• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2209-2212
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• 2003

정보 통신 기술의 발전이 우리 생활을 편리하게 만들고 있지만, 한편으로는 해킹, 도청 등의 부작용이 발생하고 있다. 이러한 부작용을 최소화시키는 결정적인 역할을 하는 분야가 암호 학이다. 현재의 정보 보호 시스템 대부분이 소프트웨어 방식으로 구현되어 있어 암호화 속도 문제 및 해킹에 의한 불법 정보 유출의 위험성이 높은 현실이다. 이러한 점을 해결하기 위해 암호 알고리즘의 하드웨어 구현은 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 암호 알고리즘의 속도 및 안전성 문제를 향상시키기 위해 기존에 많이 이용되고 있는 3-DES를 32 비트 데이터 버스를 이용한 하드웨어로 선계 및 구현하여 검증하고 성능 분석을 하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.1
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• pp.67-74
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• 2004

Most of today's parallel numerical schemes use synchronous algorithms, where some processors that have finished their tasks earlier than others must wait at synchronization points for correct computation. Hence overall performance of the system is dependent upon the speed of the slowest processor. In this paper, we det·ise a synchronous/asynchronous hybrid algorithm to accelerate convergence of the solution for finding the dominant eigenpair of a large matrix, by reducing the idle times of faster processors using MPMD programming methodology.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.143-144
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• 2015

최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1017-1020
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• 2001

최근 들어 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM은 비즈니스 분야에 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 여러 방법들이 사용되고 있으나, 그 중 데이터 마이닝은 핵심 기술이라 할 수 있다. 다양한 데이터 마이닝 기법가운데 군집화 기법은, 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘들은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해져야 하며, 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 자동적으로 적절한 군집의 개수를 결정하여 군집화 될 수 있도록 하고, 병렬 탐색을 통해 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선한 알고리즘과 적합도 함수를 제안한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.177.1-177.1
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• 2012

국내기술로 개발된 고기동 위성이 해상도 70cm급 광학카메라를 탑재하고 태양동기궤도를 따라 지구 주위를 하루에 14바퀴이상 돌면서 임무를 수행한다. 높은 해상도의 영상을 얻기 위해 자세제어계에서는 고성능 별추적기와 자이로를 사용하는 정밀자세결정 로직과 반작용 휠을 사용하는 자세제어 로직을 운용한다. 자세제어계에서는, 발사환경 및 우주환경의 영향으로 인한 자이로의 오정렬, SF오차, 별추적기 상호간 오정렬에 대한 상대보정과 탑재컴퓨터에서 결정한 궤도 및 자세정보와 영상 기준점 정보를 이용하여 절대보정을 수행한다. 한편, 탑재 알고리즘에서는 강건한 자세결정로직을 운용하고 있고, 별추적기의 측정지연 보상, 처리 주기내의 평균 각속도 사용 등 실시간 운용으로 인한 제한으로 성능상의 제약이 있다. 따라서 정밀자세결정 지상 후처리 작업이 필요하며 이를 위해서 기 개발된 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어를 새로운 접속요구규격에 맞춰 업그레이드하였다. 지상처리 정밀자세결정을 위해서 탑재컴퓨터는 영상촬영 전후 일정기간 동안 별추적기 데이터, 자이로 데이터, 탑재컴퓨터에서 결정한 자세정보 등을 매 탑재컴퓨터 처리 주기로 저장하여 지상으로 전송한다. 전송된 자료를 이용하여 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어는 정밀궤도 정보와 결합하여 정밀자세결정을 수행한다. 고기동 위성의 경우 기동 후 정밀자세결정 수렴 속도 향상이 필요하며, 소프트웨어의 필터 파라미터를 조율하여 성능을 향상하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.101-104
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• 2000

본 논문에서는 곡률 근사화를 이용한 3차원 영상의 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 곡률 근사화 이용한 간략화 된 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속 정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상의 표면 분할 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.94-96
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• 2003

급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.04a
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• pp.75-77
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• 2001

전기기기 최적 설계에 있어서 결정론적 최적화 방법은 국부해를 빠른 속도로 찾을 수 있지만 최적값에 대한 보장이 어려우므로 비결정론적 방법인 진화전략 알고리즘을 많이 사용한다. 전기기기 최적화에 쓰이는 많은 확률적 알고리즘 중에서 진화 전략 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘을 결합한 방법으로, 전체 최적점 탐색이 가능할 뿐만 아니라 알고리즘이 비교적 간단하면서도 빠른 수렴 특성을 갖고 있다. 그리고, 종류 또한 다양하다. 진화 전략 알고리즘 중에서 중요한 것은 수렴속도와 성공률에 기여하는 파라미터들을 잘 선정하는 것이다. 본 논문에서는, 진화 전략 알고리즘의 중요한 인자인 자식 세대의 개수인 ${\lambda}$값과 ${\alpha}$값을 변화시켜 가면서 변수 개수에 따른 최적화된 조합을 제시한다. 본 논문의 결과는 전기기기 최적 설계에 응용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.25-29
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• 2000

핸드오프 영역내에 정해진 RSS(Radio signal strength)에서 핸드오프를 시행하는 기존의 정적 핸드오프방식은 셀룰러 네트워크에서 제어신호가 증가하여 전송지연을 유발한다. 그러므로 핸드오프 수를 줄이는 방안으로 SPPQ(Signal Prediction Priority Queuing)에 기반한 동적 핸드오프를 제안한다.SPPQ는 RSS에 근거하여 선형적으로 핸드오프의 가능성을 예측한 후, 핸드오프 순서를 결정하는 알고리즘이다. 이 때 실제 속도와 호의 위치 분포는 일정하다고 가정하고 RSS에 대한 $\Delta$RSS(신호 세기의 증감)을 이용한다. SPPQ는 핸드오프 결정을 위해 선형적으로 RSS를 예측하며, 시간 구간에서 구한 시그널 평균을 사용한다. 그리고 두 개의 가장 최근 평균 RSS 측정값에 의해 표현되는 선형 방정식이 시간 축과 만나는 교차점을 핸드오프 예상시점으로 결정한다. 이때 각 핸드오프 후보 단말들의 threshold는 다르게 줄 수 있으며 그에 따라 우선순위를 결정한다. 이 우선순위를 기본으로 하여, 핑퐁효과로 인한 불필요한 핸드오프를 줄일 수 있도록 표본화 시간 $\Delta$t만큼 핸드오프를 낮춰 SPPQ의 성능을 높인다.