• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.557-559
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• 2000

본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리알고리즘(IBPA)이라는 전처리 알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬된 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O(N2)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.1
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• pp.23-30
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• 2023

Peter Shor의 양자 컴퓨터를 이용하여 다항식 시간 안에 인수분해 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이 제안됨에 따라, 다양한 수학적 난제를 기반으로 한 새로운 양자내성암호에 대한 연구가 진행되었다. 현재 가장 많이 연구되고 있으며 유망한 양자내성암호는 격자 기반 암호이고, 격자 기반 암호의 안전성을 입증하기 위해 격자 암호 분석 알고리즘들 또한 함께 연구되고 있다. 본 논문에서는 격자 암호 분석 알고리즘 및 양자 탐색 알고리즘을 적용한 격자 암호양자 분석 기술들에 대해서 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.31-34
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• 2003

본 논문에서는 숨겨진 정보를 검출한 후. 정보가 삽입 된 영상으로부터 왜곡 없이 원본 영상을 복원할 수 있는 무손실 정보은닉(lossless information hiding) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 차분 영상(difference image)의 히스토그램 특성을 기반으로 화소 값을 수정하여 데이터를 삽입한다. 이 알고리즘은 기존의 무손실 정보은닉 알고리즘들에 비해 정보 삽입으로 인한 왜곡이 적고. 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다 이론적인 증명과 실험 견과를 통해 제안된 알고리즘에 의해 정보가 삽입된 영상의 PSNR(peak singal-to-noise ratio) 값은 대략 51dB 이상의 값을 나타내며. 이 값은 다른 무손식 정보은닉 알고리즘들 보다 훨씬 높다. 또한, 제안된 알고리즘은 여러 형태로 변형되어 다양한 응용에 적절히 적용될 수 있다

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.296-303
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• 2004

급속도로 변화하는 정보화 시대에 영재를 조기에 발굴하여 교육하는 것은 매우 중요한 일이다. 이에 부응하여 영재교육에 대한 관심이 커지고 있으며 특히 초등학교 정보 영재에 대한 교육의 필요성도 커지고 있다. 특히 자기 주도적 학습 능력과 문제해결력은 정보영재의 특징으로 매우 중요하다. 또한 문제해결력 교육에 있어 알고리즘 교육은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 정렬 알고리즘은 자료처리에서 사용빈도가 높고 종류가 다양하며 초등 정보 영재 알고리즘 교육에서 다양한 문제 해결력을 길러 줄 수가 있다. 본 논문은 초등학교 정보 영재를 위한 알고리즘 학습 지원 시스템에 관한 연구이며, 특히 정렬 알고리즘을 중심으로 학습 지원 시스템을 설계하고 구현하고자 하였다. 본 시스템은 첫째, 정렬 알고리즘 학습을 영재의 특성에 맞게 자기 주도적으로 학습하는데 도움을 준다. 둘째, 정렬알고리즘의 개념형성을 위해 알고리즘의 종류별로 그 과정을 보여준다. 셋째, 형성평가를 통해 개념형성을 확인하고 적용하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.19-25
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• 2003

데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.114-121
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• 2007

한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.373-376
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• 2009

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.730-732
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• 2002

서열 배치 문제는 두 개의 서열에서 가장 유사한 부분을 찾는 문제이다. 이 문제를 푸는 알고리즘으로 가장 많이 쓰이는 것은 Smith-Waterman 알고리즘이다. Smith-Waterman 알고리즘은 동적 프로그래밍을 이용하여 두 서열에서 유사한 부분을 찾아낸다. 그러나 Smith-Waterman 알고리즘은 서열을 이루는 문자들의 품질 정보를 사용하지는 않는다. 각 문자가 얼마 정도의 신뢰도를 가지고 있는지를 나타내는 품질 정보는 생물학에서는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 각 문자에 주어지는 품질이 서로 다를 때에, 품질 정보를 이용하여 가장 적합한 부분 배치를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 실제로 현재 서열 배치에 가장 많이 사용되고 있는 프로그램 중 하나인, Phred/Phrap에서 사용하는 LLR 값을 이용해서 비교했을 때, 본 논문에서 제시한 알고리즘은 기존의 Smith-Waterman 알고리즘보다 더 좋은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.253-255
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• 2004

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.