• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2345-2347
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• 2001

본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.871-878
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• 2004

최근 MANET은 다양한 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 DSR, AODV, TORA 등과 같은 요구 기반 라우팅 프로토콜을 대상으로 응용 서비스, 대역폭, 데이터 전송률 사이의 관계를 분석하여 제시하고자 한다. 응용 서비스 데이터는 센서 데이터, 문자 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 분류하였다. 실험은 OPNET을 사용하여 약 20개의 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크를 설계하여 실시하였다. 실험의 평가척도는 패킥 전송 성공률, 평균 종단 지연 미 라우팅 로드의 3가지로 하였으며, 실험 결과로서 응용 서비스 데이터 유형에 따라 최적의 요구 기반 라우팅 알고리즘의 선정과 이를 지원하기 위한 무선 통신 특성에 대한 재원을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 종합해 보면 요구 기반 라우팅 프로토콜중 TORA가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 실험의 연구 결과는 대규모 무선 네트워크를 위한 Ad-hoc 라우팅 프로토콜 개발시 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2004년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.33-40
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• 2004

본 논문에서는 한국과 일본에 위치한 여러 연구기관들 사이에서 수행된 온라인 네트워크 유사동적 실험결과에 대해 나타내었다. 예제 구조물로는 4경간 연속의 면진 교량을 이용하였다. 실험 장비를 보유하고있는 두 연구기관에서 면진 장치의 비선형 거동에 대한 실험을 수행하고 각 실험 결과를 조합하여 전체구조의 동적 해석을 수행하였다. 본 논문에서는 먼저 인터넷을 이용한 두 가지 데이터 전송기법을 이용하여 두 기법의 효율성을 비교, 분석하였다. 또한 최근 국내에 위치한 두 연구기관 사이에서 수행된 실험 결과에 대해 논의하였다. 마지막으로 유선과 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험 기법에 대하여 나타내었다. 그 결과, 온라인 네트워크 실험에 소요된 실험 시간은 데이터 전송 기법과 실험장비에 따라 매 시간 단계의 데이터 전송에 0.2-15초, 각 연구기관의 유사동적 실험에 1-10초의 시간이 소요되어 매우 큰 폭으로 변화함을 알 수 있었다. 또한 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험의 경우, 뛰어난 이동성과 인터넷 보안성 등과 같은 여러 가지 장점을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.18-31
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• 2009

최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재생산성에 대한 신뢰도가 증가하고 있어 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 공개되어 있는 국내, 외 마이크로어레이 데이터는 실험 방식, 플랫폼 등에 따라 서로 다른 데이터 항목과 포맷을 가지므로 데이터의 실제적 접근 및 활용이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실험 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법, 분석 방식 등이 서로 다른 기존의 마이크로어레이 데이터를 효율적으로 검색, 공유, 통합할 수 있는 마이크로어레이 데이터 공유 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 서비스 기반 기술을 이용하여 분산된 마이크로어레이 데이터를 통합하며, 각 사이트의 사용자는 UDDI를 통하여 검색한 데이터를 표준 MGED 기반의 공통 데이터 구조로 자동 변환하여 다운 받을 수 있다. 정의된 공통 데이터 구조는 IDF,ADF,SDRF,EDF로 구성되어 다양한 구조의 마이크로어레이를 통합할 수 있는 템플릿 역할을 수행하며, MAGE-ML, MAGE-TAB, XML Schema 문서로 저장할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 자동 데이터 제출기, 파일 관리자 등은 마이크로어레이 데이터 공유를 위한 다양한 부가 기능을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.449-452
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• 2007

센서네트워크 기반의 위치 인식 시스템은 주변 센서 노드들로부터 거리 정보를 받아 위치를 산출한다. 현재 위치 인식 시스템에서 비콘 주기는 이동성을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비콘 주기에 따른 수신 데이터양과 이동성에 따른 거리 산출 성능을 실험을 통해 분석하였다. 이러한 실험을 통해 짧은 비콘 주기에서는 수신 데이터가 증가하지만 고속의 이동 환경에서는 에러율이 급격히 증가함을 확인 할 수 있었다. 이동성에 따라 비콘 주기를 변화시켜 실험을 수행하고, 수신된 데이터의 에러율과 유효 데이터를 근거로 속도에 따라 비콘 주기를 조절할 필요성이 있음을 확인 하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.66-71
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• 2010

본 논문에서는 멀티 모달리티가 인간의 기억 현상 중에서 특히 회상 현상에 도움이 될 것이 라는 아이디어를 인간 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 비교 확인한다. 우리는 순차적 멀티모달리티 정보가 기억회상 현상에 미치는 영향을 알아보기 위해서 확률 하이퍼그래프 메모리모델을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과를 동일한 데이터를 사용한 인간 실험 결과와 비교하였다. 본 실험에서는 TV 드라마의 비디오 데이터를 이용하여 이전시점의 사진과 문장 정보가 다음 시점의 문장 생성에 미치는 영향을 확인하였다. 본 실험의 목적은 이전 시점의 문장 정보와 문장/사진 정보를 활용하여 멀티 모달리티의 영향을 확인하는 것이며 다양한 시점의 정보를 활용하여 순차성이 회상에 갖는 영향을 확인하는 것이다. 이를 통해서 기억 회상 현상에 있어서 멀티 모달리티가 미치는 영향과 순차적 데이터가 미치는 영향을 보일 수 있었으며, 기계를 통해서 인간의 기억 회상 현상을 재현할 수 있는 시뮬레이션 모델을 구현 하는데 실마리를 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.857-860
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• 2016

이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.803-806
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• 2017

고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.709-711
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• 2004

최근 단백질간의 상호작용의 중요성의 이해와 함께 축적되어 가는 단백질 정보들 간의 상호작용을 예측하기 위하여 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 예측 실험이 활발하다. 하지만 이는 거대한 생물 데이터를 처리하기 위해 많은 연산시간을 필요로 한다. 즉, 방대하게 존재하는 데이터를 처리하기 위해 SVM을 통한 실험은 정확한 결과뿐만 아니라 빠른 처리속도를 요구하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 개선을 통해 빠른 처리속도로 데이터를 처리하는 incremental SVM과 이를 병렬화 하여 더욱 빠른 처리시간을 가지는 Parallel SVM(PSVM)을 소개하고 실험해 본다. 즉, 단백질 상호작용에 사용되어지는 데이터를 PSVM을 사용한 실험을 통하여 정확성과 처리속도를 측정, 비교함으로써 단백질 상호작용 예측에 적합한지를 검증해본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.995-997
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• 2014

뇌파는 최근에 가장 많이 연구되고 있는 생체신호이다. 본 연구에서는 오픈 감정뇌파데이터인 DEAP Dataset를 활용한 데이터 분석 실험을 시행하였다. DEAP Dataset는 총 32개의 데이터이며, 32채널로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 디지털 필터인 IIR(Infinite Impulse Response) Filter를 사용하여 잡음을 제거하였고, 인공산물인 안구잡파(EOG: Electrooculograms) 제거에는 LMS(the Least Mean squares) 알고리즘을 사용하였다. 감정분류는 Valence-Arousal 평면을 사용하여 네 개의 감정으로 구분하였고, 분류 실험으로는 패턴인식 알고리즘인 SVM(support Vector Machine)를 사용하였다. 실험결과 SVM이 70%대의 결과를 도출하여 이전 실험결과보다 높은 정확도를 도출하였다.