• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.151-153
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• 2004

비즈니스 인텔리전스는 정보를 저장하고 분석하여 부가가치를 창출해 내는 기술로써 무한경쟁시대에서 기업이 경영환경 추세를 파악하고 경영전략을 세우는데 필수적인 도구이다. 비즈니스 인텔리전스 핵심기술로는 정보를 분석하기 쉬운 형태로 저장하는 데이터웨어하우징 기술과, 정보를 다차원적으로 분석하는 OLAP 기술, 그리고 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내는 데이터마이닝 기술이 포함되며, 이들 각각을 위한 소프트웨어 제품들은 개발되어 널리 사용되고 있다. 그러나 기업이 요구하는 분석결과를 적시에 제공하기 위해서는 이들을 통합한 개발 프레임워크가 필요하며, 본 연구팀은 그러한 프레임워크 개발 프로젝트(Chamois Project)에 참여하고 있다. 이 프레임워크에는 유사한 기능을 제공하는 여러 종류의 소프트웨어 제품들이 포함되어 있어서, 공통의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 특히 다양한 OLAP 제품들을 수월하게 사용할 수 있도록 공통 OLAP API를 개발하였고, 이를 소개하고자 한다. 이와 같이 통합 환경에서 다양한 OLAP 제품들을 지원할 수 있다는 것은 OLAP 제품들의 선택의 폭을 넓히고 응용 프로그램의 코드를 수정하지 않아도 보다 나은 기능을 갖는 OLAP 제품으로의 업그레이드가 쉽게 이루어진다는 장점을 갖는다.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.164-170
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• 2019

In this paper, a lane detection and tracking algorithm based on vision sensors and employing a robust filter for inner edge detection is proposed for developing a lane departure warning system (LDWS). The lateral offset value was precisely calculated by applying the proposed filter for inner edge detection in the region of interest. The proposed algorithm was subsequently compared with an existing algorithm having lateral offset-based warning alarm occurrence time, and an average error of approximately 15ms was observed. Tests were also conducted to verify whether a warning alarm is generated when a driver departs from a lane, and an average accuracy of approximately 94% was observed. Additionally, the proposed LDWS was implemented as an embedded system, mounted on a test vehicle, and was made to travel for approximately 100km for obtaining experimental results. Obtained results indicate that the average lane detection rates at day time and night time are approximately 97% and 96%, respectively. Furthermore, the processing time of the embedded system is found to be approximately 12fps.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.52-53
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• 2010

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.110-111
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• 2018

모바일 게임 시장의 성장과 함께 보안 위협도 함께 증가하고 있는 것이 현재 상황이다. 게임 앱을 해킹하여 결제를 우회한 뒤 금전적 이익을 가로채거나, 원작 게임의 복제 앱을 만들어 부당이득을 취하는 일이 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 모바일 게임 보안을 위하여 위협 인텔리전스와 같은 기술을 기반으로 모바일 게임에서 악용되고 있는 단순한 공격 유형들을 대상으로 사전에 수집 분석하여 지능형 공격을 차단할 수 있는 방안을 제시한다.

• 국방과기술
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• 11호통권189호
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• pp.64-79
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• 1994

북한의 핵개발 의혹이 전세계 초미의 관심사로 한반도를 비롯한 동북아 및 세계 안정에 심각한 위협이 되고 있다. 더욱이 핵 운반수단인 미사일을 북한이 그동안 중점 개발하여 상당한 수준에 이르렀다. 이러한 우려 속에 지난 9월 1일 국방대학원부설 안보문제연구소에서 "북한 군의 특수무기 능력과 개발전망"을 주제로 국제 안보학술토론회가 열렸다. 이글은 영국의 군사전문 월간지 "제인스 인텔리전스리뷰"의 상담역으로 있는 죠셉 버뮤데즈씨가 발표한 내용으로 지나온 북한의 미사일 개발 과정을 체계적으로 설명하고 있다. 우리 군도 향후 북한의 미사일 개발 방향을 예측해 이에 대한 대응전략을 신속히 구축하여야 할것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.652-654
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• 2022

소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-77
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• 2016

최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.106-114
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• 2009

본 연구에서는 국내 약물부작용감시시스템 연구의 활성화 및 상용화를 목표로 약물부작용 시스템 사례를 분석하고 비즈니스인텔리전스(BI) 기술을 적용하여 약물부작용감시시스템의 기술구조를 제시한다. 최근에는 전자적과정(electronic review)과 수동적 리뷰과정(manual review process)을 병행하는 방법으로 약물부작용을 탐지하는 추세이며, 본 연구에서는 BI 기술중 ETL(Extract, Transform, Loading)을 적용하여 CDW(Clinical DataWarehouse)구축하였다. 부작용 판별 결과 처방의사 701명, 대상 환자는 남자 1,528명, 여자 1,531명으로 기간 내 환자는 총 3059명 이었으며 이중에서 약물부작용으로 의심되는 사례는 전체 318,222건 중에서 약 0.6%에 해당하는 2,085건으로 확인되었다. 이를 신호별로 분류하면 단순유형의 T.Bilirubin> 3mg/dL(부작용 유형-LabR0005)가 전체 2085건에서 548건으로 가장 높았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.107-117
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• 2008

VoD(Video on Demand) 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 작업부하(workload)를 동적으로 조정할 수 있는 에이전트 시스템(agent system)은 VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 본 연구에서는 에이전트 시스템의 인텔리전스 부분에서 적용할 수 있는 학습 방법(learning method)을 제안하였다. 제안된 방법은 규칙의 추론과정과 사례기반 학습 과정에 의하여 작업부하를 보다 효율적으로 조정할 수 있게 한다. 그리고 제안된 방법을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 방법을 적용하는 경우에 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput) 과 VoD 서버에서의 평균 대기시간이 향상된다는 것을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.103-115
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• 2014

최근 스마트 폰 등 이동단말기 사용이 급증함에 따라 국내/외 기업을 중심으로 언제 어디서나 일할 수 있는 스마트 오피스(Mobile-Office)가 빠르게 보급되고 있다. 스마트 워크가 부상하는 이유는 새로운 근무형태의 대두, 업무 효율성 제고, 스마트 폰 등 모바일 기반의 경제가 급성장하여 기업 환경이 변화하였기 때문이며, 이로 인해 일하는 방식의 변혁이 필요했던 것이다. 중소기업의 경우 최신 IT기술에 대한 활용능력이 대기업에 비해 상대적으로 부족하고, 개발 역량 및 자본 투자에 대한 한계가 존재하기 때문에 중소기업에 최적화된 개발 방법론 및 활용 방법이 필요한 실정이다. 신속하고 정확한 비즈니스 의사결정을 할 수 있는 모바일 환경에서의 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 개발하였다. 스마트 오피스 이전 기업 환경에서의 문제점(접근성, 이동성, 효율성, 복잡성, 통합성)을 스마트 기기와 연동하여 해결하고, 중소기업의 입장에서 최소비용을 투자한 개발로 다양한 스마트 기기 및 웹 등에서 활용 가능한 애플리케이션의 효과적인 도입 방안을 모색하였다.