• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2943-2948
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• 2015

Run 3D reconstruction using a single camera, based on the information, we are advancing research on driving assistance apparatus or can be informed how to pass the obstacle existing ahead the driver. As a result depth information falls but it is possible to provide information that can pass through an obstacle on the straight. For 3D reconstruction by measuring the internal parameters, it calculates the Fundamental matrix and matching to find the feature points obtained by executing the triangulation on the basis of this. When the through experiments try to confirm the results, the depth information is present error information in the X and Y axes which can determine whether or not to pass through an obstacle has reliability.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.3 no.1
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• pp.25-43
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• 1996

정보시스템이 효과적이기 위해서는 정보가 도출되는 자료의 무결성이 우선 전제되어야 한다. 특히 오늘날과 같이 사회가 다양한 활동들을 지원하기 위해 컴퓨터를 이용한 정보시스템에 점점 더 의존해감에 따라 정보시스템에서 사용되는 자료의 질을 적절한 수준으로 유지 및 관리해야 할 필요성이 더욱 절실히 대두되게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 관리자들은 효과적인 의사결정 및 활동을 위해 필요한 최신의 정확한 자료들을 제공 받지 못하고 있으며 [Nesbit 1985], 정보시스템이 기대 이하의 성능을 나타내는 가장 단순하고 일반적인 원인은 정보시스템에 입력된 자료가 부정확하거나 불완전하기 때문인 것으로 나타나고 있다 [Ballou and Pazer 1989]. 낮은 질의 자료는 즉각적인 경제적 손실뿐만 아니라 보다 많은 간접적이고 경제적으로 측정하기 어려운 손실들을 초래한다. 그리고 아무리 잘 관리되는 시스템에도 시간이 흐름에 따라 여러가지 원인에 의해 저장된 자료에 오류가 발생하게 된다. 자료의 질을 적절한 수준으로 유지하기 위해서는 이와 같은 오류는 주기적으로 발견 및 수정되어야 한다. 이와 같은 작업을 데이타베이스 감사라고 한다. 본 논문에서는 데이타베이스에 저장된 자료의 질을 주기적으로 향상시키기 위한 최적 데이타베이스 감사시점을 일반적인 비용모형을 통해 결정하는 과정을 제시하고, 그와 관련된 사항들에 대해 논의하였다. 데이타베이스는 오류 발생률도 다르고 오류의 결과도 상당히 다른 여러개의 자료군들로 구성되어 있다고 가정하였다. 그리고 각 자료군에서의 오류 누적과정은 확정적이 아닌 확률적인 과정으로 모형화하고, 단순한 오류의 발생뿐만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.12 no.6
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• pp.29-46
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• 2002

We generally use SSL/TLS protocol utilizing X.509 v3 certificates so as to provide a secure means in establishment an confidential communication and the support of the authentication service. SPKI/SDSI was motivated by the perception that X.509 is too complex and incomplete. This thesis focuses on designing a secure server and an implementation of the prototype which has two main modules, one is to support secure communication and RBAC, not being remained in the SPKI/SDSI server which was developed by the existing Geronimo project and the other is to wholly issue name-certificate and authorization-cerificate. And the demonstration embodied for our sewer is outlined hereafter.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.703-705
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• 2004

Conventional support vector machines (SVMs) find optimal hyperplanes that have maximal margins by treating all data equivalently. In the real world, however, the data within a data set may differ in degree of uncertainty or importance due to noise, inaccuracies or missing values in the data. Hence, if all data are treated as equivalent, without considering such differences, the optimal hyperplanes identified are likely to be less optimal. In this paper, to more accurately identify the optimal hyperplane in a given uncertain data set, we propose a membership-induced distance from a hyperplane using membership values, and formulate three kinds of membership-induced SVMs.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.129-133
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• 2010

본 논문은 차량의 공회전시 불완전연소로 인한 일산화탄소의 배출량이 최대인 점에 착안하여 일반 네비게이션에서 제공하는 최단거리 모드로 주행했을 시와 '막힘없는 길 안내를 제공' 한다는 최신 공간정보기술인 실시간교통정보서비스를 적용했을 시의 공회전시간 및 일산화탄소 배출량을 비교 평가하여, 실시간교통정보서비스의 일산화탄소 저감효과를 추정해보기 위해 진행되었다. 대구시내의 교통정체구역인 수성구청에서 성서초등학교에 이르는 약 12km의 구간을 선정하여 2주간 동일구간을 요일별 시간대별로 주행함으로써 최단거리 안내서비스 주행시와 실시간교통정보서비스를 적용한 경로주행시의 공회전시간을 기록하고 환경부에서 제공하는 연료별 배출계수와 평균속도에 따른 일산화탄소 배출계수를 이용하여 일산화탄소 배출량을 산정하였으며, 측정결과 공회전시간이 약 28%, 일산화탄소 배출량은 약 57%의 감축효과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.701-704
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• 2006

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.220-226
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• 2009

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 널리 이용되어 왔던 신경망모형(Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.733-735
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• 2002

반도체 CAD기술과 제조기술의 발전으로 인하여 반도체 집적도가 2001년 2002년 각각 0.35, 0.25마이크론 등으로 급속도로 증가하게 되었으며 이러한 집적토의 향상은 기대치 이상의 시스템 성능 향상을 이룩할 수가 있었다. 그러나 피할 수 없는 제조 공정의 변화와 불완전성으로 인하여 칩 크기에 제한이 따르게 되며 그 이상의 크기에서는 상용화가 불가능할 정도로 수율(Yield)이 현저하게 감소하게 된다. 기존의 대부분 연구가 반도체의 생산 공정의 관점에서 준비되어 활용되는 통계 자료에 근거한 경험의 축적이었다. 그런 연유로, 단지 반도체 생산 부분의 자료에만 치중하다보니 실지 반도체 수율에 가장 큰 영향의 요소인 랜덤 디펙트(random defect) 수율을 고려하지 못하는 치명적인 결점이 있다. 본 연구는 반도체 수율 분석과 수율을 증진시키기 위하여 설계된 도면 중 레이아웃에 해당하는 도면을 입력으로 하여, 반도체 생산 설비 즉 공정의 상태나 변수를 모델링하여 이를 수율 예측을 위한 기분 자료로 사용한다. 즉, 설계 단계에서 수율을 예측함으로써 과거 64M DRAM의 초기 단계에서의 수율과 같은 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시할 뿐 아니라, 비 메모리 칩의 수율을 설계단계에서 제공하는 역할을 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.555-557
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• 2003

본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.359-361
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• 2003

정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.