• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.219-222
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• 2008

본 논문은 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 명암도에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색 시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존 방법과 유사한 정확도를 보이며 동시에 선택된 순위 표본 프레임 수는 약 50% 가량 적게 추출되어 검색 시간과 계산량이 감소하였다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, letterbox 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.78-83
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• 2004

현재 운용되고 있는 직접부하제어 알고리즘은 직접부하제어 사업에 참여에 따른 수용가의 개별 부하별 우선순위가 고려되지 않고 있고, 또한 제어 시간도 수용가의 불편을 고려되지 않고 획일적으로 일정 시간대에 일률적으로 수용가의 부하를 제어함으로써 참여 수용가의 불편 증대로 참여율이 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 참여 수용가의 불편을 최소화시키고 또한 개별 부하에 대한 우선순위 요구를 최대한으로 반영하기 위해 우선순위 기반 동적 프로그래밍을 이용한 직접부하제어 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 직접부하제어가 발생되기 1시간 전에 참여 수용가가 스스로 해당 부하의 우선순위를 결정하여 직접부하제어 센터로 I-Mail 등으로 보네면 센터에서는 현재 부하의 전력량과 우선순위 그리고 OFF주기 등을 고려하여 동적 프로그래밍을 수행하여 OFF되어야 할 부하들을 선택하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.849-850
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• 2009

하드웨어와 소프트웨어의 통합설계를 이용한 시스템 개발에서는 하드웨어와 소프트웨어 요소가 가지는 비용, 개발 시간, 유연성, 재사용성, 수행성능과 같은 특징간 trade-off를 고려해야 한다. 개발조직에서는 통합설계 및 개발을 위한 릴리스 플랜 수립 시에 개념적 수준의 하드웨어/소프트웨어 분할 아키텍처 스타일 후보들을 도출하고, 요구사항 선택을 위해 도출된 후보들에 대한 상대적 중요도를 결정한다. 본 논문에서는 제품의 릴리스 플랜 수립을 목표로 우선순위에 기반한 아키텍처 스타일 우선순위 선정 프로세스를 제안한다. 이를 위해 하드웨어와 소프트웨어 요소 사이의 trade-off를 고려하여 우선순위를 결정한다. 개발조직의 이해당사자는 주어진 자원 및 제약사항 내에서 제품의 목표를 달성할 수 있도록 우선순위화를 통해 릴리스 플랜의 완성도를 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.9-10
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• 2018

SDN 환경에서 여러 컨트롤러의 동기화는 중요한 문제로 대두되었다. 모든 컨트롤러의 네트워크 상태가 동일한지 여부를 확인하려면 컨트롤러를 효율적으로 동기화하기 위한 합의과정이 필요하다. 하지만 합의 과정에서 일어나는 지도자 선출과정이 임의적이기 때문에 시스템 상에서 시간지연이 일어날 수 있다. 본 논문에서 제안하는 우선순위 기반 Raft 알고리즘은 동기화 프로세스를 제어하는 강력한 지도자를 선택하여 동기화로드에서 시간을 절약할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.802-804
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• 2004

지적재산권이 산업의 핵심으로 자리잡음으로써 특허의 중요성이 날로 증가하고 있다. 현재 특허문서 검색을 서비스하고 있는 상용시스템의 경우 문서간의 유사도나, 질의어에 따른 순위(Ranking)가 매겨지지 않는 불리언 모델이 검색에 사용되고 있다. 본 논문에서는 유사도에 기반 한 순위화가 가능한 벡터모델기반의 특허검색시스템을 개발하고 시계분야의 시소러스를 구축하여 시계분야의 특허검색 시스템에 적용하였다. 쿼리확장의 성능을 평가하기 위해 10개의 쿼리로 실험하였고 평균 36.2%의 정확도가 향상되었다. 그리고 검색결과의 오른쪽에 시소러스를 제시함으로써 특허검색시스템을 이용하는 사용자에게 추가 질의어를 쉴게 선택할 수 있도록 하여 인터페이스 부분의 향상을 추구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.473-475
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• 2003

최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.52-58
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• 2020

최근 전 세계적 에너지 수요의 증가로 인하여 효율적 에너지 거래 기법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 이와 마찬가지로 신재생 에너지 자원을 이용한 마이크로그리드 커뮤니티의 수가 폭증함에 따라 에너지 프로슈머(prosumer)로 알려진 에너지 마켓 플레이어 간의 peer-to-peer 에너지 거래도 빠른 속도로 활성화되고 있다. 본 논문에서는 에너지 프로슈머들이 하이브(hive)로 정의된 소비자(consumer)들의 에너지 요구에 대해 에너지 거래자(worker) 역할을 수행하도록 하는 하이브 전략 기반의 새로운 에너지 거래 기법을 제안한다. 각 에너지 거래는 자신의 프로슈머 순위(prosumer rating)를 지니고 있으며 요구된 에너지 거래에 대해 최상의 프로슈머 순위를 지닌 거래자를 선택하도록 한다. 선택된 거래자는 마이크로그리드 커뮤니티 내의 에너지의 생산과 공급을 조절하여 가장 효율적인 에너지 거래가 이루어지도록 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위한 시뮬레이션을 수행한 결과 에너지 거래자를 이용하여 하이브들의 에너지 수요 문제를 효율적으로 처리할 수 있음을 보였다. 또한 에너지 거래자의 거래이득을 증진하고 프로슈머 순위 관리를 효과적으로 수행할 수 있음을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.117-137
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• 2002

사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.