• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.101-102
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• 2019

산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.475-478
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• 2011

지금까지 음악 정보 검색을 위한 다양한 내용 기반 음악 검색 및 비교 방법이 제안되었다. 그런데, 기존 연구들은 질의 방식 및 검색 카테고리가 변화함에 따라 상이한 방법을 제시하고 있어 음악 검색 방법을 통합하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본고에서는 내용 기반 음악 검색의 일반화를 위한 내용 기반 음악 요소 검색(CBMER) 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 확률적 은닉 성분 분석(PLCA)을 사용하여 음원을 분해하고, 각 분해 요소로부터 오디오 특성을 추출하였다. 제안 방법을 사용하여 다양한 질의 방식 및 검색 카테고리로 내용 기반 음악 요소 검색이 가능함을 보이기 위해, 남성/여성의 목소리로부터 질의를 생성하여 목소리 성별에 따른 음악을 검색하는 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.707-716
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• 2017

디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.59-62
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• 2018

모순이라는 관점에서 문제를 창의적으로 해결하고자 한 나비 모형은 모순의 유형을 나누어 정의하고 유형별 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략을 정의하여 논리적 접근을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 모순 문제와 문제에 대한 시간 및 구성요소들의 특성을 이용하여 모순 유형을 결정하고 주어진 문제의 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략, 나비 다이어그램을 제시하는 프로그램을 개발한다. 또한 모순 유형 중에서 추상적 해결 전략으로 두 가지 매개 모순을 모두 만족시켜야 하는 문제의 구체적 해결 전략을 개발하기 위하여 시간과 구성요소의 분할과 결합 전략에 대한 알고리즘을 설계한다. 본 연구는 나비 모형을 기반으로 모순 문제의 구체적인 해결 전략을 자동적으로 찾을 수 있도록 돕는다. 궁극적으로는 나비 모형을 기반으로 컴퓨터가 스스로 모순 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.180-191
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• 2008

적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.119-129
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• 2010

라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.11-17
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• 2024

폐암은 크기가 다양하고 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하기 때문에 흉부 CT 영상에서 폐암을 정확하게 분할하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 심층 감독을 포함하고 UNet3+를 백본으로 사용하는 폐암 분할 네트워크를 제안한다. 또한, 픽셀 기반, 영역 기반 및 형태 기반의 3가지 구성 요소로 이루어진 하이브리드 병변 초점 손실함수를 제안한다. 이를 통해 배경에 비해 작은 영역을 차지하는 폐암 부분에 집중하고, 불명확한 경계를 처리하는데 도움이 되는 형태 정보를 고려할 수 있다. 제안 방법을 UNet 및 UNet3+와 비교 실험을 통해 검증하였고, 제안 방법은 모든 폐암 크기에서 DSC 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권10호
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• pp.1-9
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• 2003

컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.