• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.573-583
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• 2002

패턴인식은 전처리 과정에서 패턴들의 특징을 추출하고 이를 학습을 통하여 유사한 패턴들끼리 클러스터링을 한 다음 식별 과정을 거쳐 인식하게 된다. 본 연구에서는 OCR 시스템에서의 패턴 인식을 위한 패턴 분류 모델로서 퍼지 멤버쉽 함수를 도입하여 LVQ 학습 알고리즘을 최적화한 F-LVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization)를 제안한다 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 한글 및 영어 22종의 글꼴에 대한 숫자 데이타 220개 패턴을 학습한 후 이를 다양한 형태로 변형시킨 4840개의 테스트 패턴에 대하여, 기존의 여러 가지 패턴 분류 모델과의 비교 분석을 통해 그 유효성과 강인성을 증명하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.118-126
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• 2003

본 논문은 DTV PVR에 입력되는 HD급 방송 데이터에 대하여 영상의 특성에 따라 지능적으로 검색을 할 수 있는 저 복잡도의 알고리즘과 이의 실시간 구현에 관한 결과를 제시한다. MPEG-2 비디오 데이터에 대해 이를 복호하여 샷을 검출하고 이를 통해 신과 에피소드로 클러스터링하는 효율적인 알고리즘과 각 신의 복잡도를 계산하여 이를 기준으로 비선형적으로 검색하는 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘 성능의 적절성을 검증하였다. 그리고 이의 실시간 구현을 위해 전체 알고리즘을 구현하는 데 있어서 대부분의 연산량을 차지하는 디코더와 기본 정보를 추출하는 부를 하드웨어적으로 구현하고, 이를 이용하여 실제 검색을 위한 핵심적이고 확장이 요구되는 알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 혼합 구조를 제시하고 실제 이를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.463-478
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• 2008

본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권4호
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• pp.17-23
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• 1999

본 연구는 문맥 독립형 화자 인식 알고리즘을 이용하여 보안시스템을 소프트웨어와 하드웨어로 구성한 논문이다. 화자인식을 이용한 보안시스템은 윈도우상에서 사운드카드를 이용하여 음성을 입력받고, 성도 모델링을 이용한 음성 파라미터를 추출하였으며, k-means 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 화자를 모델링하였다. 등록된 화자에 대한 인식된 결과는 PIC16F84 마이크로 프로세서를 이용하여 자물쇠를 개${\cdot}$폐하도록 구성하였다. OFF-LINE의 실험은 TIMIT데이터를 이용하였으며, 5명의 화자에 대하여 ON-LINE으로 인식한 결과 학습시킨 데이터에 대해서는 100%의 인식률을 얻었으며 학습을 시키지 않은 데이터에 대해서는 99%의 인식률을 얻었다. 그리고 사용자 거부율 1%, 사칭자 허용률 0%, 검증평균오류는 0.5%를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.229-231
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• 2006

본 논문은 한국원자력연구소 내에서 가동 중인 하나로 원자로의 방사선감시시스템 소프트웨어 개발에 있어서 속성기반설계를 적용한 사례를 소개한다. 본 논문에서 채택한 속성기반설계는 시스템의 기능요건 및 품질요건 도출, 이를 만족하기 위한 전술 설정, 설정된 전술에 근거하여 시스템 아키텍처 결정, 확정된 아키텍처를 구현 및 검증하는 과정으로 이루어진다. 하나로 방사선감시시스템의 개발요건으로부터 사용성, 가용성, 유지보수성. 호환성, 확장성 과 같은 품질속성을 추출하였으며, 개발 전술로는 이중화된 서버에 다수의 클라이언트가 연결되는 클라이언트-서버클러스터링 전술과 객체지향적 데이터 처리 및 디스플레이 설계 전술을 채택하였다. 단기간 내에 개발을 완수해야하는 방사선감시시스템 개발에 속성기반설계를 적용함으로써 보다 효율적으로 과제를 성공시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-162
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• 2008

본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2350-2364
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• 1999

본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.539-542
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• 2002

멀티미디어와 인터넷의 대중화가 야기한 급격한 데이터의 증가는 테라(Tera)바이트 이상의 대용량 저장공간과 대용량 정보의 효율적인 공유를 지원하는 스토리지 시스템을 요구하고 있으며 이를 위하여 SAN 기반의 스토리지 클러스터링 시스템들이 많이 사용되고 있다. 이러한 환경에서 하드웨어 또는 소프트웨어 RAID(Redundant Array of Independent Disks)는 대용량 정보의 고성능의 입출력과 신뢰성을 위해서 필수적이 되었다. 범용적인 RAID로는 RAE-0, RAID-1, RAID-5가 주로 사용되고 있으며 각각의 레벨은 장단점을 갖는다. 본 논문에서는 RAID-0와 RAID-1이 갖는 문제점들의 보완을 위하여 변형된 RAID 레벨인 RAID-SM을 제안한다. RAID-SM은 기존의 RAID-1이 가지는 데이터의 가용성을 유지하면서 추가적인 비용 없이 RAID-0의 우수한 입출력 성능을 얻기 위한 RAID-1의 변형된 방식이다. RAID-SM의 구현을 위하여 디스크상의 데이터의 배치 및 데이터 맵핑 탕식을 정의하고 RAID-SM에서의 I/O방법을 기술한다. 제안하는 RAID-SM은 멀티미디어나 GIS 데이터와 같은 읽기 연산 집약적인 시스템을 대상으로 하는 안정적인 레이드 방식이며 RAID-SM의 장점 및 성능은 본 논문에서의 실험을 통한 결과로서 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.197-198
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• 2015

IT 기술의 진보적 발전에 따라 클라우드 컴퓨팅 분야 연구들이 활발히 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 이용하여 크게 인프라, 플랫폼, 소프트웨어 관점으로 나뉘어 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 가상화 기술 중에 Desktop Storage Virtualization (DSV)은 분산된 레거시 데스크탑으로 구성되어 있기 때문에 비가용 상태 시간별 클러스터링 및 사용자 요청에 따른 자동 확장이 매우 중요시된다. 본 논문에서는 GPU의 many-core를 이용하여 분산된 데스크탑의 성능 상태 분석 및 자동 확장을 위해 스레드별로 호스트를 매핑하고 병렬적으로 처리하는 Rapid Auto Scaling Mechanism (RASM)을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.670-674
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• 2018

최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.