• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.449-453
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• 2006

DRAM과 고밀도집적회로가 병합된 시스템에서는 메모리와 프로세서간에 넓은 대역폭을 갖을 수 있다. 이런 조건에서 넓은 대역폭을 효율적으로 이용할 수 있는 D-VLS(Dynamically Variable Line Size) 캐쉬가 제안되었다. D-VLS 캐쉬는 프로그램이 실행 되면서 그 프로그램의 특성을 추적하며 적절한 캐쉬 라인 사이즈를 선택함으로써 시스템 성능향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 D-VLS 캐쉬에서 캐쉬 라인 사이즈를 결정하는 알고리즘을 개선하고자 한다. 개선된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 D-VLS 캐쉬보다 평균 메모리 접근 시간이 3.73% 정도 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.534-537
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• 2009

센서 네트워크에서 클러스터링은 클러스터 헤드 노드가 일반 노드의 데이터를 모아 싱크로 전송함으로써 노드 간의 통신의 양을 줄이게 하고 일반 노드의 스케쥴을 조정함으로써 노드의 슬립타임을 연장하게 한다. 제안하는 CHS(Cluster Head Self-election) 알고리즘은 노드 자신만의 변수 즉, 자신의 초기 에너지 및 현재 에너지, 클러스터 헤드에 의해 병합된 클러스터 내 노드들의 데이터가 싱크로 전송되는 각 라운드, 노드 자신이 클러스터 헤드로 선출된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 스스로 선출하여 에너지가 제한되는 센서 네트워크의 수명을 연장하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2013

본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.662-668
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• 2001

항진을 반증하는 문제는 항진을 검증하는 문제와 같은 난이도를 갖기 때문에 반증(또는 부당성 검증)을 위한 다항식 시간 알고리즘은 가능하지 않다. 이제까지의 그러한 알고리즘들은 가능하지 않다. 이제까지의 그러한 알고리즘들은 분할 및 정복이나 그래프 표현에 기반 한 것이 대부분이다. 대부분의 알고리즘들은 어떤 제약조건 하에서 다양한 입력에 대한 만족할 만한 결과를 보여 주었다. 그러나, 규모가 큰 입력에 대하여 이들 알고리즘들은 어려움을 경험하고 있다. 이 논문에서는 DNF(선언표준형)로 표현된 입력식을 만족하지 못하는 최소항을 구성함으로써 반례를 산출하는 병합 규칙 기반의 새로운 반증 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘의 일관성과 건전성을 증명한다. 제안된 알고리즘은 반증 과정의 각 단계에서 이루어진 할당을 통하여 반증된 항의수를 최대화하도록 greedy 방법을 기반으로 하고 있다. 실험 결과는 큰 입력의 무작위 비항진 문제 사례들을 반증하는 실용적 성능을 보여 주며 O(n$m^2$) 시간을 소비한다. 여기수 n은 변수이고 m은 항의 개수이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.279-290
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• 2013

디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.455-462
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• 2010

단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.

• 정보관리연구
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• 제42권1호
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• pp.47-62
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• 2011

이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.417-426
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• 2003

고차원 데이터에서 클러스터를 찾아내는 문제는 그 중요성으로 인해 데이터 마이닝 분야에서 잘 알려져 있다. 클러스터 분석은 패턴 인식, 데이터 분석, 시장 분석 등의 여러 응용 분야에 광범위하게 사용되어지고 있다. 최근에 이 문제를 풀 수 있는 투영된 클러스터링이라는 새로운 방법론이 제기되었다. 이것은 먼저 각 후보 클러스터의 부분차원들을 선택하고 이를 근거로 한 거리 함수에 따라 가장 가까운 클러스터에 점이 배정된다. 우리는 고차원 데이터를 부분차원 클러스터링하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 주요한 세 부분은, $\circled1$적절한 개수의 점들을 갖는 여러 개의 후보 클러스터로 입력 점들을 분할하고, $\circled2$다음 단계에서 유용하지 않은 클러스터들을 제외하고, 그리고 $\circled3$선택된 클러스터들은 밀접도 함수를 사용하여 미리 정해진 개수의 클러스터들로 병합한다. 다른 클러스터링 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘의 좋은 성능을 보여주기 위하여 많은 실험을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권8호
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• pp.528-537
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• 2014

무선 센서 네트워크는 정보를 수집하고자 하는 구역에 배포된 센서 노드를 이용한 네트워크이다. 센서 노드들은 배터리 교체가 어렵기 때문에 한정된 에너지로 동작하기 위해서는 에너지 효율과 전송 효율이 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드 간의 거리에 따라 클러스터를 구성한 뒤 이동 에이전트를 이용하여 효율적으로 데이터를 수집하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 가능한 노드간의 전송 충돌을 줄이고 최저 지연 시간을 보장하기 위하여 거리에 기반한 토폴로지를 구성한 후, 이를 이용하여 클러스터를 구성한다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 기존의 이동 에이전트를 이용한 데이터 수집 알고리즘인 GCF, LCF, TBID와 비교한 결과, 노드가 300개 일 때 기존의 알고리즘보다 네트워크 수명이 각 각 194배, 124.6배, 1.46배 향상되었으며 데이터 병합 시 각 87.5%, 85%, 45%의 에너지 효율 상승을 보여주었다.