• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1220-1223
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• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.357-360
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• 2011

모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2013

소프트웨어의 규모는 시간이 지남에 따라 복잡성과 유지보수 비용이 증가한다. 이로 인해 최근 유지보수의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 소프트웨어가 진화 할수록 유지보수를 어렵게 하는 징후인 코드의 나쁜 냄새(Bad Smell)가 점점 심해지기 때문에 나쁜 냄새가 나는 코드를 제거하여 유지보수를 용이하게 개선해야 한다. 최근에는 이러한 나쁜 냄새를 위해 소프트웨어 리팩토링 기법에 대한 연구가 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 나쁜 냄새의 한 종류인 긴 매개변수 리스트(Long Parameter List)를 식별하고 해결하여 소프트웨어의 유지보수성을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안되는 방안은 매개변수간의 의미적인 유사도를 측정하여 이를 군집화 하여 새로운 객체가 될 수 있는 매개변수들을 식별한다. 제안되는 방안은 경력 있는 객체지향 소프트웨어 개발자들이 군집화한 매개변수리스트와의 비교를 통해 평가되고, 그 결과가 통계적으로 검증된다.

• 기계저널
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• 제32권10호
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• pp.883-889
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• 1992

앞으로의 장기적인 공장제어 소프트웨어는 데이터 베이스 관리방식과 그래픽스와 연관된 자료로 구동되는 계단적 소프트웨어로 된다. 이러한 다양한 기능을 통합적 사무 시스템과 유사한 방법 으로 연관 운용하는 일이 필요하다. 공장제어 시스템 설계자는 데이터베이스, 그래픽스, 시뮬레 이션 시스템을 설계해서 실제 제작 시스템을 평가할 수 있어야 한다. 같은 데이터, 그래픽 자료, 시뮬레이션의 결과 일부를 가지고 제어 시스템의 개발 및 검토를 수행하고, 그 후에 실제 시스 템을 제어하는 소프트웨어를 만들어 내어야 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.363-364
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• 2008

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.363-372
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• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.

• 정보과학회지
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• 제22권8호
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• pp.29-40
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• 2004

컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발전 속도에 비해 컴퓨터 소프트웨어의 발전 속도가 더뎌서 '소프트웨어 위기'가 도래한 것이 아니냐는 걱정의 목소리를 한번쯤은 들어보았을 것이다. '소프트웨어의 위기'가 도래하게 된 것에는 여러 가지 원인이 있겠지만 그 이면을 잘 들여다보면 새로운 소프트웨어의 개발 시 기존 소프트웨어의 재사용이 어려운 것이 가장 큰 원인이다. e-learning에 있어서도 이러한 상황과 유사하게 e-learning 관련 기반 기술 및 소프트웨어의 발전 속도에 비해 콘텐츠의 증가 및 발전 속도가 더딘 것이 문제가 될 수 있으며, 이것은 '콘텐츠의 위기'로 이어진다. 이러한 위기를 해결하기 위하여, e-learning 기술의 측면을 강조한 기존 e-learning 표준화 로드맵과 달리 본 고에서는 e-learning 콘텐츠에 초점을 맞추어 표준화 동향과 로드맵을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.814-817
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• 2008

최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 증대되면서 요구사항도 변화되고 있다. 즉, 임베디드 시스템이 단순하고 독립적인 소형시스템에 정착되어 운영되었던 과거와는 달리 최근에는 초정밀의 동작제어와 함께 복잡하고 다양한 플랫폼 환경을 요구하거나 다수의 소프트웨어 통합하고 제어하는 시스템 중속적인 요구사항들이 많이 발생하고 있다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적이로 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 개발 프로세스 혁신하고 오류를 최소화하기 위해서는 "계획 ⇒ 설계 ⇒ 구현 ⇒ 테스팅" 단계와 같은 임베디드 소프트웨어 개발 프로세스를 정립하고 각 단계에서 필요한 최적의 품질관리 체계를 구축함으로써 경쟁력 있는 임베디드 소프트웨어 제품의 개발을 지원할 수 있는 방법론을 확립하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.745-752
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• 2003

소프트웨어 개발의 독립성과 높은 생산성을 향상시키기 위한 재사용 기술로 컴포넌트 기반 개발 방법론은 널리 사용되게 되었다. 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해서는 측정 가능해야 하므로, 컴포넌트의 특성을 반영한 컴포넌트 메트릭스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 기반 시스템의 컴포넌트 설계 정보에 기반한 컴포넌트 응집도와 결합도 메트릭스를 제안한다. 오퍼레이션이 컴포넌트의 서비스를 제공하기 위해 공통으로 사용하는 클래스에 대한 정보를 이용해 오퍼레이션 사용도를 구하고, 이를 통해 오퍼레이션 유사도를 구한다. 컴포넌트 응집도와 결합도는 오퍼레이션 유사도에 의해 계산되며, 컴포넌트 분석 단계에 추출 가능한 정보로부터 계산된다. 그리고 사례 연구를 통해 컴포넌트 메트릭스의 필요성을 객체지향 메트릭스와의 비교를 통해 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.109-110
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• 2019

최근 IoT 환경에서는 고밀도로 노드가 분포되어진다. 이러한 센서 노드들은 데이터 전송 시 혼잡을 초래하는 중복 데이터를 생성하여 데이터의 정확도를 저하시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 정체 문제를 해결하기 위해 제안 기법은 사 분위(Interquatile, IRQ) 분석과 코사인 유사도 함수를 통해 데이터의 이상치와 중복성을 측정하여 중복 데이터 및 특이치를 제거한다. 본 연구를 통하여 최적의 데이터 전송을 통하여 IoT의 통신 성능을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 데이터 감소율, 네트워크 수명 및 에너지의 효율성을 높일 수 있다.