• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.149-154
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.242-245
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• 2008

본 논문은 RFID 등에 위치정보를 식별할 수 있는 정확한 위치정보 식별자를 적용할 것을 제안한다. 그리하여 리더 단말기를 이용하여 더 정확히 찾고자 하는 위치의 정보를 알 수 있도록 도와주는 시스템을 설계한다. 이것은 기존의 CPS 및 무선 네트워크를 사용할 때 발생할 수 있는 부정확한 위치정보의 문제점을 해결하고, 태그를 통해 즉각적인 위치정보의 획득이 가능해 짐으로서 현재 이동통신사에서 제공하고 있는 위치정보에 대한 비용을 절감하는 효과가 있으며 사용자가 더 정확히 찾고자 하는 대상을 조회하도록 도와준다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.280-285
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• 2008

유비퀴터스 공간컴퓨팅 환경이란 사용자가 언제 어디서든 원하는 지리정보를 쉽게 사용할 수 있는 융복합 IT환경을 말한다. 이 유비퀴터스 공간컴퓨팅 환경에서 객체의 위치는 이질적 공간에서 수시로 변하는 특성을 가진다. 공간의 이질성과 이동성에 대한 유지관리는 지리정보 서비스공급자들에게 많은 부담으로 존재한다. 이에 대한 해결을 위해, 본 연구는 물리적 위치변화에 독립적인 논리적 위치참조체계(이후, 'u-Position' 체계)를 제안한다. u-Position 체계는 IRI형태의 명명 체계와 이를 해석하기 위한 인터페이스들로 구성된다. 인터넷 환경에서 u-Position의 서비스 구조를 보여준 후, 사용 예를 기술하겠다. u-Position은 feature가 여러 공간에서 다른 좌표체계에 의해 다중 표현 되더라도, 이 feature를 인식하는 유일 식별자로서 변하지 않는다. 그러므로 공간의 이질성과 위치 이동성이 존재하는 유비퀴터스 공간컴퓨팅 환경이라 하더라도 객체의 위치투명성(location transparency)과 공간의 연결성(seamlessness)을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.61-64
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• 2004

RFID 시스템에서 태그와 리더 사이의 통신은 Radio Frequency를 이용해서 이루어짐으로 공격자에 의해 도청될 수 있으며, 태그의 정보가 노출되면 사용자의 프라이버시 침해 문제를 가져올 수 있다. RFID 태그의 프라이버시를 보호하기 위해 제안된 대부분의 기존 방식들은 태그의 ID를 식별하기 위해 모든 태그에 대한 정보를 가지고 식별 과정을 수행해야 하는 비효율성을 가지고 있다. 본 논문에서는 태그의 출력을 매번 다르게 변화시켜, 태그에 대한 위치 추적을 불가능하게 하고, 3번의 지수연산만으로 해당 태그를 식별할 수 있는 RFID 가변 정보화 방식을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.883-892
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• 2016

스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.

• 인지과학
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• 제24권4호
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• pp.365-391
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• 2013

순간 노출된 자극판에서 표적과 동일한 방해자극이 옆에 있을 때, 표적의 정확 보고율이 떨어지는 부적 반복효과가 보고되어 왔다. 본 연구는 부적 반복효과의 성질을 탐구하기 위해, 자극판의 제시 전에 표적이 제시될 가능성이 있는 위치를 빨간 네모(주의창)로 표시하고, 표적이 제시되지 않는 위치는 회색 네모(비주의창)로 표시하는 기법을 도입했다. 실험참가자는 주의창 위치를 주의함으로써 표적을 더 잘 식별할 수 있을 것이다. 실험 1에서는 세 위치 중 두 위치가 개별(작은) 주의창으로 표시되었고, 실험 2에서는 네 위치 중 가운데 두 위치가 합쳐진(큰) 주의창으로 표시되었으며, 실험 3에서는 네 위치 중 가운데 두 위치가 큰 주의창으로 표시되거나 그 둘 중 한 위치가 작은 주의창으로 표시되었다. 세 실험의 결과, 주의창 위치에 제시된 두 문자들을 식별하는 조건에서는 선행 연구와 같이 부적 반복효과가 관찰되었다. 비주의창 위치에 제시됨으로써 주의 받지 않은 방해자극은, 세 실험에 걸쳐서 표적의 식별에 부적 반복효과(혹은 그 경향성)를 낳거나, 또 그 반대효과인 정적 반복효과(혹은 그 경향성)를 낳았는데, 표적과 방해자극의 거리 및 주의창의 크기가 중요한 변인인 것으로 보인다. 이러한 결과는 부적 반복효과에 대한 반복맹 설명이나 위치불확실성 가설이나 억제적 주의포착 가설로 잘 설명되지 않는다. 대신에 자극판에서 요구되는 공간 주의 변동을 고려할 필요성을 제안한다. 주의와 지각의 관계에서 본 연구 과제의 역할에 대한 논의를 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2590-2598
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• 2011

AIS(선박자동식별시스템)는 인접한 선박의 정보를 서로 통신하여 해양사고를 예방하거나 대응할 수 있게 해주고, 해상의 다양한 정보를 다른 정보와 융합하여 새로운 정보를 창출할 수 있는 해양 정보시스템의 핵심이라 할 수 있다. 이러한 AIS정보는 많은 잠재적 정보를 담고 있지만, 저장과 관리의 미흡으로 사용하기 쉽지 않고, 또한 정보를 얻기 위해 반드시 AIS 송수신기가 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 AIS와 XML을 이용한 선박위치정보 서비스를 제안한다. 이를 위해 NMEA-0183으로 인코딩된 AIS 정보를 디코딩하여 데이터베이스로 저장하고, 인터넷 상에서 XML을 이용하여 정보를 탐색하는 서비스를 구축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.