• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.427-430
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• 2010

MOST Network는 오디오와 비디오 데이터를 실시간으로 전송하는 동기식데이터 영역과 패킷데이터를 전송하는 비동기식 데이터 영역, 네트워크 관리를 위한 명령, 상태, 진단 정보를 전송하는 control Channel로 구성되어 있다. 본 논문에서는 비동기식 데이터 영역과 Control Channel의 데이터를 캡처 및 분석하는 모듈을 설계 및 구현한 후 실제 MOST 네트워크를 구축하여 검증해 보았다. 구현한 시스템을 바탕으로 고가의 장비를 별도로 보유하지 않더라도 MOST Network의 비동기식 데이터 영역과 Control Channel의 데이터를 확인할 수 있으며, 분석이 가능한 시스템을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.54-55
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• 2022

해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1407-1413
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• 2019

본 논문에서는 비직교 다중접속 시스템의 주파수 효율성 최대화를 위하여 다른 송신기가 동일한 주파수 대역에서 신호를 전송할 수 있다고 가정한다. 그리고 비직교 다중접속 시스템의 총 데이터 전송률의 최대화가 아닌 수신기의 데이터 전송률의 공정성 성능 개선에 집중한다. 따라서 본 논문에서는 간섭이 존재하는 비직교 다중접속 시스템을 고려하여 수신기의 평균 데이터 전송률에 대한 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 기법을 제안한다. 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 수신기의 평균 데이터 전송률을 정의하고, 높은 신호 대 잡음비의 근사법을 이용하여 평균 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 계수를 유도한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제안하는 전력 할당 기법이 간섭을 갖는 비직교 다중접속 시스템에서 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.20-27
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• 2013

최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.69-72
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• 2003

스테가노그라피는 송/수신자간에 비밀 통신을 할 때 제3자가 기밀 정보를 인식하지 못하도록 디지털화된 각종 미디어에 몰래 숨겨서 통신을 한 수 있는 데이터 은닉의 한 분야이다. 특히 흑/백으로만 구성된 이진 영상 및 색상의 표현이 제한된 다치 영상 등에서 비시각적으로 기밀정보를 숨긴다는 것이 일반 컬러 영상에 비해 많은 어려움을 수반한다. 본 제안방식은 시각적인 영향을 작게 주는 패턴에만 기밀 데이터를 삽입하는 방식으로 기밀 데이터를 은닉시킨 후에도 화질의 열화가 거의 발생하지 않아 시각적으로 인지하기 어렵도록 개선한 방식이다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1996년도 종합학술발표회논문집
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• pp.297-304
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• 1996

본 논문에서는 비동기 프로토콜 상으로 데이터를 암호화하여 전송할 때 발생하는 모의 제어문자에 대해 제어접두문자를 추가하지 않고 일정한 변환만 하여 송신하므로써 데이터의 길어짐을 방지하고 전체 통신 속도를 높이는 문자 변환 방법을 제시하였다. 이러한 변환을 위해 전송 데이터의 유효 범위를 가정하고 이 범위를 벗어나지 않도록 하였으며 실험을 통하여 이 방법이 기존의 방법에 비해 통신속도가 향상됨을 보이고 암호화된 데이터의 임의성을 확인하므로써 암호화에 문제가 없음을 보였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.584-594
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• 1998

선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12A호
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• pp.1002-1008
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• 2003

지상파 데이터 방송은 실제 구현이나 설계의 관점에서는 많은 분야가 시작 단계에 불과하다고 볼 수 있고, 그나마 연구되어온 것은 비동기 데이터에 대한 서비스위주로 기술이 개발되어왔다. 본 논문에서는 지상파 데이터 단말에서 좀 더 다양한 데이터 방송 서비스 컨텐츠의 처리가 가능하도록 하기 위하여 트리거 정보를 이용한 비동기 데이터의 동기화 처리알고리즘을 제안하고 있다. 트리거 데이터가 DSM-CC section에 캡슐화 되어, MPEG-2 TS를 통해 수신되면, PC형 셉톱박스를 통해 데이터가 분리된다. 분리된 비동기 데이터와 트리거 데이터는 제안된 알고리즘을 통해 저장되고, STC(system time clock)와 PTS(presentation time stamp)가 일치할 때, 이미 수신되어 저장된 비동기 데이터를 DAU(data access unit) 단위로 화면에 오버레이 하여 재생하여 준다. 본 알고리즘을 검증하기 위해 컨텐츠는 XML(extensible markup language)로 저작되었으며, DA(declarative application) 브라우저를 이용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.521-526
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• 2016

온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-15
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• 2019

직업훈련 교육 현장에서 느끼는 가장 큰 어려움 중 하나는 중도탈락 문제이다. 훈련과정마다 많은 수의 학생들이 중도탈락을 하게 되어 국가 예산 낭비 및 청년 취업률 개선에 장애 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 중도탈락의 원인을 주로 분석한 기존 연구들과 달리, 각종 수강생 정보를 활용하여 사전에 중도탈락을 예측할 수 있는 기계학습 기반 모형을 제안하고자 한다. 특히 본 연구의 제안모형은 수강생 관련 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터인 강사의 상담일지 정보까지 동시에 고려하여 모형의 예측정확도를 제고하고자 하였다. 이 때 비정형 데이터에 대한 분석은 최근 주목받고 있는 텍스트 분석 기술인 Word2vec과 합성곱 신경망을 이용해 수행하였다. 국내 한 직업훈련기관의 실제 데이터에 제안모형을 적용해 본 결과, 정형데이터만을 사용하여 중도탈락을 예측할 때보다 비정형 데이터를 함께 고려했을 때 예측의 정확도가 최대 20%까지 향상됨을 확인할 수 있었다. 아울러, Support Vector Machine을 기반으로 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합해 분석했을 때, 검증용 데이터셋 기준으로 90% 후반대의 높은 예측 정확도를 나타냄을 확인하였다.