• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.128-131
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• 2002

향 관련 직업을 중심으로 한 연구에는 유기 화학적 냄새에 폭로된 종사자를 대상으로 그들의 작업환경 개선을 주된 목적으로 실시되어져왔으나 천연향 자극에 대한 연구는 전무한 상태이다. 본 연구에서는 화장품 관련 전문직과 화장품 판매직을 대상으로 100%의 basil oil, lavender oil, lemon oil, jasmine oil, ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd, Korea), skatole (TAKASAO co. Ltd, Japan)등 6종 향 자극에 대한 EEG, 주관평가에 대해 알아보았다. 그 결과, 전문직에서 선호도가 높은 향은 Fz와 F3에서, 선호도가 낮은 향은 P4에서 $\alpha$/$\beta$비가 증가하는 경향을 나타냈다. 상호 정보량에 대해서는 두 직업 모두 선호도가 낮은 향에 대한 상호 정보량이 선호도가 높은 향에 비해 더 많았다. 특히 화장품 관련 전문직에서는 전두엽의 상호 정보량이 증가하는 경향이 확인되었다. 이상에서 판매직과 비교하여 전문직은 천연향 자극이 감성효과가 아닌 외부자극에 대한 고차원적 기능을 담당하는 전두엽 영역과 관련된 지성효과로 작용함을 알 수 있었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.207-212
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• 2006

Signcryption은 공개키 암호와 디지털 서명을 결합한 하이브리드 공개키 프리미티브이다. Signcryption은 디지털 서명 수행 후 암호화 과정을 수행하는 프로토콜보다 연산량과 통신량에서 월등한 우월성을 보여준다. 그러나 Signcryption 기법을 이용한 상호 인증 및 키 교환 프로토콜은 적용시스템(예를 들어 모바일 네트워크)에 따라 많은 연산량과 통신량(상대적으로 모바일과 무선 네트워크에 대해)이 부담이 된다. 이에 이동망과 모선 네트워크에 적합한 적은 연산량과 통신량의 특성을 가진 상호 인증 및 키 교환 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 두 참여자 사이에서 참여자의 상호 인증과 안전한 통신을 위해 Signcryption을 이용한 EC 기반의 안전한 인증된 키 교환 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안 프로토콜의 보안성을 증명하고 효율성을 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.538-540
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• 2005

본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2011

우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1079-1094
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• 2014

상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.191-196
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• 2009

본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1073-1089
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• 2006

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구는 상호정보량과 기 분석된 복합명사 의미사전에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소를 위한 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 기술들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료 부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 언어적인 특징을 반영하기 위해서 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율 가중치, 의미 별 비율 가중치와 뜻풀이의 길이 가중치를 사용하였다. 그리고, 복합명사를 구성하는 단일명사들은 서로의 의미를 제약한다는 것에 기반하여 고빈도 복합명사에 대해서 의미를 부착한 의미사전을 구축하였고, 이를 동음이의어 중의성 해소에 활용하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 200 여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 네 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 상호 정보량만을 이용하였을 때 65.06%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 85.35%의 정확률을 보였다. 또한, 복합명사 의미분석 사전을 활용하였을 때는 88.82%의 정확률을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2271-2283
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• 2015

본 논문에서는 조명 변화에 강인한 상호 정보량 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 다양한 조명 조건에서 취득한 스테레오 영상은 좌우 영상 간에 컬러의 변화가 발생하기 때문에 정확한 스테레오 정합점을 찾는 것이 쉽지 않다. 이 경우, 컬러를 보정하는 작업을 우선 수행하는 것이 일반적이다. 그러나, 좌우 스테레오 영상에 대해서는 컬러 값을 동일하게 보정하는 작업도 시점 차이로 인한 좌우 영상의 변화로 인해서 좌우 영상에 대한 정합 정보가 요구되므로 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 조명 조건에서 취득한 영상에 강인한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이를 위해서 선형적인 관계를 갖는 로그-색도 (log-chromaticity) 컬러 공간으로 변형을 수행하였고, 이 컬러 공간에서 상호 정보량에 기반한 새로운 스테레오 정합 비용 (cost)을 제안하였다. 제안하는 비용은 가중치가 적용된 상호 정보량과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 묘사 벡터의 정보를 화소 (pixel)마다 적응적으로 결합한다. 또한, 보다 정확한 변위 지도 예측을 위해서 세그먼트 기반의 평면 제한 조건도 제안하는 비용에 포함되었다. 다양한 실험 데이터에 대해서 테스트한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해서 보다 정확한 변위 지도 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1269-1273
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• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.