• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.181-184
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• 2009

기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.32 no.3
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• pp.188-193
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• 2009

본 논문은 조립과 분리시스템이 혼합된 Fork-and-Join 시스템에서의 일정계획문제를 고려하고 있다. 최초 단계에서는 구성품단위로 분리가 발생하고 두 번째 단계에서는 부품생산단계에서 각 부품 또는 구성품이 서로 다른 설비와 경로를 통해 독립적으로 생산된 후 최종 조립단계로 이동하게 되고, 그곳에서 조립공정을 통해 제품으로 완성된다. 본 논문에서는 이러한 Fork-and-Join 시스템에서 최종완료시간(makespan)을 최소화 할 수 있는 발견적 해법을 제안하고 이 해법의 최악오차한계(worst-case error bound)가 2라는 것을 증명한다. 또한, 제안된 문제의 효과적인 3가지 하한값(lower bound)을 제시하고 다양한 수치실험을 통해 제안된 발견적 해법의 결과와 하한값과의 비교를 통해 제안된 해법이 성능이 우수함을 증명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.256-259
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• 2021

본 논문에서는 IM-OFDM-SS(index modulated orthogonal frequency division multiplexing with spread spectrum)와 IM-OFDM-QOS(IM-OFDM with quasi-orthogonal sequence) 시스템을 위한 2 단계 검출 (2-stage detection) 방법에 대해 연구하였다. IM-OFDM-SS/QOS 시스템은 전송할 수열의 인덱스(index)와 변조심볼(modulation symbol)을 이용하여 정보를 전달하며, 수신기(receiver)에서는 인덱스와 변조 심볼을 결합하여 동시에 검출하는 최대 우도(maximum-likelihood) 검출 방법을 사용할 수 있다. 그리고, 인덱스를 먼저 검출하고, 검출한 인덱스에 대한 변조 심볼을 이어서 검출하는 2 단계 방법을 적용할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IM-OFDM-QOS 시스템에 2 단계 검출 방법을 적용하여 성능을 비교한다. 또한, 두 개 이상의 수열을 동시에 전송하는 경우 2 단계 검출 방법의 한계를 논의한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.68-73
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• 2008

Recently, construction management technology based on information technology is being changed from numerical information management to visual information management with virtual reality (VR) method. This study suggests a IDEF0 model for development process of VR system for the planning, design and construction phases of civil engineering project. And the simulation functions by each phase based on VR were developed by using the suggested IDEF0 model. The developed virtual construction system can be used as an effective design review tool by visualization of design information based on 3D object.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.87-92
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• 2014

In this paper, we present a two-phase activity recognition system using smartphone's accelerometers. To consider the unique temporal pattern of accelerometer data for each activity, our system executes the decision-tree(DT) learning in the first phase, and then, in the second phase, executes the hidden Markov model(HMM) learning based on the sequences of classification results of the first phase classifier. Moreover, to build a robust recognizer for each activity, we trained our system using a large amount of data collected from different users, different positions and orientations of smartphone. Through experiments using 6720 examples collected for 6 different indoor activities, our system showed high performance based on its novel design.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.3
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• pp.333-344
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• 2012

This paper proposes a system which recommends movies using information from social network services containing personal interest and taste. Method for establishing data is as follows. The system gathers movies' information from web sites and user's information from social network services such as Facebook and twitter. The data from social network services is categorized into six steps of emotion level for more accurate processing following users' emotional states. Gathered data will be established into vector space model which is ideal for analyzing and deducing the information with the system which is suggested in this paper. The existing similarity measurement method for movie recommendation is presentation of vector information about emotion level and similarity measuring method on the coordinates using Cosine measure. The deducing method suggested in this paper is two-phase arithmetic operation as follows. First, using general cosine measurement, the system establishes movies list. Second, using similarity measurement, system decides recommendable movie list by vector operation from the coordinates. After Comparative Experimental Study on the previous recommendation systems and new one, it turned out the new system from this study is more helpful than existing systems.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.107-110
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• 2013

본 논문에서는 좁은 수로에서의 3단계의 기울기와 2단계의 유량에서 수차의 흘수와 효율에 관한 실험을 수행하였다. 컴퓨터에 의하여 제어되는 자동화된 축소 실험 환경을 구성하고, 3단계의 기울기와 2단계의 유량 각각에 대하여 10단계의 흘수별 회전효율 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 이용하여 회전 효율을 분석하고, 전에 실험한 다른 논문의 결과와 비교하여 잘못된 결과들을 찾아내고, 유사하게 현상들의 동일함을 확인하며, 수작업 실험에서 밝혀내지 못한 현상들을 추가하여, 컴퓨터의 이용효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.316-321
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• 2017

With the recent wide adoption of Linux in the fields of IoT, embedded, mobile, desktop and server industries, the importances of understanding the Linux system architecture as well as customizing the Linux system are increasing very steeply. Accordingly, the capabilities of building every component of Linux system from source code files have been important. The LFS (Linux From Scratch) site[1] guides the steps of building the basic Linux system from source files. The steps consist of build host preparation step, temporary system building step, final system building step, and system configuration and boot preparation step. However, the underlying concepts behind the steps used in building LFS are difficult to understand, particularly to the beginner. This paper analyzes the LFS build steps and reveal the core build concepts and principles used in each step. Additionally, this paper shows the measured package build times obtained from our build experience.