• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.65-68
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• 2011

최근 무선 통신 기술의 발달 및 모바일 기기의 발달로 인하여 위치 기반 서비스가 주목을 받고 있다. 그러나 사용자의 정확한 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하는 것은 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있기 때문에, 사용자 정보 보호를 위해 도로 네트워크를 고려하여 질의영역을 생성하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 따라서 질의영역에 대한 효율적인 질의 처리 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 도로 네트워크에서 사용자 정보 보호를 지원하는 질의영역에 대한 k최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 POI를 효율적으로 검색하기 위하여 Island 인덱스를 사용한다. 또한, 본 논문은 질의 처리 성능을 향상시키기 위해 적응적 Island 인덱스를 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법들에 비해 네트워크 확장 비용 및 서비스 시간 측면에서 우수함을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1126-1127
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• 2009

이동통신의 급속한 발전과 함께 사용자의 서비스 요구를 만족시키기 위한 femtocell 기술이 개발되고 있다. Femtocell 기지국은 적은 사용자를 대상으로 고품질의 서비스를 제공할 수 있지만, 기존 기지국에 비하여 숫자가 많고 별도의 사용자 접속 리스트를 유지한다는 점에서 확장성 측면에서 한계를 보이고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지리적 특성과 사용자 연관성이 높은 femtocell 기지국 간 하나의 관리 영역을 가지기 위한 서비스 클러스터 구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 femtocell 기지국들과 이동단말들의 상호 작용만을 통하여 수행되므로 높은 확장성을 가진다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.59-64
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• 2007

데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.455-458
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• 2004

소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위해 물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장하는 합성 어퍼쳐 소나에 대한 연구와 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 빔 영역에서 어레이를 합성하는 FFTSA(Fast Fourier Transform Synthetic Aperture) 기법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터로 부어레이 간의 시-공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.127-129
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• 2006

본 논문은 종양을 주입한 쥐의 FDG-PET영상에서 정상세포보다 포도당대사가 활발한 종양조직의 3차원적 위치를 파악하고 잔여암 전이여부를 판별하기 위한 3차원 볼륨 가시화기법을 제안한다. 종양조직과 주변조직의 시각적 대비를 크게 하기 위해 명암도 분포에 따라 조직을 여러 클러스터로 나눈 후, 적응적 투명도 전이함수를 사용하였다. 관심영역을 불투명하게 표현하고 조직간 투명도 변화량을 크게 줌으로써 잡음이 심한 PET 영상에서 전경영역과 배경영역을 구분할 수 있었고, 명확한 시각대비 결과를 얻을 수 있었다. 추후 명암도값 외에 영암도 기울기, 관심영역 우선순위 등을 고려한 다차원 전이함수기법으로 확장함으로써 종양영역의 경계를 더욱 강조할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.493-495
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• 2002

다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.197-216
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• 1997

본 연구는 의사결정지원시스템의 모델베이스 개발에 있어 개념적 스키마 설계를 위한 개념적 모델링 도구를 개발하는 것이 목적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 개념적 모 델베이스 설계에 있어 객체모델링기법(Object Modeling Technique : OMT)에서 제시된 객 체모델의 확장을 시도한다. 또한 본 연구는 확장된 객체모델을 이용하여 특정 문제영역에서 개념적 모델링을 위한 방법을 제시하며, 확장된 객체모델이 실제문제를 얼마나 효과적으로 모델링 할 수 있는가를 보이기 위하여 정유회사의 수송문제에 적용하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.773-777
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• 2011

본 논문에서는 국부적으로 비선형 거동을 보이는 고전적인 $J_2$ 소성흐름 이론에 근거한 탄소성 문제의 해를 효율적으로 구하기 위해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 제안한다. 제안된 기법은 비선형 거동을 보이는 영역을 포함하는 국부 문제의 비선형 해를 구하고 이를 일반유한요소법의 단위 오목 분할의 개념을 통해 전체 문제의 해 공간을 확장하는데 이용한다. 이는 적은 계산량으로 복잡한 탄소성문제의 정확한 해를 얻는 것을 가능하게 하며 기법의 강건성과 정확성을 입증하기 위한 수치해석 예제가 다루어진다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.459-462
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.3
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• pp.381-390
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• 2001

In this paper, a new improved crack analysis technique by Element-Free Galerkin(EFG) method is proposed, in which the singularity and the discontinuity of the crack successfully described by adding enrichment terms containing a singular basis function to the standard EFG approximation and a discontinuity function implemented in constructing the shape function across the crack surface. The standard EFG method requires considerable addition of nodes or modification of the model. In addition, the proposed method significantly decreases the size of system of equation compared to the previous enriched EFG method by using localized enrichment region near the crack tip. Numerical example show the improvement and th effectiveness of the previous method.