• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.75-82
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• 2012

In this paper, an improved community detection algorithm based on the modularity is proposed. The existing algorithm does not consider the information that the nodes have in checking the possible modularity increase, hence the computation may be inefficient. The proposed algorithm computes the node degree (weight) and sorts them in non-increasing order. By checking the possible modularity value increase for the nodes in the nonincreasing order of node weights, the algorithm finds the final solution more quickly than the existing algorithm does. Through the computational experiments, it is shown that the proposed algorithm finds a modularity as good as the existing algorithm obtains.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.5
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• pp.295-305
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• 2022

In the modern artificial intelligence society, the goal of education is to cultivate convergent talents who can adapt well to and lead the artificial intelligence society. The core competency required of convergent future talents is to be able to understand and create software well. In this respect, algorithmic education is very important. Therefore, in this study, an algorithm education program was developed to improve convergent thinking ability. The effectiveness was verified through the paired samples t-test by conducting a pre-post test of convergent thinking ability, and it was found that students' convergent thinking ability was significantly improved in the areas of algorithm knowledge and function.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.3
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• pp.25-29
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• 2021

초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.6
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• pp.123-139
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• 2011

Web spam has a significant influence on the ranking quality of web search results because it promotes unimportant web pages. Therefore, web search engines need to filter web spam. web spam filtering is a concept that identifies spam pages - web pages contributing to web spam. TrustRank, Anti-TrustRank, Spam Mass, and Link Farm Spam are well-known web spam filtering algorithms in the research literature. The output of these algorithms depends upon the input seed. Thus, refinement in the input seed may lead to improvement in the quality of web spam filtering. In this paper, we propose seed refinement techniques for the four well-known spam filtering algorithms. Then, we modify algorithms, which we call modified spam filtering algorithms, by applying these techniques to the original ones. In addition, we propose a strategy to achieve better quality for web spam filtering. In this strategy, we consider the possibility that the modified algorithms may support one another if placed in appropriate succession. In the experiments we show the effect of seed refinement. For this goal, we first show that our modified algorithms outperform the respective original algorithms in terms of the quality of web spam filtering. Then, we show that the best succession significantly outperforms the best known original and the best modified algorithms by up to 1.38 times within typical value ranges of parameters in terms of recall while preserving precision.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.143-145
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• 2012

멀티레벨 스토리지 접근은 클라우드 시스템, 가상화 환경, 네트워크 기반 스토리지 등 많은 컴퓨팅 환경에서 널리 사용되고 있다. 이러한 멀티레벨 스토리지의 접근성능을 향상시키려면, 되도록 하위 레벨의 스토리지로 요청이 일어나지 않게 하는 것이 중요하며, 이는 각 레벨의 버퍼캐시 성능이 큰 영향을 미친다. 다양한 버퍼캐시 알고리즘들 중 ARC 알고리즘은 동작의 간결성과 고성능으로 인해, 많은 워크로드에서 가장 좋은 성능을 보이는 캐시 알고리즘으로 알려져 있다. 그러나, ARC 알고리즘은 2차 레벨 버퍼캐시에서는 좋은 성능을 보이지 않는데, 이는 ARC 알고리즘이 멀티레벨 캐시의 특성을 반영하지 못하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 멀티레벨 캐시의 특성과 이를 반영한 M-ARC 라는 멀티레벨 버퍼캐시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알로리즘은 기존 ARC에 비해 약 2배 이상 향상된 성능을 보여주고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.25-30
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• 2001

This paper proposes an enhanced Simulated Annealing(SA) algorithm for Rural Postman Problems(RPPs). In SA, the cooling schedule is an important factor for SA algorithms. Hence, in this paper a cooling schedule is proposed for SA for RPPs. In the simulation. the results of the SA using the proposed cooling schedule and the results of the SA using the existing cooling schedules are compared and analyzed. In the simulation results, the proposed method obtained the better results than the existing methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.267-270
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• 2005

커널 함수는 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(FKKNN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.124-126
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• 2002

최근의 TDMA(Time Division Multiple Access) 알고리즘에 대한 발전 방향을 살펴보면 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 먼저, 대용량의 데이터 - 멀티미디어 데이터 등 - 에 대한 활용이 많아짐에 따라 전송할 데이터를 적절하게 Scheduling하여 전송 효율을 증대시키는 접근 방향이 있으며, 또 다른 접근으로는 Time Slot에 대한 재사용성이나 Slot 할당 기법의 개선을 통하여 성능을 향상시키는 방법이 있다. 본 논문에서는 후자에 거론된 Time Slot에 대한 재사용성이나 Slot 할당 기법의 개선 방법 중의 하나인 STDMA(Self-organized TDMA)알고리즘에서, Slot 할당 시의 충돌 회피 방법을 고려하여 기존의 STDMA 알고리즘의 효율을 향상시키고자 한다. 현재 STDMA 알고리즘에서는 가용한 통신 범위 내에서의 Slot에 대한 할당 여부가 알고리즘 내에서 정의되고 있다. 따라서 부가적인 알고리즘의 추가가 없이 Slot할당 상황을 알 수 있으며, 이를 통하여 Slot 할당 단계에서 충돌 회피 방법을 추가하여 Conflict를 회피하도록 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.12
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• pp.1548-1555
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• 1999

본 논문에서는 하이퍼그래프의 {{{{k분 분할을 위한 서열화(vertex ordering) 알고리즘의 효율을 개선하기 위한 후처리 알고리즘인 재서열법을 소개한다. 제안된 알고리즘은 {{{{k분 분할을 위한 다양한 알고리즘에 쉽게 적용될 수 있다. 보통 초기 분할은 서열화를 기반으로 하는 알고리즘에 의해 형성된다. 그 후 제안된 알고리즘은 클러스터와 정점을 재배열하여 분할하는 과정을 반복함으로써 분할의 효율을 향상시켜간다. 이 방법을 여러 가지 그래프에 적용하여 향상된 결과를 얻었다.Abstract This paper addresses the post-processing algorithm for {{{{k-way hypergraph partitioning by using a cluster and vertex reordering method. The proposed algorithm applies to several {{{{k-way partitioning algorithm. Generally, the initial partition generating method is based on a vertex ordering algorithm. Our reordering algorithm construct an enhanced partitioning by iteratively partition the reodered clusters and vertices. Experimental results on several graphs demonstrate that reodering provides substantial enhancement.