• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.267-270
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• 2005

디지털 방송기술의 발달과 더불어 컴퓨터 및 단말 기술의 발전은 방송콘텐츠에 대한 활용 범위를 증대시키고 있다. 본 논문 에서는 다양한 단말기기에서의 안전한 방송콘텐츠의 이용 및 보호관리를 위한 라이센스 정책 및 관리방법을 제시한다. 제안하는 방법은 수신단말과 단말에 접근이 가능한 사용자 및 디바이스를 하나의 도메인으로 묶고, 각각의 도메인에서의 사용자 및 디바이스 정보를 이용한 다양한 비즈니스 모델에 활용 가능한 라이센스 발급 정책 및 접근 방법을 제시하며, 도메인과 사용정보에 대한 라이센스를 위한 키 관리 방법을 정의한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.111-126
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• 2002

웹 시스템 개발은 기존의 메인 프레임 또는 클라이언트/서버 환경과는 달리 기술적으로 볼 때, 역동적이고 가변적인 요소들이 강하게 작용하며, 비교적 단기간에 이루어지는 만큼 개발자가 쉽게 적응할 수 있는 실용적이고 효율적인 프로세스는 매우 중요하다. 그러나, 웹 시스템 개발에 대한 기술적인 대안과 구현 언어, 아키텍쳐 구성에 대한 논의는 적극적인 반면, 표준화된 개발 프로세스와 산출물에 대한 논의는 상대적으로 활발하지 못했다. 본 논문에서는 현행 웹 시스템 개발 프로세스에 대한 문제점들을 분석하고, 이에 대한 대안으로써, 반복과 점증의 개념을 적용한 도메인 특성에 근거한 웹 시스템 개발 프로세스를 제안한다. 도메인의 분류는 웹 시스템 요소와 웹 사이트 유형을 상호연결하여, 총 5개의 도메인을 설정하구, 프로젝트에 적용된 2개의 도메인에 대한 워크플로우를 작업내용 및 산출물 중심으로 구체화한다. 또한, 제안하는 프로세스를 인트라넷 시스템 개발에 적용하고, 구성과 요소로 분류된 척도를 통해 기존의 웹 개발 프로세스와 비교 평가한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.382-391
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• 2021

Unsupervised domain adaptation often gives impressive solutions to handle domain shift of data. Most of current approaches assume that unlabeled target data to train is abundant. This assumption is not always true in practices. To tackle this issue, we propose a general solution to solve the domain gap minimization problem without any target data. Our method consists of two regularization steps. The first step is a pixel regularization by arbitrary style transfer. Recently, some methods bring style transfer algorithms to domain adaptation and domain generalization process. They use style transfer algorithms to remove texture bias in source domain data. We also use style transfer algorithms for removing texture bias, but our method depends on neither domain adaptation nor domain generalization paradigm. The second regularization step is a feature regularization by feature alignment. Adding a feature alignment loss term to the model loss, the model learns domain invariant representation more efficiently. We evaluate our regularization methods from several experiments both on small dataset and large dataset. From the experiments, we show that our model can learn domain invariant representation as much as unsupervised domain adaptation methods.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1010-1026
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• 2004

소프트웨어 프로덕트 라인 공학의 목표는 일련의 유사한 소프트웨어 시스템의 공통성과 구별되는 특성을 이해하고 제어함으로써 시스템의 체계적인 개발을 지원하는 것이다［1］. 이것은 소프트웨어 개발 시 나오는 산출물들을 핵심 자산으로 만들어 놓고 이를 체계적으로 재사용 할 수 있도록 지원하기 위한 프레임웍 역할을 한다. 현재 많은 기술들이 프로덕트 라인 공학 관련하여 연구되고 있지만, 그 초점이 소프트웨어 아키텍쳐나 상세 설계 또는 코드에 맞추어져 있다［2］. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서는 컴포넌트의 공급, 조립뿐만 아니라 조립공정까지 특정 요구나 변화에 신속히 적응할 수 있도록 관리하는 것이 중요한데, 이는 요구사항 분석 단계에서부터 이루어져야 한다. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서 요구사항은 전통적인 시스템 개발에서와 마찬가지로 모든 개발의 기초가 되는 부분이며, 다른 핵심 자산의 공통성과 가변성의 성질을 결정짓게 만들 수 있는 기준이 된다. 그러나 요구사항들을 다 반영하기도 전에 변경이 발생하는 수많은 경험을 해 온 것처럼, 올바른 요구사항을 획득하고 이를 분석, 관리한다는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 특히, 여러 개의 시스템을 개발할 때 사용할 요구사항은 공통성과 가변성의 속성을 가지게 된다. 그러므로 계획할 수 있는 변화에는 충분히 안정적이면서, 반면에 예측하지 못하는 변화에 잘 적응하고 개조될 수 있도록 유연성을 지닌 핵심 요구사항을 개발, 관리하기 위한 체계적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심 자산의 하나인 도메인 요구사항을 관리하는 방법에 대하여 제안한다. 이를 통해 도메인 요구사항에 대한 재사용성을 중대시키고 시스템의 목표를 정확히 세우는 데 투자되는 많은 시간과 노력을 감소시켜 준다. 이는 결과적으로 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄이고, 생산성을 향상시키는 등의 장점을 가져다준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1503-1521
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• 2015

에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(Agent-Based Modeling and Simulation)은 기존 시스템 수준에서의 시뮬레이션이 구현할 수 없는 에이전트의 세밀한 행동과 상호작용을 활용하여 시장이나 사회 현상의 모델링에 사용되는 기술이다. 그러나 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션은 에이전트 기반 시스템의 지식 수준에서의 합리성의 원칙에 기반하여 구현되기 때문에 스스로의 목표 달성을 저해하는 에이전트를 표현할 수 없다[1]. 에이전트 기반 소프트웨어 공학 분야에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 사회적 수준에서의 행동 법칙을 통해 해결하였으나[2], 구체적인 개발 방법론은 제시가 되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 소프트웨어 공학 방법론인 트로포스와 사회적 행동 법칙을 결합하여 사회적 행동 법칙을 반영한 새로운 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이를 위해 각 개발 단계별로 구체적인 과업을 명시하고 과업 별로 생성되는 산출물 분석을 통해 모델링 및 시뮬레이션의 과정을 설명한다. 또한 자가 적응적 스마트 그리드와 군 도메인 시스템에서의 구체적인 적용 사례와 실험을 통해 제안 방법을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.558-564
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• 2007

무선 성능 향상을 통해 다양한 이동 멀티미디어 서비스 제공을 목표로 하는 3G Long Term Evolution (3G LTE)은 Packet Switching (PS) 도메인에서 VoIP 기반 음성 서비스를 제안하고 있다 패킷 지연과 손실에 민감한 VoIP 트래픽을 PS 도메인을 통해 처리할 경우 기존 3G 시스템의 CS 도메인 기반 음성 서비스와 달리 여러 가지 기술적 어려움이 예상된다. 더욱이 OFDM을 물리계층으로 채택한 3G LTE는 Physical Resource Block (PRB) 단위로 전송 자원을 관리함에 따라 새로운 자원관리 방식 개발도 필요하게 된다. 본 논문에서는 3G LTE 의 VoIP 기반 음성 서비스를 위한 MAC 계층의 PRB 할당 스케줄링 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통한 검증 결과를 보인다. 알고리즘의 핵심은 VoIP 우선 모드를 동적으로 활성화하여 VoIP 서비스의 QoS를 보장하고, 이러한 우선 모드 적용으로 인한 시스템 자원효율성 저하를 최소화하기 위해 우선 모드 지속시간을 적응적 조절하는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.63-65
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• 2012

최근 군사 모의 소프트웨어는 사용자의 다양한 요구 변화에 빠르게 적응하기 위해 컴포넌트를 조합하여 구성하는 방법으로 개발되고 있다. 이와 같은 소프트웨어에서 부대의 과업을 달성하기 위해 사용자의 관여 없이 부대구성원(부대원 또는 예하부대)의 전술적 행위(협업)를 모의하는 기술은 대규모의 군사 모의를 가능하게 하는 중요한 기술 중 하나이다. 부대 구성원의 협업을 모델링하고 구현하는 기술은 사용자(모의 부대장)로 하여금 부대구성원의 세부적인 제어를 요구하지 않고 자신이 제어하는 부대에 할당된 임무 달성에 집중시키는 등의 이점을 제공한다. 본 연구를 통해 우리는 군 도메인에서 사용하고 있는 OneSAF와 FLAMES, VR-Forces 등의 컴포넌트 기반의 모의 소프트웨어를 분석하고, 이들 소프트웨어에서 협업 모델의 위치를 설명한다. 다음으로 역할 개념을 기반으로 부대구성원들의 협업 모델을 제안한다. 본 연구에서는 프로토타입의 개발을 통해 제안 모델의 적용 가능성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.789-796
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• 2006

센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.269-276
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• 2007

온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1385
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• 2022

In this paper, we propose a semi-supervised domain adaptation solution to deal with practical face recognition (FR) scenarios where a single face image for each target identity (to be recognized) is only available in the training phase. Main goal of the proposed method is to reduce the discrepancy between the target and the source domain face images, which ultimately improves FR performances. The proposed method is based on the Domain Adatation network (DAN) using an MMD loss function to reduce the discrepancy between domains. In order to train more effectively, we develop a novel loss function learning strategy in which MMD loss and cross-entropy loss functions are adopted by using different weights according to the progress of each epoch during the learning. The proposed weight adoptation focuses on the training of the source domain in the initial learning phase to learn facial feature information such as eyes, nose, and mouth. After the initial learning is completed, the resulting feature information is used to training a deep network using the target domain images. To evaluate the effectiveness of the proposed method, FR performances were evaluated with pretrained model trained only with CASIA-webface (source images) and fine-tuned model trained only with FERET's gallery (target images) under the same FR scenarios. The experimental results showed that the proposed semi-supervised domain adaptation can be improved by 24.78% compared to the pre-trained model and 28.42% compared to the fine-tuned model. In addition, the proposed method outperformed other state-of-the-arts domain adaptation approaches by 9.41%.