• 대한화장품학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-7
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• 2019

본 연구는 세테아릴 알코올, 세틸 팔미테이트, 소르비탄 팔미테이트, 소르비탄 올리베이트, 세라마이드 등을 이용하여 제조한 액정에멀젼의 다층구조에 따른 강화된 계면막에 의해 제형의 안정성이 확보됨을 확인하였다. 편광 현미경을 통해 제형 내 몰타 크로스(maltese cross) 무늬를 확인하고, cryo-SEM을 이용하여 다층구조가 형성되었음을 확인하였다. 소각 X선 산란법(SAXS)을 이용하여 라멜라 구조 생성여부를 확인하였으며, 점도계를 이용하여 점도변화를 확인하고 정적 광 산란법(SLS)을 이용하여 입도 분포를 확인하여 액정에멀젼의 제형 안정성을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.375-381
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• 2023

완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.498-509
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• 2001

협력 시스템은 3D 애니메이션, 컴퓨터 게임, 산업디자인 제작과 같은 애플리케이션을 원격지에서 하나의 가상공간을 통해 공동작업을 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 단일(stand-alone) 시스템에서 작동되는 Kinetic사의 3차원 비주얼 모델링 도구인 3D 스튜디오 맥스를 분산 시스템에서 작동 할 수 있게 확장시켜 다수의 사용자가 공동으로 3D 모델링 작업을 수행할 수 있도록 환경을 제공한 개발 경험을 기술한다. 본 논문에서는 3D 스튜디오 맥스 플러그인 SDK(Software Development Kit)를 사용하여 분산 협력 시스템에서의 3D 객체 공유 플러그인 개발에 대하여 다루었는데, 이는 모델링 데이타의 공유를 위해 3D 객체 정보를 추출하여 공유 메모리에 쓰는 기능과, 공유메모리로부터 3D 객체정보를 읽어와서 3D 객체를 생성하는 기능을 제공한다. 그리고, 협력 시스템 클라이언트와 3D 스튜디오 맥스간에 데이타 교환을 위한 방법으로 공유 메모리를 사용함으로써 가변적인 크기를 갖는 3D 객체의 저장이 용이하도록 하였다. 또한, 3D 스튜디오 맥스에서 제공되는 객체를 구성하는 데이타를 분석한 후 클라이언트가 요구하는 최소한의 데이타만을 추출함으로써 전송되는 불필요한 공유데이타의 양을 줄일 수 있어 네트워크의 부하를 감소시켰다. 플러그인의 개발로 인하여 단일 컴퓨터 시스템에서 수행되는 3D 스튜디오 맥스 작업을 분산 환경엣 작업할 수 있게 확장시킴으로써, 3D 모델링 작업 시 공간과 시간의 제약을 최소화하여 경제적 이윤 창출 효과가 클 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠
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• 3호통권130호
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• pp.86-88
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• 2004

국내 PC게임 업계의 대표주자 가운데 하나인 소프트맥스(대표 정영희)가 국내 최초의 멀티플랫폼 게임 기업에 도전하고 있다. 지난해부터 모바일게임‘창세기전 외전-크로우전’을 이동통신 3사에 서비스하면서 PC게임, 온라인게임, 콘솔게임에 이어 모바일게임 시장에서도 두각을 나타내고 있는 것. 특히 이 회사는 예전에 폭발적인 인기를 누렸던 자사의 PC게임들을 모바일게임으로 선보여 또다른 신화에 도전하고 있다. 멀티플랫폼 게임 기업으로 빠르게 성장하고 있는 소프트맥스의 모바일사업팀을 찾았다.

• 월간 닭고기
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• 제19권9호
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• pp.74-75
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• 2013

• 전기저널
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• 통권412호
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• pp.72-73
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• 2011

• 월간포장계
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• 통권156호
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• pp.100-102
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• 2006

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.81-90
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• 2020

현실 세계에서는 기존에 알려지지 않은 새로운 유형의 변종 공격이 끊임없이 등장하고 있지만, 인공신경망과 지도학습을 통해 개발된 공격 트래픽 분류모델은 학습을 실시하지 않은 새로운 유형의 공격을 제대로 탐지하지 못한다. 기존 연구들 대부분은 이러한 문제점을 간과하고 인공신경망의 구조 개선에만 집중한 결과, 다수의 새로운 공격을 정상 트래픽으로 분류하는 현상이 빈번하게 발생하여 공격 트래픽 분류성능이 심각하게 저하되었다. 한편, 다중분류 문제에서 각 클래스에 대한 분류가 정답일 확률을 결과값으로 출력하는 소프트맥스(softmax) 함수도 학습하지 않은 새로운 유형의 공격 트래픽에 대해서는 소프트맥스 점수를 제대로 산출하지 못하여 분류성능의 신뢰도 또는 정확도를 제고하는데 한계를 노출하고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트맥스 함수의 이러한 특성을 활용하여 모델이 일정 수준 이하의 확률로 판단한 트래픽을 공격으로 분류함으로써 새로운 유형의 공격에 대한 탐지성능을 향상시키는 방안을 제안하고, 실험을 통해 효율성을 입증한다.

• 전자공학회지
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• 제35권3호
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• pp.54-64
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• 2008

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.291-295
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• 2016

본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.