• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.85-87
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 상에서의 물품 구입 및 판매 요구를 지원하기 위한 분산 트랜잭션 처리 모델을 제시한다. 가상 공간에서의 트랜잭션 처리를 위해서는 구입 요구와 판매 요구 조건이 부합되어야 한다. 이러한 요구 사향들을 저장하기 위해 지리적인 지역 레벨에 따라 데이터베이스를 사용하고 이들을 DNS의 계층 구조와 비슷하게 연결한다. 또한 각 판매 및 구입 요구 정보를 여러 사이트에 복제 저장함으로써 판매 및 구입 요구가 발생하면 부합되는 구입 및 판매 요구를 검색하는 시간을 줄일 수 있다. 판매 및 구입 요구 정보를 저장하는 방식에 따른 검색 시간에 대한 복잡도를 분석하여 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.258-263
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• 2007

임베디드 시스템은 그 복잡도가 나날이 증가하고 있는데, 특히 기능성 외에 주어진 시간 제약 조건을 만족해야 한다는 점에서 개발 및 검증이 어렵다는 특징을 갖고 있다. 특히 검증에 대해서는 많은 경우에 적당한 시나리오들을 잡아 반복적인 시뮬레이션을 하는 방법을 사용하는데, 이 방법은 많은 시간이 걸리며, 적당한 시나리오들을 잡기 어렵다는 문제 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터플로우 모델과 유한상태기계 모델을 확장하여 시스템에 자원 사용 정보 및 시간 제약 조건을 명세하고, 이 모델들에 기반한 정적 시간 분석 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서 제시한 방법을 통해 검증 시 자동으로 필요한 시나리오들에 대해 검증을 수행할 수 있으며, 시뮬레이션 등 긴 시간이 걸리는 검증 방법을 최소한으로 사용할 수 있다는 이점을 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.388-389
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• 2012

본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.35-42
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• 2008

최근 KDX-III, LPX 등 대형함 건조사업의 진행으로 예전과 달리 함정 규모가 커지고 함정 내 승조원수 및 승조 인원 구성도 다양화 되고 있는 상황을 반영하여 화재로 인한 해군함정의 위험도를 정량적으로 평가 분석하였다. 이를 위해 해군 함정의 복잡한 화재 전파양상을 사건수목분석(ETA)기법으로 모델링하였고, 승조원 침실 내 화재해석을 위해 CFAST 프로그램을 이용하여 화재 전파양상 및 화재구역 내거주가능시간(임계시간)을 예측하였다. 이를 승조원 탈출 시간과 비교하여 상황별 사망자 수를 산출하였으며 FN-curve로 전반적인 위험도를 도식하여 화재 위험도의 수용여부를 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 바탕으로 새롭게 건조되는 함정 설계단계에서 화재 발생시 함정에서의 인명위험성을 적절하게 평가할 수 있는 도구로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.794-801
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• 2001

본 논문에서는 rank-order 필터의 구현을 위해 세 가지 신경회로망의 구조를 제시하고 분석하며 용도를 제안한다. 첫 번째 신경회로망을 이용하여 2-입력 정렬기를 제안하고 이를 이용하여 계층적인 N-입력 정렬기를 구성한다. 두 번째로 입력 신호간의 상대적인 크기 정보를 이용하여 학습 패턴을 구성한 후 역전파 학습 기법을 이용하여 구현되는 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터를 구현한다. 세 번째로 신경회로망의 구조의 출력층에 외부 입력으로 순위 정보를 가지도록 하는 rank-order 필터를 순방향 신경회로망을 이용하여 구현한다. 그리고 이러한 제안된 기술들에 대해 확장성, 구조의 복잡도와 시간 지연 등에서의 성능을 비교, 평가한다. 2-입력 정렬기를 이용하는 방식은 확장이 용이하고 비교적 구조가 간단하나 입력 신호들의 정렬을 위해 신경회로망은 순환하는 구조를 가지며 입력 신호의 수에 비례하는 반복 연산 후에 결과를 얻게 된다. 반면에, 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터의 구현 방식은 이러한 반복 연산으로 인한 시간 지연을 줄일 수 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 가진다.

• 대한교통학회지
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• 제15권1호
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• pp.63-83
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• 1997

수송비와 재고관리비는 총 물류비용의 50% 이상을 차지할 정도로 그 중요성이 크 며, 이들 두 요소는 상호 정밀하게 관련되어 있어서 비용 트레이드 오프 관계가 존재한다. 이러한 관점에서 제품을 수송하는데 소요되는 총비용을 도출하고 비용이 최소가 되는 수송 수단을 선택할 수 있다. 이같은 분석은 수요와 리드타임이 불확실한 경우 수송시간, 고객 서비스 수준, 안전재고 수준, 주문량, 물류비용 등의 관계가 복잡해지기 때문에 해를 구하는 과정이 복잡하게 된다. 따라서 리드타임 동안의 수요를 나타내는 방법과 수송 시간의 신뢰 도와 관련된 안전재고 측정 및 기준에 대한 다양한 방법이 재고이론에 근거한 화물수송수단 선택모형 연구의 주 관심사가 된다. 본 연구는 국외에서 발표된 관련 연구들을 중심으로 재 고와 수송의 상관관계에 대하여 이론적으로 고찰하여 연구 현황을 밝히고 앞으로의 연구 방 향을 제시함으로써 이 분야의 이론적인 발전에 기여하는 것을 목적으로 한다. 연구의 주안 점은 확률적 리드타임과 수요에 대한 연구에서 쟁점이 되는 리드 타임 동안의 수요를 나타 내는 방법과 안전재고를 결정하는 기준에 모아진다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권12호
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• pp.28-33
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• 2007

느린 페이딩 패널에서 공간-시간 트렐리스 부호화된 OFDM 시스템을 제안하고, 시간 영역에서 제안된 principal ratio combining(PRC)와 일반화된 PRE(GPRC)의 수식을 이론적으로 주파수 영역에서 새롭게 분석한다. 시간영역에서와 마찬가지로 GPRC 기법은 ML 및 PRC 기법을 분할하여 성능과 수신기 복잡도 간의 유연한 tradeoff를 활용할 수 있다. M진 PSK 변조 방식을 이용하는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수 플랫 및 주파수 선택적 페이딩에서 성능을 검증한다. 또한 세 가지 수신 기법간의 수신기 복잡도와 시뮬레이션 시간을 비교 검토한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1047-1054
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• 2012

심방세동(Atrial Fibrillation:AF)은 각종 심장질환에서 비교적 빈번히 발생하는 부정맥으로 알려져 있으며, 그 발병률은 연령의 증가와 더불어 점차 증가한다. 전통적으로 심방세동을 검출하는 방법은 시간 영역 분석법과 주파수 영역분석법이 대부분이었다. 하지만 심전도 신호는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 부호화와 정보 엔트로피에 기반한 AF 패턴 분석 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 RR 간격 데이터를 차분 분할 방식을 통해 부호 서열화 한 후 그 리듬에 대한 패턴을 분석하고 이를 샤논의 정보 엔트로피를 통해 복잡도를 정량화하여 심방세동을 검출하였다. 성능 평가를 위해 10부터 100까지의 문턱값에 따른 엔트로피를 통해 복잡도를 분석하였으며 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.