• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.149-155
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• 2019

본 논문에서는 Ka-대역 수동위상배열탐색기에 적용할 위상 변위기를 설계하고 제작하여 성능을 확인하였다. 수동위상배열안테나에서 배열소자의 위상을 조절하여 전자 빔 조향을 수행하기 위한 핵심 소자인 위상 변위기를 설계하여 Ka-대역 1GHz 대역폭내에서 삽입손실 1.5dB이하 위상 오차 $10^{\circ}$(RMS)이내의 성능을 확인하였다. 실제 제작을 통해 확인된 성능은 배열합성 이론에 기초한 빔패턴 분석에 적용하여 추가적인 분석을 수행하였다. 검증된 위상 변위기의 최종 성능이 수동위상배열안테나 빔패턴의 성능 및 지향 오차, 각도 정확도에 미치는 영향성을 분석하여 제안된 위상 변위기 규격의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.118-121
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• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.46-48
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• 2006

현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1138-1146
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• 1996

퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1187-1192
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• 2008

본 논문은 적응적 탐색 영역과 새로운 3단계 탐색을 이용하는 고속 움직임 추정을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 블록의 모션벡터로부터 현재 블록의 움직임를 예측하고, 예측된 움직임 정보를 이용하여 탐색 영역을 적응적으로 설정함으로써 움직임 보상 영상의 화질이 $0.43dB{\sim}2.19dB$ 향상되었다. 또한 새로운 3단계 탐색 패턴을 적용하여 블록 당 계산량을 기존의 방법에 비해 $1.3%{\sim}1.9%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.186-193
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• 2003

최근 몇 년 동안 디지털 시스템이 복잡성은 아주 빠르게 증가하고 있다. 비록 반도체 제조업자들이 제품에 대한 신뢰성을 높이려고 노력하고 있지만 어느 때에 시스템이 어딘가에서 결함이 발생할 것이라는 것을 알기는 불가능하다. 이렇듯이 회로가 복잡화함에 따라 테스트 생성(test generation)에 대한 잘 정리되어 있고 자동화된 방법이 필요하게 되었다. 하지만 현재 광범위하게 사용하고 있는 방법중 대부분은 한번에 하나씩의 패턴만을 넣어서 처리하는 방식이다. 이는 각각의 결함에 대해서 탐색하는데 많은 시간을 낭비하게 된다. 본 논문에서는 Exhaustive 방법을 사용하는 테스트 패턴 생성 방법 중에서 분할 기법을 적용하여 테스트 패턴을 생성한다. 또한 이 패턴을 이용하여 병렬로 패턴을 삽입함으로써 더욱 빠르게 결함을 발견할 수 있는 방법을 설계 및 구현한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.647-656
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• 2003

웹 공간(Webspace)에서 사용자의 순회패턴을 포착하는 것을 ‘순회패턴 탐사(mining traversal patterns)’라 한다. 순회패턴 탐사에서는 사용자가 원하는 정보를 탐색하기 위해 정보 제공 서비스에 따라 이동하기 때문에 객체(예 : URL)의 내용보다는 위치 때문에 방문될 수도 있는 독특한 특징을 가진다. 따라서 순회패턴 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 작업의 복잡도를 크게 증가시킨다. 그러나 이러한 정보 제공 서비스의 질을 개선하기 위한 요구가 증가하고 있기 때문에 데이터 탐사 분야에서 순회패턴 탐사 문제는 최근 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 빈발 순회패턴을 탐사하여 웹 사이트 상에서 추천을 수행하는 동적 링크 추천(Dynamic Link Recommendation : DLR) 알고리즘을 제안한다. 제안한 DLR 알고리즘은 방대한 자료를 포함하고 있는 대부분의 웹 사이트에 효과적으로 적용될 수 있다. 두 개의 실제 웹 사이트에 적용한 실험 결과는 제안한 방법의 성능이 우수함을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.55-65
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• 2006

대부분의 고속 블록 움직임 추정 알고리즘은 탐색점의 수를 줄여서 연산량을 감소시킨다. 하지만 이러한 고속 움직임 추정 알고리즘들은 비정규화 데이터 흐름 때문에 멀티미디어 프로세서에서는 좋은 성능을 보이기 어렵다. 미디어 프로세서에서는 내부 메모리에서 데이터의 효과적인 재사용이 SAD 명령의 수를 줄이는 것보다 더욱 중요하다. 이는 수행 사이클의 성능이 외부 메모리 액세스의 횟수에 매우 의존적이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 내부 메모리로부터 데이터를 효과적으로 재사용 할 수 있는 라인 탐색 패턴과 라인 탐색 패턴에서 불필요한 SAD 연산을 줄이기 위한 서브 샘플링 방법을 적용한 Hexagon 모양 라인 탐색(Hexagon-shape line search, HEXSLS) 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 HEXSLS 기법의 MAE 성능은 전역 탐색 블록 정합(FSBMA) 기법과 비슷하고, Hexagon 기반 탐색 (Hexagon-based search) 보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 HEXSLS는 Hexagon 기반 탐색이나 예측 라인 탐색(predictive line search) 기법보다 적은 외부 메모리의 액세스가 발생한다. 결과적으로, 제안한 HEXSLS 기법은 종래의 기법과 비교하여 미디어 프로세서에서 매우 낮은 수행 사이클 성능을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-99
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• 2011

인터넷에 기반한 응용 프로그램의 종류와 네트워크 대역폭이 증가하면서 페이로드 시그니처 기반 트래픽 분류 시스템에서 처리하는 데이터의 양이 급격하게 증가하고 있다. 대용량 트래픽 데이터에 대한 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 다양한 패턴 매칭 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 비약적으로 늘어나는 시그니처의 수와 트래픽 양에 비해 패턴 매칭 알고리즘의 성능 향상 속도는 한정적이고, 입력데이터의 특성에 의존적인 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 분류 시스템의 입력 데이터로 제공되는 트래픽 데이터와 시그니처의 탐색 공간을 최적화할 수 있는 분류, 시스템 구조를 제안한다. 또한 제안하는 분류 시스템을 학내 망에서 발생하는 대용량의 트래픽에 실시간으로 적용하여 그 타당성을 증명한다.