• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.271-280
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• 2010

차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.761-772
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• 2009

분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.79-87
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• 2024

최근 텍스트분류, 감성분석, 질의응답 등의 자연어 처리를 위해서 사전학습언어모델(Pre-trained Language Model, PLM)의 중요성은 날로 강조되고 있다. 한국어 PLM은 범용적인 도메인의 자연어 처리에서 높은 성능을 보이나 금융, 제조, 법률, 의료 등의 특화된 도메인에서는 성능이 미약하다. 본 연구는 금융도메인 뿐만 아니라 범용도메인에서도 우수한 성능을 보이는 금융특화 언어모델의 구축을 위해 언어모델의 학습과정과 미세조정 방법을 제안하는 것이 주요 목표이다. 금융도메인 특화언어모델을 구축하는 과정은 (1) 금융데이터 수집 및 전처리, (2) PLM 또는 파운데이션 모델 등 모델 아키텍처 선정, (3) 도메인 데이터 학습과 인스트럭션 튜닝, (4) 모델 검증 및 평가, (5) 모델 배포 및 활용 등으로 구성된다. 이를 통해 금융도메인의 특성을 살린 사전학습 데이터 구축방안과 효율적인 LLM 훈련방법인 적응학습과 인스트럭션 튜닝기법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.23-27
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• 2002

본 논문에서는 정보보호에서 지능형 침입탐지시스템(Intrusion Detection System :IDS) 의한 모델을 제안한다. 이 모델은 데이터 마이닝 분야와 정보보호 분야의 결합된 방법을 이용한다. 즉, 계산환경을 격상하거나 새로운 공격 방법들 때문에 내장된 IDS를 보완 할 필요가 종종 있다. 현재 사용하고 있는 많은 IDS들은 전문적인 지식을 손으로 작성했기 때문에 IDS들의 변환은 가격이 매우 비싸며, 속도가 느리다는 단점이 있다. 이에 본 모델은 침입탐지 모델을 적응 적으로 구축하는데 데이터 마이닝 구조를 활용한다. 데이터 마이닝(Data Mining : DM)의 기술인 연관 규칙, 순차 패턴, 분류, 군집화, 유전자 알고리즘 기법(GA)인 Selection, Crossover, Mutation, Evaluation, Fitness Function의 기능을 접목하여 단점을 보안하고 처리 성능을 최대로 하는 즉, 보다 안전한 지능형 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.23-26
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• 2003

최근 대두되고 있는 멀티미디어 응용을 지원하기 위해서는 광대역 네트워크의 링크, 실시간 전송, 보다 효과적인 멀티캐스트 프로토콜이 요구된다. 멀티캐스트 프로토콜 알고리즘에는 DVMRP, MOSPF, CBT, PIM 구조의 멀티캐스팅 프로토콜 있다. 이는 네트워크 패킷의 특성을 송수신의 경로비용으로 라우터 자체의 근거리 알고리즘이 적응되고 있다. 본 연구에서는 인터넷에서 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 QosMIC를 제안한다. QosMIC는 멀티캐스트 네트워크에서 신뢰성과 능률적 자원관리와 탄력적인 방법으로 Qos특징을 제공한다 QosMIC는 확인된 다중경로에서 하나의 라우터를 선택하여 경로를 선택하고, 경로에서 요구하는 Qos를 제공한다. QosMiC는 데이터를 미리 제공하는 방식에 있어 이전의 프로토콜과 다르다. 본 연구에서는 QosMIC와 기존의 멀티캐스트 프로토콜을 분석하여 각 데이터 패킷 전송을 위한 공정하고 실용적인 대역폭 사용과 대역폭과 데이터처리능력을 시뮬레이션 상에서 구현하고 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1287-1294
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• 2006

최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권6호
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• pp.741-754
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• 2008

지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.233-236
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• 2005

인터넷의 대중화로 고속 고용량의 멀티미디어 서비스가 가능해졌으며 이러한 서비스를 제공하기 위해 여러 형태의 스트리밍 시스템이 운영되고 있다. 하지만 이들은 단순히 멀티미디어 데이터의 전달에만 목적이 있어 네트워크 변화나 다양한 사용자 환경에 최적의 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구에서 제안하는 다중 스트리밍 시스템은 단일 스트리밍 패킷이 아닌 여러 개의 다중 스트리밍 패킷을 동시에 생성하여 송신함으로써 네트워크 환경변화에 능동적으로 적응하고 사용자 환경에 최적으로 멀티미디어 데이터를 서비스 할 수 있도록 한다. 이를 통해 관리자는 네트워크와 사용자에게 적합한 대역폭 및 스트리밍 방법을 찾을 수 있고, 사용자는 보다 안정된 멀티미디어 서비스를 받을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.691-694
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• 2000

인터넷을 통한 정보 전송이 급증하고 있는 오늘날 멀티미디어 데이터 전송 또한 상당 부분을 차지하고 있다. 그러나 네트워크 대역폭이 보장되지 않고 유동적인 인터넷상에서 실시간으로 멀티미디어 정보를 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 안고 있다. 이에 멀티미디어 데이터의 스케일러블 전송에 대한 연구가 등장하게 되었다. 본 논문에서는 동적으로 변하는 네트워크 QoS에 따라 MPEG 비디오 스트림의 스케일러블 전송이 가능하도록 하는 Temporal-Fidelity Scaling 기법에 대해 제안하고자 한다.