• 한국통신학회논문지
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• 제27권10C호
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• pp.1015-1026
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• 2002

최근 협력 시스템에 대한 연구가 증가되면서 협력 작업에 대한 연구와 더불어 협력 시스템 보안에 대한 연구가 중요시되고 있다. 협력 시스템에서 인증 및 암호화의 경우 기존의 정책을 사용하여 시스템의 견고성을 유지할 수 있다. 그러나 접근 제어 정책에서 기존의 정책을 그대로 사용하게 되는 경우 분산 환경, 개방된 네트워크, 다양한 주체와 객체의 존재로 인하여 협력 시스템은 신분, 직무, 그룹, 보안등급, 무결성 등급, 허가권을 포함해야 하는 다양한 접근상황을 고려해야 된다. 이 경우, 낮은 보안 등급의 주체가 높은 보안 등급의 객체로 접근을 허용 하거나, 높은 보안 등급의 주체가 낮은 보안 등급의 객체로 접근을 막아야 하는 복합적 상황을 해결하지 못한다. 더욱이 모든 접근상황을 제어하기 위하여 객체에 여러 접근제어 요소를 포함하여 접근 제어를 알고리즘화 할 경우 불필요한 상황을 모두 고려해야 하기 때문에 시스템의 성능 저하를 야기 시킨다. 이 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 협력 시스템의 특징에 맞는 새로운 접근제어 프레임워크를 제안한다. 제안된 접근제어의 특징은 주체 및 객체에 다수의 접근 요소를 정의하여 기존 정책 보다 협력시스템과 같은 복합적인 상황에서 용이하게 적용되도록 하였다. 그리고 객체의 종류를 접근될 요소의 특징에 따라 세 가지로 구분하였고, 구분된 각 객체의 특징에 따라 알고리즘이 구현됨으로 빠르고 원활한 협력 작업이 수행되도록 하였다. 또한, 접근 요소 및 정책 변경이 용이하도록 확장성을 고려하였다. 모의실험 결과 다수의 접근 요소를 사용하였지만 시스템 성능은 접근 제어 정책을 적용하지 않았을 때와 큰 차이를 보이지 않았으며 복합적인 상황의 접근제어에서도 확실한 접근 제어가 가능했다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.267-273
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• 2012

시맨틱 관계성은 포맷되지 않은 많은 문서 객체들을 계층적으로 구조화한다. 그러나 분산 응용도메인에서 관련 데이터를 추출하여 구조화하기란 쉽지 않는 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분산된 응용 도메인 객체들을 서비스할 수 있도록 시멘틱 참조 관련성을 이용한 새로운 객체 관리 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 응용 도메인 객체들로부터 시멘틱 유사성을 추출하기 위하여 프로파일 구조를 이용하였으며, 추출된 객체들의 시멘틱 관계성을 결정하기 위하여 joint matrix를 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 기존의 텍스트 마이닝 기법과 정보추출기법에 비해서 검색 성능이 우수함을 알게 되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.97-104
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• 2023

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한 객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.167-172
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2298-2309
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• 2000

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포속성에 대한 색인기법으로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포속성 색인기법은 MD-NAI를 제안한다. 중포석성에 대한 기존의 색인기법들은 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 B+-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용함으로써, 클래스 계층과 중포속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-NAI에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법인 이차원 클래스 계층 색인기법(2D-CHI)을 다차원으로 확장한다. 2D-CHI는 키 속성 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 객체들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-NAI에서는 색인된 중포속성을 표현하는 경로상의 각 클래스 계층마다 하나의 클래스 식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서, MD-NAI에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.464-475
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• 2003

웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1507-1521
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• 1998

본 논문에서는 프로그램의 이해와 재사용에 초점을 둔 객체 지향 클래스 라이브러리 설계 방법 및 객체를 효율적으로 재사용하여 프로그래밍 할 수 있도록 객체에 대한 정보 추출 방법을 제시한다. 프로그램의 재사용을 위한 부품을 모듈 단위로 생성하여 각 정보를 테이블에 저장하며, 모듈간에 참조할 수 있는 인터페이스 플래스를 추출한다. 프로그램의 이해를 쉽게 하기 위하여 프로그램 코드를 기반으로 하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드 클래스를 아이콘화하여 볼 수 있도록 하였다. 각 모듈 안에서의 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계를 추출 및 세부적인 다형성 관계, 프랜드 관계등의 추가적인 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로그램 개발 및 유지보수시에 프로그램의 이해력을 높여 재사용 시스템 구축을 용이하게 한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.327-328
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• 2017

본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권1호
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• pp.42-47
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• 2001

실체뷰는 대량의 데이터웨어하우스에서 질의처리를 효과적으로 수행하기위한 대안으로서, 그 핵심은 각 데이터 원천에서의 데이터변화에 대응한 복합적인 뷰의 효과적인 관리 문제이다. 본 연구에서는 우선 실체뷰 관리에 관한 기존의 연구들을 일별함에 있어서 즉, 갱신의 주체문제, 갱신객체, 및 갱신시간 문제의 세가지 관점에서 본 연구의 위치를 결정한 다음, 대수적 접근법으로 복합뷰 갱신문제가 복잡해지는 원인을 규명하였다. 그 해법으로서 참조무결성을 활용한 복합 조인뷰의 갱신 알고리즘을 제안하면서, 여러 가지 참조무결성 제약조건과 트랜잭션과 관련된 자체갱신적 새로운 해법을 제시했다.