• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.55-60
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• 2011

단어 클러스터링 (word clustering) 또는 군집화는 자연어처리에서 데이터 부족 문제로 인하여 단어 간의 의미관계와 관련된 정보를 사용하기 어렵게 만드는 문제에 대처할 수 있는 중요한 기술이다. 단어 클러스터링과 관련하여 알려진 가장 대표적인 기법으로는 클래스-기반 n-gram 언어모델의 개발을 위하여 제안된 Brown 단어 클러스터링 기법이다. 그러나 Brown 클러스터링 기법을 이용하는데 있어서 부딪치는 가장 큰 문제점은 시간과 공간적인 면에서 자원 소요량이 너무 방대하다는 점이다. 본 연구는 이 클러스터링 기법의 효율성을 개선하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 가장 단순한(naive) 접근에 비하여 약 7.9배 이상의 속도 향상을 이룰 수 있음을 관찰하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.10
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• pp.337-342
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• 2015

We develop a new parallelization method for Sieve of Eratosthenes algorithm, which enhances both computation speed and energy efficiency. A pipeline scheduling is included for better load balancing after proper workload partitioning. They run on multicore CPUs with hybrid parallel programming model which uses both message passing and multithreading computation. Experimental results performed on both small scale clusters and a PC with a mobile processor show significant improvement in execution time and energy consumptions.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.27-30
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• 2004

이동 객체의 위치 정보는 현재 위치뿐만이 아니라 과거 움직였던 궤적 데이터 역시 데이터마이닝과 같은 응용분야에서 중요하다. 대부분의 기존 연구에서 사용하는 GPS(Global Positioning Service) 위치정보는 이 차원 유클리디안 공간의 한 점과 시간만으로 표현된다. 우리는 이러한 표현이 가지는 내재적인 문제점들을 지적하고 이를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 우리는 이동 객체의 움직임은 기본속도모델을 따라 움직인다고 가정하고 이틀 이용하여 다양한 움직임의 형태를 표현하고 이러한 표현에 의하여 달성할 수 있는 저장 및 처리의 효율성에 대하여 연구한다. 실제 데이터를 이용한 분석에서 우리는 이동 객체가 우리가 제시하는 속도 모델에 따라 움직인다는 사실을 보여주고, 제시하는 표현 방법이 저장뿐만이 아니라 성능적인 면에서도 기존 GPS 위치정보 표현보다 월등하다는 사실을 보여 준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.113-116
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• 2004

웹 사용이 보편화되고 정보에 대한 공유의식이 확산되면서 다량의 정보를 저장하기 위해 구축되었던 데이터베이스 시스템이, 웹이 갖는 특성과 함께 웹 데이터베이스라는 새로운 분야로 발전되어 가고 있다. 그러나 기존 데이터베이스 설계가 대부분 관계형 데이터베이스(RDBMS)로 설계되었고, 이것을 웹이 갖는 여러 특징적인 면과 부합하여 운영하고자 할 경우 기존 데이터베이스에 추가되어야 하는 부분이 나타난다. 본 논문은 기존의 관계형 데이터베이스를 웹 데이터베이스로 변환할 경우 모델링 단계에서 고려해야 할 여러 가지 사항 중 권한과 공유에 대한 효율적인 방법에 대하여 논한다. 변환 과정에서 데이터베이스 구축 모델링 방법의 한계점과 해결방법을 제시한다. 제안 방법은 기존의 웹 데이터베이스 모델링 방법과의 비교 분석을 통하여 그 효율성을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.579-582
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• 2003

생체인식을 통한 개인 식별은 새로이 등장한 개념이 아니라 오래 전부터 사용되어왔으나 기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적용한 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘을 이용하여 홍채병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘은 평균 32.5회때 수렴 평균 31.5회때 수렴하였고, 일반 BP 알고리즘은 평균 720.3회때 수렴함과 병변 추출면에서 훨씬 우수함을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.193-196
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• 2003

최근 P2P 모델을 기반으로 한 애플리케이션의 등장으로 다양한 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. P2P에서는 여러 대의 클라이언트를 상호 긴밀하게 연결함으로써 한 대의 서버에 다수의 클라이언트를 연결했을 때 보다 확실한 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그러나, P2P 모델의 경우 개인 PC가 서버로서의 역할을 동시에 수행하기 때문에 서버보다는 기능과 성능 면에서 떨어질 뿐 아니라 기존의 서버에 비해 상대적으로 낮은 처리 속도, 적은 메모리, 보안상의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 P2P 기반의 문제점의 하나인 피어(Peer)간의 파일 공유로 인해 발생하는 문제들을 해결하고자 기존의 파일 공유 기법을 개선하였다. 제안된 파일 공유 기법은 데이터의 무결성을 보장하고 파일의 상태 정보를 모니터링 함으로써 짧은 시간 안에 보다 효율적으로 파일을 교환할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.1014-1017
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• 2014

모바일 카메라 모듈의 성능 향상에 따라, 카메라 렌즈의 미세한 오염도 큰 불량요인으로 작용하게 되었다. 그로인한 새로운 검사 시스템들과 검사방법이 제안되었다. 본 논문에서 제안하는 새로운 검사방식은 영상처리를 통해 기존에 비해 정확도가 높고, 전처리 횟수가 적은 이점이 있어 산업현장에서 적용 시 효율성 증대를 기대할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.631-633
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• 2018

최근 영상처리 분야에서 딥러닝(Deep learning)을 이용한 기술이 좋은 성능을 보이면서 이에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 딥러닝 네트워크 중 적은 파라미터 수로 AlexNet수준의 성능을 보인 SquezeNet을 영상 분할(Image segmentation)의 특징 추출(feature extraction)영역으로 사용하고, CUDA C기반으로 코드를 작성하여 정확도를 유지하면서 계산 속도 면에서도 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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• 1998.10a
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• pp.159-162
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• 1998

폐수의 형태 및 성장과 막의 특성에 의해 한외여과는 처리수의 직접배출 또는 재 이용을 위해 사용되고 있다. 일본의 Masuda등은 1축 RDM을 사용하여 순수에서 회전에 따른 압력 강하를 관찰하고, 또 도시 하수처리 공정의 활성슬러지를 분리하기 위해 Aqua Renaissance '90프로젝트의 일환으로 도시 하수처리에 2축 RDM이 사용되었다. 동력학적 여과의 투과모델은 김제우 등에 의해 정립된 식을 이용하여 동력학적 여과기의 투과율(J)은 일반적으로 유효압력차($\DeltaP_T$), 벌크의 농도($C_B$) 그리고 회전속도 등에 의해 결정되어진다. 기존에 제시된 회전원판 모듈의 순수 투과에서 permeate side의 저항(Rp)값은 막자체의 저항(Rm)에 비해 상대적 작아 무시되었다. 본 연구는 1축 RDM 한외여과에서 투과율에 영향을 미치는 저항(R)에서 판자체에 변형을 주어 permeate side에서 저항(Rp)에 대한 영향에 관하여 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.310-312
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• 2002

볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.