• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.319-328
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• 2013

소프트웨어 유지 보수 담당자는 코드 식별자를 중심으로 소프트웨어의 소스 코드를 이해한다. 그렇기 때문에 코드의 식별자를 비 일관적으로 사용하게 되면 소프트웨어를 이해하는데 어려움을 격게 되어 결국 소프트웨어의 유지보수 비용이 증가하게 된다. 이러한 비 일관적인 식별자 사용의 문제를 해결하기 위하여 개발자가 상호 검토하는 방법이 있으나 코드의 양이 많은 경우에 전체 코드를 확인하는 것은 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법을 사용하여 자동으로 Java 코드 내의 비 일관적인 식별자를 검출하기 위한 기법을 소개한다. 이 기법에서는 프로젝트 내의 모든 식별자를 추출 및 구문 분석하고, 구조상 유사어와 의미상 유사어를 분류한 후 최종적으로 제안된 규칙을 기반으로 비 일관적인 식별자를 검출한다. 본 논문에서는 지원 도구인 CodeAmigo를 개발하여 제안된 방법을 지원하였다. 우리는 지원 도구를 두 가지의 널리 알려진 Java기반 오픈 소스 프로젝트에 적용하고, 검출 결과의 정확도를 계산하여 제안된 접근 방법의 타당성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

RDA(Relational Discriminant Analysis)는 패턴의 특징벡터 대신에 학습 패턴을 대표하는 프로토타입들과의 비유사도 벡터에 기반하여 식별기를 설계하는 방법이다. 따라서 RDA 식별기의 성능은 프로토타입을 선택하는 방법과 비유사도를 측정하는 방법에 따라 결정된다. 본 논문에서는 PRS(Prototype Reduction Schemes)를 이용하여 프로토타입을 추출한 다음, 샘플 벡터들간의 마할라노비스 거리에 의한 상관행렬로 RDA의 식별성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 데이터 및 실-생활 데이터를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 식별성능이 기존의 방법에 비하여 개선되었음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.190-194
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• 2008

본 논문은 지능형 서비스 로봇의 여러 기술들 중에서 기본적인 기술인 화자식별 기술에 관한 내용이다. 화자식별 기술은 화자의 음성신호를 이용하여 등록된 화자들 중에서 가장 유사한 화자를 찾아내는 것이다. 기존의 mel-frequency cepstral coefficient 를 이용한 화자식별 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 성능을 보장하지만 잡음환경에서는 성능이 급격하게 떨어진다. 이렇게 잡음환경에서 성능이 떨어지는 요인은 등록환경과 식별환경이 다른 불일치문제 때문이다. 본 논문에서는 불일치문제를 해결하기 위해 relative autocorrelation sequence mel-frequency cepstral coefficient 를 사용하였다. 또한, 기존의 relative autocorrelation sequence mel-frequency cepstral coefficient 의 제한된 정보문제와 잔여잡음문제를 해결하기 위해 멀티스트리밍 방법과 멀티스트리밍 방법에 특정벡터 재결합 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제한 하였다. 실험결과 제한된 방법들이 기존의 특정벡터보다 잡음환경에서 높은 화자식별 성능을 보여주었다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.69-74
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• 2018

도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.121-129
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• 2008

본 논문은 소프트웨어의 취약점을 표현하기 위한 방법으로 단위 취약점을 기반으로 한 의미기반 취약점 식별자 부여 방법을 제안하고 있다. 의미기반 취약점 식별자 부여를 위해 기존의 취약점 단위를 DEVS 모델링 방법론의 SES 이론에서 사용되는 분할 및 분류(Decomposition/Specialization) 절차를 적용하였다. 의미기반 취약점 식별자는 취약점 점검 규칙 및 공격 탐지 규칙과 연관 관계를 좀 더 낮은 레벨에서 맺을 수 있도록 해주고, 보안 관리자의 취약점에 대한 대응을 좀더 편리하고 신속하게 하는 데 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 Nessus와 Snort의 규칙들이 의미기반 취약점 식별자와 어떻게 맵핑되는 지를 제시하고, 보안 관리자 입장에서 어떻게 활용 될 수 있는 지를 3가지 관점에서 정리하였다. 본 논문의 기여점은 의미기반 취약점 식별자 개념 정의 및 이를 기반으로 한 취약점 표현과 활용 방법의 제안에 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.70-72
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• 2005

데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.

• 베이커리
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• 7호통권360호
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• pp.70-71
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• 1998

• 한국화재조사학회지
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• 제4권1호
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• pp.70-74
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• 2004

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2022

본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.459-466
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• 2014

본 논문은 항공기의 JEM(Jet Engine Modulation) 신호를 분석하여 표적을 식별하는 방법에 관한 것이다. 제트 엔진의 각 단의 날개 수 정보로부터 계산된 하모닉 주파수 마스크를 이용하여 스펙트럼을 분석함으로써 엔진 기종을 식별하는 방법을 제안한다. 기존의 방법처럼 각 단의 쵸핑(chopping) 주파수를 찾기 위한 복잡한 논리적 알고리즘이나 스펙트럼 비교 방법처럼 미리 모사된 엔진 스펙트럼 DB(Database)를 필요로 하지 않으며, 엔진 DB의 날개 수 정보를 이용하여 추출한 하모닉 성분을 비교함으로써 식별이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 정밀 축회전속도(spool rate)를 찾는 방법을 제시함으로써 날개 수 추정이나 하모닉 주파수의 위치 계산에서 오류를 줄일 수가 있다.