• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1033-1038
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• 2015

상보 필터(Complementary Filter)는 실시간 자세계측을 위해 신호처리 방법으로 많이 사용된다. 필터 설계에서 2차 이상의 버터워즈 특성을 갖도록 하여, 통과대역에서 이득은 균일하고 차단대역에서는 차단 특성이 좋은 버터워즈 특성(Butterworth Filter)을 갖는 상보필터의 설계방법을 제안한다. 적정한 필터 계수의 설정으로 필터의 성능 개선이 이루어짐을 시뮬레이션을 통하여 입증하여 보인다. 시뮬레이션을 바탕으로 산정된 필터의 계수를 이용하여 실시간 신호처리가 가능함을 실험으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.178-180
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• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2253-2256
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• 2003

인터넷이 가지고 있는 보안 취약성 때문에 바이러스, 해킹, 시스템 침입, 시스템 관리자 권한 획득, 침입사실 은닉, 서비스거부공격 등과 같은 다양한 형태의 네트워크 공격에 노출되어 있다. 이러한 네트워즈 공격으로 인해 인터넷에 대한 침해가 증가하고 있어 공공기관과 사회기반시설 및 금융 기관은 피해 규모와 영향이 크다. 따라서, 인터넷 침해를 최소화하기 위해 동적으로 침입을 감지하고 제어할 수 있는 보안 기술이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크의 패킷을 필터링하고 침입을 탐지하며 불법 침입을 통보하는 커널 수준의 통합 보안 엔진을 설계하고 구현하여 안전한 네트워킹 환경을 제공하며, 보안 환경의 변화에 민첩하게 유기적으로 대처할 수 있는 통합된 관리 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.705-712
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• 2013

능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.6-10
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• 1983

본 논문에서는 레지듀 연산(residue arithmetic)을 사용하여 디지탈 필터를 실현하는 한 가지 방법을 제시 하였다. 기존의 레지듀 디지탈 필터가 비교적 적은 비트 수를 갖는 신호만을 처리할 수 있었던 것에 비해, 여기서는 비트 슬라이스 알고리즘[1]의 원리를 적용함으로써 보다 많은 비트 수를 갖는 신호를 처리할 수 있도록 했으며, 또한 레지듀 가감산 및 승산은 연산표에 의해서 고속으로 수행될 수 있으므로 이를 이용하여 비트 슬라이스 알고리즘의 단점인 융통성 (flexibility)의 문제를 해결하였다. 실제로 종속 접속형 4차 버터워즈 저역통과 디지탈 필터를 구성하여 실험함으로써 이와 같은 사실들을 입증할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.140-146
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.107-117
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• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.769-771
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 설비인 센서 네트워크는 많은 수의 센서 노드들로 구성되며, 각 센서 노드의 하드웨어는 매우 작은 규모이다. 또한 최소한의 전력 소모를 위하여 센서 노드들은 동적으로 재구성되며, 노드들 간의 통신은 무선 네트워크를 통하여 이루어진다. 센서 네트워크는 구축 목적에 따라 네트워크 토폴로지 및 라우팅 방식이 결정되어야 하고, 이와 더불어 센서 노드의 하드웨어와 소프트웨어도 필요에 따라 다양하게 변경되어야 한다. 따라서 센서 네트워즈가 구현되기 전에 시스템 동작과 성능을 예측할 수 있고 소프트웨어 개발 환경도 제공해주는 시뮬레이터가 사용 가능하다면, 시스템 개발 기간을 크게 단축시킬 수 있을 것이다. 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특별한 응용을 위한 특정 기반의 하드웨어와 운영체제에 국한되어 개발되었기 때문에 다양한 센서 네트워크 환경을 지원하기에는 한계가 있으며, 센서 네트워크 설계상의 주요 요소인 전력 소모량 분석이 포함되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 특정한 응용이나 운영체제에 제한을 받지 않으면서 다양하게 센서 네트워크 환경을 설계 및 검증할 수 있고 전력 소모량 추정도 가능한 시뮬레이터를 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 기계명령어-레일(machine instruction-level)의 이산-사건 시뮬레이션(discrete-event simulation) 기법을 이용함으로써 실제 센서 노드의 프로그램 실행 및 관련 동작들을 세부적으로 예측하는 데 사용될 수 있도록 하였다. 시뮬레이션의 작업부하(Workload)인 명령어 트레이스(instruction trace)로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용으로 크로스 컴파일된 인텔 헥스-레코드 형식(.hex) 또는 S-레코드 형식(.srec)의 파일을 사용한다.들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였