• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.247-250
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• 2009

본 연구는 SI 프로젝트 현장에서 시스템의 주요 이슈를 최소화하기 위한 진단 Framework를 구축하는 방안에 대해 고찰한 것이다. SI 프로젝트에서 심각한 Risk로 발전할 가능성이 있는 시스템 이슈들을 효과적으로 관리하기 위해서는, 사전에 (1) 시스템 이슈 점검을 위한 조직에서 이슈 식별을 위한 방법과 절차를 확립해야 하고, (2) 프로젝트 수행 조직의 구성원이 담당 업무 별로 이슈 식별을 할 수 있도록 역할을 설정해야 한다. 더불어 (3) 식별된 이슈들은 올바른 절차에 따라 시정 조치가 취해져야 하고, (4) 시정 조치가 합당한지에 대한 영향 분석 및 평가를 거쳐 시스템 오픈 여부를 결정할 수 있어야 한다. 뿐만 아니라 (5) 유사한 SI 프로젝트에서 발생 가능한 시스템 이슈들은 발생 원인과 해결 방법이 정리되어 시행착오를 줄일 수 있도록 진단 방법론이 지속적으로 보강되어야 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.537-549
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• 2001

소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.825-826
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• 2009

서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture)의 특징은 비즈니스와 IT 간의 차이를 줄여 일관성을 유지함으로써 급변하는 비즈니스 환경하에서 기업의 IT 서비스가 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 SOA의 특징을 만족시키기 위해서 서비스를 식별하는 시작점으로 비즈니스 프로세스가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 하지만 비즈니스 프로세스를 분석하여 IT 관점의 서비스를 식별하기 위한 구체적인 절차, 활동, 산출물을 제시하는 방법에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 BPMN을 이용한 비즈니스 프로세스 모델로부터 IT 관점인 유스케이스 모델을 도출하여 서비스를 식별하기 위한 구체적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.4-5
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• 2012

원거리에서의 얼굴 식별은 낮은 영상 해상도를 비롯하여 블러와 잡음으로 인한 어려움이 크다. 더욱이 모바일 장치에서 실시간 처리를 하기 위하여 느린 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 식별 방법을 제안한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 얼굴 후보 윈도우 영역은 선형 필터와 위상 필터를 수행하여 검출하고 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성한다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 모바일 폰에서 개발하였다. 예비실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.245-248
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• 2007

서비스 지향 아키텍처(SOA)는 기업이 적정한 비용으로 오늘날 가장 중요한 IT 요구사항인 민첩성과 유연성을 만족시킬 수 있는 IT 아키텍처 수립의 토대로, 경영환경이 빠르게 급변하는 최근에 떠오른 이슈이다. 기존의 서비스 지향 아키텍처의 서비스 개발은 주로 비즈니스 환경에서 어플리케이션방향으로 접근하는 하향식 방법이 대부분이었으나, 본 논문에서는 이미 개발된 컴포넌트 기반 시스템에서 접근하는 상향식 서비스 식별법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 이벤트 정보를 담고 있는 GUI Flow-Event 를 이용하여 컴포넌트를 서비스로 식별하고, 서비스 식별시 발생하는 서비스간 연관관계에 따른 문제점을 최소화함으로써 비즈니스 도메인에 더욱 가깝고, 약결합을 지향하는 서비스로 식별할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.781-784
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• 2009

본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.46-58
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• 1984

본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.285-288
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• 2017

비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.1 s.307
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• pp.9-16
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• 2006

RDA(Relational Discriminant Analysis) is a way of finding classifiers based on the dissimilarity measures among the prototypes extracted from feature vectors instead of the feature vectors themselves. Therefore, the accuracy of the RDA classifier is dependent on the methods of selecting prototypes and measuring proximities. In this paper we propose to utilize PRS(Prototype Reduction Schemes) and Mahalanobis distances to devise a method of increasing classification accuracies. Our experimental results demonstrate that the proposed mechanism increases the classification accuracy compared with the conventional approaches for samples involving real-life data sets as well as artificial data sets.