• 한국통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.38-57
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• 1989

본 논문에서는 무늬영상의 분류에 적합한 특징의 선택에 대한 방법을 소개하였다. N개의 이웃한 gray level들의 공간적인 관계는 자동저하함수로 모델화된다. 특징 무늬로부터 취해진 모델 변수들은 최소 자승법으로 예측된다. 이 방법으로 생체세포의 영상들을 분류시킬 수 있다. 열개의 서로 다른 생체세포의 무늬영상으로 실험한 결과 분류의 정확도를 92%까지 이루었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.844-846
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• 2004

Gnutella Protocol기반 네트워크에서 상호간 통신 및 검색과 응답과정에서 릴레이와 브로드캐스팅 되는 Query메시지들로 인해 많은 통신 부하를 초래한다. 또한 멀티 홉을 통한 질의 응답과정의 통신 오버헤드로 인해 통신 효율성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 Zipf's law 을 기반으로 한 검색어 캐싱기법을 통해, 검색어 및 검색된 응답 문자열의 빈도수와 랭킹, 그리고 검색된 파일의 크기와의 상관 관계를 얻어 캐싱 정책을 수립하고. 이에 따라 캐싱함과 동시에 캐싱정책을 이웃 peer에게 전과함으로써 전체적인 네트웍에서의 P2P응용 성능을 향상시킬 수 있는 캐싱 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.28-30
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• 2004

이동 애드혹 환경에서의 멀티캐스트 라우팅 테이블을 이용하여 패킷을 전달하기 위해서는 멀티캐스트 데이터 포워딩이 지원되어야 한다. 무선 환경에서의 멀티캐스트 데이터 포워딩은 유선 환경에서의 멀티캐스트 데이터 포워딩과는 차이기 있다. 유선 환경에서 노드의 네트워크 인터페이스는 다른 노드의 네트워크 인터페이스와 1대1로 연결되고, 네트워크 인터페이스로 들어온 패킷이 다른 노드로 전달되어야 한다면 해당되는 다른 네트워크 인터페이스를 통해 전달된다. 그러나 이동 애드혹 환경에서 대부분의 노드는 하나의 네트워크 인터페이스를 가지며 패킷 진입 인터페이스와 진출 인터페이스가 같고 노드의 무선 네트워크 인터페이스는 이웃 노드의 네트워크 인터페이스들과 1대다의 관계를 갖는다. 이동 애드혹 환경에서 멀티캐스트 데이터 포워딩시에 이러한 특성을 고려하지 않을 경우 패킷 중복현상과 라우팅 루프 문제 등이 유발될 수 있다. 본 연구에서 제안하고 구현한 멀티캐스트 데이터 포워딩 기법은 리눅스 환경에서 넷필터[1]와 중복을 방지하기 위한 별도의 테이블을 사용하여 트리 기반 멀티캐스트 라우팅 프로토콜에 의해 결정된 경로를 이용한 효율적인 멀티캐스트 데이터 포워딩을 지원한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.301-304
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• 2002

본 논문은 한국인 피험자를 대상으로 이루어진 어절 재인 실험 시 관찰된 언어 현상인 길이 효과, 빈도 효과, 그리고 이웃 효과를 설명할 수 있는 한국어 어절 재인 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안한 모델은 코퍼스에서 나타난 어절의 빈도를 이용하여 정렬한 트라이(trie) 구조를 기반으로 하고 있다. 본 모델은 피험자들의 어절 재인 현상을 모두 설명할 수 있으며 피험자들을 대상으로 한 실험에서 사용한 동일 자료를 이용하여 시뮬레이션한 결과 유의미한 상관 관계를 보였다. 현재 시뮬레이션 중 발견된 언어 현상이 한국인 피험자에서도 나타나는지를 규명하기 위한 실험과 영어 단어 재인시의 언어 현상에 대해서도 적용할 수 있는 확장 방안에 대하여 연구를 수행하고 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.141-161
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• 1997

팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.223-232
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• 2003

추천시스템을 설계하는 방법에는 크게 Content-Based Filtering 기법과 Collaborative Filtering 기법이 있다. 이 중 Collaborative Filtering 기법은 사용자가 아직 평가하지 못한 상품에 대한 예측값을 계산할 때, 나와 유사한 상품선호를 갖고 있는 사람들이 그 상품에 대해 평가한 점수를 활용하는 방법이다. 하지만 순수한 Collaborative Filtering 방법은 일반적으로 알려진 Data Sparsity의 문제, First Rater의 문제뿐만 아니라 예측값의 부정확성과 기하급수적 계산량의 증가로 실제구현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 'Collaborative filtering' 시스템의 문제들 중 예측의 부정확성과 실제 구현의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 군집분석을 적용해 보았다. 특히 본 연구에서는 군집을 나눌 때, 실제 추천이 이루어지는 상품 도메인이 아닌, 그 상품도메인과 비슷한 선호의 기준을 가지고 선택하게 되는 '선택의 상관관계'가 높은 '이웃 상품도메인'에서 사용자들의 군집을 나누고 이를 실제 추천이 이루어지는 상품도메인에 적용하는 방식을 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.211-242
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• 2015

최근 만화시장에서 출판만화의 영향력이 줄어들면서 웹툰이 그 자리를 대체해가고 있다. 웹툰은 인터넷을 통해 빠르고 쉽게 서비스되면서 대중의 관심과 인기를 얻고 있다. 신선한 소재와 공감되는 주제를 통해 드라마와 영화로 제작되면서 문화콘텐츠 산업의 원작산업으로도 영향력이 증가하고 있다. 이처럼 웹툰에 대한 관심이 높아지면서 학술적인 연구 또한 시도되고 있다. 웹툰에 대한 다방면의 연구가 필요하지만, 현재 가장 중요시되는 연구는 독자들이 웹툰을 선택하는 기준인 '스토리'와 '작품성'이다. 작품성과 스토리가 뛰어난 웹툰을 창작하기 위해서는 논리적 인과관계를 통해 사건을 유기적으로 재구성하는 플롯에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 작품성과 스토리가 뛰어나다고 평가받는 강풀의 '미스터리 심리 썰렁물 시즌' 웹툰에서 나타난 2가지 메인 플롯인 수수께끼 플롯 <조명가게>와 구출 플롯 <이웃사람>을 통해 웹툰의 플롯에 대해 분석하였다. 이를 위해 '플롯의 특징'과 8가지의 '좋은 플롯' 원칙을 제시하고 있는 토비아스의 이론을 토대로 하였다. 먼저 토비아스의 이론을 바탕으로 '플롯의 특징'과 8가지 '좋은 플롯'의 원칙을 수정한 6가지 '좋은 플롯'의 원칙을 통해 강풀 웹툰을 분석하였다. 이 과정에서 웹툰에서 나타난 장면과 내용을 활용하여 토비아스의 이론이 강풀의 웹툰에 적용 가능한지를 확인했다. (1) 수수께끼 플롯 <조명가게>와 구출 플롯 <이웃사람>에서 토비아스의 '플롯의 특징'이 적용 가능했다. (2) 6가지 '좋은 플롯' 원칙 중 조명가게에서는 5가지 원칙이 나타났고 이웃사람은 6가지 원칙이 모두 나타났다. 이처럼 토비아스의 이론을 바탕으로 하는 플롯 분석이 웹툰의 플롯에도 적용 가능하다는 결론을 도출할 수 있었다. 또한 강풀 웹툰의 수수께끼 플롯 <조명가게>와 구출 플롯 <이웃사람>에서 나타난 '플롯의 특징'과 6가지 '좋은 플롯' 원칙의 내용을 통해 강풀의 웹툰 플롯이 정형화된 형태로 되어 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1204-1217
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• 2004

기존의 통계적인 기법과 기계학습 기법 등을 이용한 자동 문서 분류는 주로 문서 벡터만으로 분류기를 학습하여 분류를 행하기 때문에 특정 범주로 문서를 분류하는데 명확치 않은 경우가 빈번히 발생하여 일정 수준 이상의 정확도를 얻는 데에는 한계를 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존 문서 분류 알고리즘에 범주 간의 관련성을 반영하여 분류를 시행하는 방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 알고리즘에 비해 좋은 성능을 보이고 있는 k-NN 분류 알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 범주로 분류하기가 명확치 않을 경우, 객체 기반 시소러스에서 제공되는 범주들 간의 일반화 관계, 집성화 관계, 연관화 관계 그리고 인스턴스 관계를 이용하여 문서가 할당될 범주를 결정함으로써 자동 문서 분류의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법으로 실험한 결과 k-NN 분류 알고리즘의 분류 결과에 비해 재현율은 유지되면서 최고 13.86% 까지 정확률이 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.54-68
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• 2001

본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.