• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.364-366
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• 2003

본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 평균장 어닐링과 유전자 알고리즘을 합성한 휴리스틱 부하균형 기법이다. 합성된 알고리즘을 세 개의 다른 알고리즘들과의 성능향상비를 측정하는 성능평가 시뮬레이션을 개발하였고 솔루션 품질과 수행시간 면에서 우지의 방법은 기존의 것들 보다 개선된 실험결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.662-664
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• 2000

병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.8
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• pp.486-494
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• 2006

In this paper, we introduce a new solution for the load balancing problem, an important issue in parallel processing. Our heuristic load balancing technique called MGA effectively combines the benefit of both mean-field annealing (MFA) and genetic algorithms (GA). We compare the proposed MGA algorithm with other mapping algorithms (MFA, GA-l, and GA-2). A multiprocessor mapping algorithm simulation has been developed to measure performance improvement ratio of these algorithms. Our experimental results show that our new technique, the composition of heuristic mapping methods improves performance over the conventional ones, in terms of solution quality with a longer run time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.473-476
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• 2000

최근 전자상거래에서 에이전트 기술들이 많이 나타나고 있는데, 주목해야 할 것은 패키지 형태로 내장될 수 있는 에이전트이다. 전자상거래 솔루션에 탑재되어 자동화시킨 에이전트로서 NetPerception 의 GroupLens 엔진과 MacroMedia의 LikeMinds가 있는데 이들은 협동적 필터링을 구현한 것들이다. 현재 이러한 협동적 필터링 에이전트 시스템이 탑재된 전자상거래 솔루션들이 등장하고 있다. 하지만 add-on 성격이 부족하고, 실제 협동적 필터링 알고리즘에 의해 고객의 취향이나 기호에 맞는 아이템을 추천하는 진정한 의미의 에이전트 시스템은 찾아보기 힘들다. 그래서, 이러한 점을 보완한 MindReader 시스템을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 GroupLens 알고리즘에 클러스터링을 접목시킨 알고리즘을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1045-1046
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• 2023

본 논문은 디지털 소외계층과 사회적 약자를 고려한 보이스피싱 예방 솔루션을 제안한다. 통화 내용을 AWS Transcribe를 활용한 STT와 NLP 알고리즘을 사용해 실시간으로 보이스피싱 위험도를 파악하고 결과를 사용자에게 전달하도록 한다. NLP 알고리즘은 KoBIGBIRD와 DeBERTa 모델 각각을 커스터마이즈하여 보이스피싱 탐지에 적절하게 파인튜닝 했다. 이후, 성능과 인퍼런스를 비교하여 더 좋은 성능을 보인 KoBIGBIRD 모델로 보이스피싱 탐지를 수행한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.1
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• pp.250-256
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• 2017

Recently, the use of mobile devices has increased in order to provide a variety of services, and thus there has been a surge in the number of application malicious attacks on the Android platform. To resolve the problem, the domestic financial sector has been introducing the app anti-tamper solution based on cryptographic algorithms. However, since the capacity of apps installed in smartphones continues to increase and environments with limited resources as wearables and IoTs spread, there are limitations to the processing speed of the anti-tamper solutions. In this paper, we propose a novel anti-tamper solution by using lightweight hash function LEA and LSH. We also present the test results of a simulation program that implements this method and compare the performance with anti-tamper solutions based on the previous cryptographic algorithms.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.301-306
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• 2000

최근 데이터 웨어하우징의 활발한 구축과 우수고객 확보를 위한 치열한 경쟁으로 데이터 마이닝은 많은 업체의 큰 관심을 끌고있다. 본 연구는 풍부한 알고리즘과 과학적 그래프를 제공하여 사용자로 하여금 최상의 데이터 마이닝 효과를 거둘 수 있도록 Statserver를 핵심 엔진으로 사용한 인터넷 기반의 데이터 마이닝 솔루션 개발에 관한 편이다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.359-361
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• 2012

움직임 검출은 비디오 감시 시스템의 작업부하를 줄여주는 주요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 검출 알고리즘의 작업부하를 분석하고, 움직임 검출의 정확도와 작업부하를 고려한 경우의 최적 알고리즘을 도출한다. 비디오 감시 시스템에서 획득된 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 움직임 프레임 비율이 낮은 환경의 비디오 감시 시스템에서는 차 프레임과 GMM을 이용하는 알고리즘이, 움직임 프레임 비율이 높은 환경에서는 GMM만을 이용하는 알고리즘이 정확도와 수행시간을 통합한 성능지수 관점에서 가장 효과적인 움직임 검출 솔루션이 될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.86-92
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• 2015

A level set tree provides a useful representation of a multidimensional density function. Visualizing the data structure as a tree offers many advantages for data analysis and clustering. In this paper, we present a level set tree estimation algorithm for use with a set of data points. The proposed algorithm creates a level set tree from a family of level sets estimated over a whole range of levels from zero to infinity. Instead of estimating density function then thresholding, we directly estimate the density level sets using one-class support vector machines (OC-SVMs). The level set estimation is facilitated by the OC-SVM solution path algorithm. We demonstrate the proposed level set tree algorithm on benchmark data sets.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.155-156
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• 2015

최근 선박의 연료유 절감 및 경제운항에 대한 관심이 높아지면서 조선소를 중심으로 운항정보의 활용과 관련된 다수의 프로젝트가 진행되고 있으며 선박 설계, 기상예보 등을 통합한 다양한 시스템이 개발되는 등 선박의 최적운항지원 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있다. 하지만 현재 시장을 주도하고 있는 솔루션들은 설계정보를 중심으로 개발되어 선박을 운영하는 해운선사에서 요구하고 있는 성능기준을 만족하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 운영단계에서 축적되는 운항데이터와 해운선사의 경험과 노하우에 대한 정보가 반영된 경제운항 알고리즘을 개발하기 위한 현황 분석을 수행하였다.