 활용되고 있는지에 주목한다. 그 중에서도 선거캠페인에서의 유권자 행동 타게팅이 다양한 측면에서 민주주의 과정과 충돌할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이를 위해 마이크로 타게팅과 정치 봇을 살펴본다. 본 연구는 이러한 기술 기반의 캠페인 기법들이 민주주의의 핵심인 자유로운 의견 표출과 논쟁을 방해하는 요인으로 작동하는 양상을 보여준다. 동시에 이에 영향을 미치는 알고리즘의 속성을 파악한다. 본 연구는 지능정보기술 기반의 정치와 민주주의에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있음을 제시한다. 첫째, 정치참여의 불평등이 심화된다. 둘째, 유권자 간 공적 논쟁이 어려워진다. 셋째, 피상적인 정치가 만연한다. 넷째, 단일 이슈 정치와 배제의 정치 현상이 증가한다. 마지막으로 정치적 프라이버시가 침해될 수 있다. 요컨대, 지능정보시대 우리의 역할은 점점 고도화되고 있는 지능정보기술과 민주주의가 공존할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.419-426
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• 2022

본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.355-360
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• 2022

최근 국내산 고추의 생산 비용 상승과 수입산 고추의 도입으로 고춧가루 원산지 허위표기 등의 피해사례가 속출하고 있다. 이에 따라 원산지를 신속하고 정확하게 판별하는 문제가 대두되었다. 기존의 고춧가루 원산지 판별법의 경우 무기 및 유기성분을 실험적으로 대조 및 분석하여 비용과 시간이 많이 든다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해, 본 연구는 머신러닝을 도입하여 국내산, 수입산 고춧가루 분류를 제안한다. 고춧가루에 포함된 53가지 성분에 대하여 머신러닝 모델을 설계하고 검증하였다. 본 연구를 통해 어떠한 성분이 원산지 판별 시 중요하게 활용되는지 파악 할 수 있었다. 추후 고춧가루뿐만 아니라 다양한 식품으로 확장하여 원산지 판별에 드는 비용을 보다 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지역연구
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• 제39권1호
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• pp.3-20
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• 2023

본 연구는 젠트리피케이션이 발생한 상권의 장소성을 파악하여 상권의 확장과 쇠퇴 속에서 장소성의 구체적인 모습을 유형화하고 유형별 특징을 분석하는 것을 목적으로 한다. 소셜 미디어를 통해 수집된 대용량 문서를 활용하여 위계적 군집분석을 시행하였으며, 지역별 장소성을 인지적 차원의 <경험>과 실재적 차원의 <상권특성>으로 구분하여 상권 군집별 특성을 확인하였다. 이를 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA) 토픽모델링 기법과 서울시 우리마을가게 상권분석서비스를 통해 수집된 상권별 매출액 통계자료를 활용하였다. 분석 결과 서울시 젠트리피케이션 상권은 고유한 특성을 가진 '연극 상권', '전통문화 상권', '여성 미용 상권', '고급음식점 및 의료서비스 상권', '트렌디 상권'으로 분류되는 것으로 나타났다. 연구의 결과를 바탕으로 보다 효율적이고 지역별 특색에 맞는 상업정책들을 시행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1087-1094
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• 2023

빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권11호
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• pp.56-62
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• 2008

현대 마이크로프로세서는 적정수준의 전력소모에 고성능의 애플리케이션성능을 요구한다. 전력소모와 성능향상의 상호보정 측면에서 볼때, 명령어 윈도우(Instruction window)는 특별히 중요한 구성요소이다. 이는 명령어 윈도우의 크기를 확장하면 성능향상을 가능하도록 하지만, 기존의 명령어 구조를 그대로 이용하여 크기만 늘리는 것은 전력소모와 복잡도 측면에서 불리하기 때문이다. 본 연구에서는 전력소모를 감소하기 위해서 직접 검색 테이블(Direct table lookup :DTL)을 사용하여 명령어 윈도우에서 발생하는 연관 검색을 최소화한다. 이를 위해 비트 벡터(bit-vector) 기반의 태그 변환 기법을 제안하여 데이터 종속성 및 자원 충돌 현상을 효과적으로 해결한다. 본 논문에서는 SPEC2000 벤치마크를 활용하여 성능평가를 수행하여 제안된 기법이 기존 방법 대비 24.45%의 전력소모 개선 효과를 나타냄을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.276-286
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• 2013

Singular Value Decomposition (SVD) 기반의 디콘볼루션 방식은 CT 관류 영상 해석에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 이 방식에서는 잡음의 영향을 줄이기 위해 SVD 계수를 임계화하는 과정이 사용된다. 이 때 임계화 경계치로 고정된 값을 사용하거나 미리 정해진 진동 지수(Oscillation Index)에 따른 경계치가 사용된다. 이들 두 임계화 방식은 계산량과 정확도 측면에서 서로 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 임계화 방식의 정확도를 비교하기 위한 몬테 칼로 모의 실험 방식을 제안한다. 또한 관류 해석시 사용하는 평활화 과정이 알고리즘의 정확도에 미치는 영향을 측정하기 위해 이 실험 방식을 확장하였다. 본 논문에서는 이와 같은 성능 비교를 위한 모의 실험 방식을 제시하고, 모의 데이터와 실제 CT 영상에 대한 실험 결과를 소개한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.502-508
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• 2005

본 논문에서는 VOD 비디오 서버의 제한된 네트워크-입출력 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해 탐욕 패칭과 점진 패칭의 장점을 취하여 VOD 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 동적 혼성 패칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요청 도착 간격이 패칭 윈도우의 크기보다 작은 비디오 요청은 점진 패칭을 사용하며 나머지 비디오 요청은 탐욕 패칭을 사용한다. 더욱이 제안한 패칭 기법은 탐욕 패칭을 개선시키기 위해 최근의 특정 패칭 멀티캐스트를 정규 멀티캐스트로 확장한다. 그 결과 새로운 요청을 위한 패칭 멀티캐스트 데이터가 비디오의 시작부터 스큐 지점까지로 되어 디스패치된 채널의 사용 시간이 대폭 감소된다. 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 점진 패칭보다 이탈율과 평균 서비스 지연시간에 있어서 우수함을 보여준다.