• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.540-543
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• 2004

VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성 할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1245-1248
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• 2003

Ad-hoc 네트워크는 유선 인프라의 구성이나 도움 없이 이동 단말기들로만 손쉽게 통신망을 구성하여 긴급구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터 서비스를 제공할 수 있는 무선 네트워크를 말한다. 지금까지는 이러한 무선망에서는 품질보다는 연결 자체에 큰 의미를 두어왔으나, 최근에는 Ad-hoc 릴레이 시스템과 같은 확장된 개념의 Ad-hoc 망으로 범위가 넓혀지고 있어 품질에 대한 요구 수준이 증대되고 있다. 기존 Ad-hoc 라우팅 프로토콜들은 고품질의 안정된 멀티미디어 정보 전달과 같은 사용자들의 요구를 충족시킬 수 없으므로, Ad-hoc 네트워크에서도 유선망에서와 같은 QoS 보장을 위한 기술이 부가되어야만 하며, 본 논문에서는 이상과 같은 추세에 맞춰 보다 안정적이고 품질이 보장될 수 있도록 분산형 QoS모니터링 기법이 도입된 DQM-CBRP를 제안한다. 그리고 이 DQM 기반 CBRP 라우팅 프로토콜의 적정한 운용을 위해 시뮬레이션을 수행하고 적정 운용 노드 수나 운용 범위 등을 분석한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.363-370
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• 2002

RF에서 동작하는 초미세 공정 MOS 트랜지스터의 기판 효과에 따른 기판 회로망과 물리적 의미를 가지는 파라미터 추출법이 고려되었다. 제안된 기판 회로망에는 단일의 저항과 링-형태의 기판 콘택에 의해 생성된 인덕터가 포함되었다. 모델 파라미터는 최적화 과정 없이 단절된 게이트와 공통-벌크 구성을 갖는 MOS 트랜지스터에서 측정된 S-파라미터로부터 추출된다. 제안된 기술은 다양한 크기의 MOS 트랜지스터에 적용되어졌다. 추출된 기판 회로망을 이용한 가상실험 결과와 측정치는 약 300Hz까지 일치함을 검증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제8권1호
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• pp.1-26
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• 1998

본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제3권1호
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• 정보와 통신
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• 제31권4호
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• pp.60-69
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• 2014

스마트폰, 스마트 패드, 스마트TV 등 다양한 스마트 기기들의 이용이 급격히 활성화 되면서 스마트미디어 산업이 중요한 자리매김을 하고 있다. 특히, 방송망과 인터넷을 결합한 스마트 TV의 도입으로 멀티플랫폼을 이용하여 융합 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 하이브리드 미디어 기술이 중요하게 이슈화되고 있다. 하이브리드 미디어 기술은 방송망, 인터넷, 모바일망 등의 다양한 서비스 플랫폼들을 이용하여 콘텐츠 생성, 전달, 소비의 모든 프레임워크에 관련된 중요한 기술이다. 본고에서는 하이브리드 미디어 기술의 개념 및 의미에 대해 살펴보고, 하이브리드 미디어 기술을 이용한 다양한 응용서비스에 대해 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.583-586
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• 2003

보안이 점점 큰 의미를 가지는 요즘, 생체정보를 개인 신분 확인수단으로 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다 생체정보를 이용한 분야로는 얼굴 인식, 지문 인식, 정맥 인식, 홍채 인식 등이 있는데 그 중에서도 홍채는 패턴의 불변성과 개인의 정보로 이용될 수 있을 정도로 다양한 패턴 형태를 이루고 있다. 이러한 홍채를 이용하여 신분을 인식하기 위해서는 불필요한 영역은 배제하고 인식을 위한 특징만을 가지고 있는 영역을 정확히 찾는 것이 중요하다고 하겠다. 또한 인식 시간의 단축을 위해서 특징 데이터의 크기를 줄이기 위한 방법도 고려되어야 한다. 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홍채의 특징이 가장 많이 분포되어 있는 영역을 찾기 위한 전처리 기법과 인식을 위한 신경망에서 인식시간을 단축하면서 인식률을 높일 수 있는 최적의 신경망 구조를 찾아내는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.565-567
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• 2005

상향 링크와 하향 링크의 대역폭이 다른 비대칭 망 환경에서 범용 TCP를 사용하는 경우, 상향 링크의 혼잡으로 인해 TCP의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 하향 링크에서 데이터 세그먼트의 크기를 조정하여 상향 링크의 혼잡을 완화시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 단대단 의미구조를 유지하면서 망의 상태에 따라 세그먼트의 크기를 최적으로 조절하여 응답 패킷을 최소한으로 생성하도록 하는 특징을 가지고 있다. 특히, 조정된 크기를 갖는 세그먼트가 전송 도중에 오류가 발생하는 경우에 빠른 복구를 위해 SACK를 사용한다. 또한, 혼잡 제어 구간에서는 세그먼트의 크기를 조절하지 않도록 하여 줄어든 응답 패킷의 수로 인한 성능 감소를 방지한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-356
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• 2020

관용구는 둘 이상의 단어가 결합하여 특정한 뜻을 생성한 어구로 기계번역 시 종종 오역이 발생한다. 이는 관용구가 지닌 함축적인 의미를 정확하게 번역할 수 없는 기계번역의 한계를 드러낸다. 따라서 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)에서 관용구를 효과적으로 학습하려면 관용구에 특화된 번역 쌍 데이터셋과 학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 한-영 관용구 기계번역에 특화된 데이터셋을 이용하여 신경망 기계번역 모델에 관용구를 효과적으로 학습시키기 위해 특정 토큰을 삽입하여 문장에 포함된 관용구의 위치를 나타내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 학습하였을 때 대부분의 신경망 기계 번역 모델에서 관용구 번역 품질의 향상이 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.