• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.257-264
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• 2014

본 논문은 대학생을 대상으로 학생들의 학업 및 취업경쟁력 강화에 필요한 핵심 역량의 도출과 진단에 관한 연구이다. 이러한 데이터의 처리에는 매우 많은 변수로 인한 차원의 증가로 인하여 계산상의 어려움이 수반되어지고 변수의 중복성과 중요도에 있어서 다양한 통계적 관계가 존재한다. 따라서 범주형 데이터의 분류에서 발생하는 애매함이나 불확실성을 처리하기 위하여 러프집합과 정보 엔트로피를 기반으로 불확실성의 척도를 정의하여 학생들의 유사행동을 분석하고, 기존의 통계적인 방법과의 비교우위를 위하여 속성간의 변별력을 비교하였다. 도출된 공통 핵심역량과 전공핵심역량을 이용하여 학생들이 가지고 있는 역량의 정성적인 보유수준과 부족한 역량을 파악할 수 있기 때문에, 대학생활지도와 취업진로지도의 보조자료로 활용이 가능할 뿐만 아니라 대학 적응을 높이고 취업 활성화에 부합될 수 있다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.439-448
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• 2006

Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2245-2252
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• 1999

분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory)시스템은 사용자에게 간단한 공유 메모리 개념을 제공하기 때문에 노드 사이의 데이터 이동에 관여할 필요가 없다. 각 노드는 프로세서, 메모리, 그리고 네트워크 연결장치 등으로 이루어져 있다. 메모리는 페이지 단위로 구분되며 페이지는 여러 노드에 복제본을 소유할 수 있다. 이들간 일치성을 유지하기 위하여 무효화 방식(invalidate protocol)과 갱신 방식(update protocol)이 전통적으로 많이 사용되었다. 이 두 가지 프로토콜의 성능은 시스템 변수 또는 응용 프로그램의 공유 메모리 사용 형태에 따라 좌우된다. 메모리 사용 형태에 적응하기 위하여 경쟁적 갱신(competitive update) 프로토콜은 가까운 장래에 사용되어질 복제본을 갱신시키는 반면, 다른 복제본은 무효화시킨다. 본 논문에서는 노드 사이의 통신비용이 동일하지 않은 구조를 감안한 가중치를 고려한(weighted) 경쟁적 갱신 프로토콜을 제안하였다. 시뮬레이션에 의한 성능 측정 결과 가중치를 고려한 경쟁적 갱신 프로토콜의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.111-126
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• 2002

웹 시스템 개발은 기존의 메인 프레임 또는 클라이언트/서버 환경과는 달리 기술적으로 볼 때, 역동적이고 가변적인 요소들이 강하게 작용하며, 비교적 단기간에 이루어지는 만큼 개발자가 쉽게 적응할 수 있는 실용적이고 효율적인 프로세스는 매우 중요하다. 그러나, 웹 시스템 개발에 대한 기술적인 대안과 구현 언어, 아키텍쳐 구성에 대한 논의는 적극적인 반면, 표준화된 개발 프로세스와 산출물에 대한 논의는 상대적으로 활발하지 못했다. 본 논문에서는 현행 웹 시스템 개발 프로세스에 대한 문제점들을 분석하고, 이에 대한 대안으로써, 반복과 점증의 개념을 적용한 도메인 특성에 근거한 웹 시스템 개발 프로세스를 제안한다. 도메인의 분류는 웹 시스템 요소와 웹 사이트 유형을 상호연결하여, 총 5개의 도메인을 설정하구, 프로젝트에 적용된 2개의 도메인에 대한 워크플로우를 작업내용 및 산출물 중심으로 구체화한다. 또한, 제안하는 프로세스를 인트라넷 시스템 개발에 적용하고, 구성과 요소로 분류된 척도를 통해 기존의 웹 개발 프로세스와 비교 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.155-160
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• 2014

영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제5권2호
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• pp.87-97
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• 2007

오늘날 항공기 설계와 제작은 다국적인 산업의 형태로 이루어지고 있다. 즉 항공기 서브시스템은 세계 각국에서 독립적으로 설계, 제작 및 시험한 후 한 곳으로 납품되어 조립 제작되는 데 이 때 중요한 것이 표준화이다. 항공전자장비의 낙뢰 간접영향에 대한 인증의 경우 RTCA DO-160E, Section 22 Lightning Induced Transient Susceptibility(낙뢰 유도 과도현상 적응성)로 표준화 되어 있다. 이 Section 22는 낙뢰 간접영향에 대한 항공전자장비 단위 즉, LRU (Line Replaceable Units)와 같은 부품단위의 시험 요건을 규정하고 있으며 이 규격은 현재 전 세계적으로 통용이 되고 있다. 1980년대 초 상용 수송기에 디지털 "Fly by Wire" 비행 시스템과 엔진제어시스템(EEC, Electronic Engine Control)의 도입 이후, 항공기 시스템이 낙뢰 환경에서 운용시 신뢰성을 보증할 필요성이 대두되었다. 데이터 처리를 통하여 제어되는 각종 항공전자장비에는 다중타격(MS)과 다중파열(MB) 기법에 의한 시험 사항이 최근 추가 되었다. 실제 낙뢰 환경과 유사한 시험실 모사를 위해 계속적인 연구가 진행 중이며 신규 시험 규격서가 새로이 출간되고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.229-236
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• 2017

효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.151-164
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• 2009

센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 한정된 자원의 많은 센서로 구성된 센서 네트워크 특성에 맞는 효율적인 침입탐지 구조가 개발되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 에너지 효율성과 침입탐지 기능의 효율성을 함께 고려하여 침입탐지 기능을 분산적이고 동적으로 변화시킬 수 있는 분산 침입탐지 구조를 제안한다. 클러스터링 알고리즘인 HEED 알고리즘을 수정 (modified HEED, mHEED라 칭함)하여 각 라운드에서 노드의 에너지 잔량과 이웃 노드 수에 따라 분산 침입탐지노드가 선택되고, 침입탐지를 위한 코드와 이전 감시 결과가 이동 에이전트를 통해 전달이 되어 연속적인 감시 기능을 수행한다. 감시된 결과는 일반 센싱 정보에 첨부되어 전달되거나 긴급한 데이터의 경우 높은 우선순위 전달을 통해 중앙 침입탐지 시스템에 전달이된다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구인 적응적 침입탐지 구조와 성능 비교를 수행하였고, 그 결과 에너지 효율성 및 오버헤드, 탐지가능성과 그 성능 측면에서 뛰어난 성능 향상을 입증할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.