• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.815-820
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• 2000

Variable Reference Graph 는 C 언어로 작성된 프로그램으로부터 상호 절차적인 자료 흐름 분석 정보를 수평적 방향 그래프(directed graph)로 자동 생성해주는 역공학(reverse engineering) 도구들 중 하나이다. 본 논문에서는 판독성 있는 구조적 정보를 제공하기위한 그래픽 표현의 전략을 바탕으로 JAVA 로 구현된 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface) 및 그래프 레이아웃 알고리즘(graph layout algorithm)을 기술한다. 이 알고리즘은 4 단계로 구성되어 있다: 정보 모형, 레벨 알고리즘, 순서 알고리즘, 위치 알고리즘. 각 단계별에서 수행되는 주요 알고리즘을 살펴 본다. 특히, 이 알고리즘들은 사이클(cycle) 및 비사이클(acyclic) 방향 그래프, 그리고 트리(tree)를 수평적 계층 구조를 생성하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 구현된 Variable Reference Graph 는 소프트웨어 재공학 도구를 개발하는 RESORT(RESearch on object-oriented SOftware Reengineering Technology) 과제에서 개발되었다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.3
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• pp.73-83
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• 2023

미국 국립표준기술연구소에서는 양자 컴퓨터가 가져올 현대 암호 체계 붕괴에 대비하여 양자내성암호 표준화 공모전을 개최하였고, 공개키 암호화 알고리즘 1종, 전자서명 알고리즘 3종을 표준으로 선정하였다. 이어서 국내에서도 국내 표준양자내성암호 도입을 위한 시도가 시작되었다. KpqC 공모전은 국산 양자내성암호 알고리즘 표준화를 선정하기 위한 공모전으로, 현재 Round 1을 진행 중에 있다. 본 고에서는 KpqC 암호 알고리즘들의 암호 구현 효율성 관점에서 비교 분석한다. 이와 더불어 NIST에서 선정한 표준 알고리즘들과 실제 활용 사례를 확인해 보며 추후 표준화가 될 KpqC 암호 알고리즘들의 운영 방안에 대해 알아보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.490-492
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• 2001

세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.976-978
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• 2004

Chaining 알고리즘은 주어진 match 정보로부터 좋은 match 조합을 찾아내는 일종의 alignment 알고리즘으로 유전체 서열을 비교하는데 다양하게 응용되고 있다. 특히 서열 전체를 비교하는 대신 부분 서열을 비교할 때 사용할 수 있는 local chaining 알고리즘이 제안되었는데 본 논문은 이 기본적인 알고리즘이 Smith-waterman 알고리즘과 유사하며 따라서 비슷한 단점을 가지고 있음을 지적한다. 그리고 이를 해결하기 위해 X-drop과 정규화 된 정수를 고려하는 두 가지 기법을 적용하고 실험을 통해 개선 효과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.201-202
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• 2021

본 논문에서는 다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력, 수신필터, 엑세스 포인트 선정 최적화 알고리즘을 제안한다. 최종목적은 신호대간섭비를 유지하면서, 전송전력의 총합을 최소화하는 것이다. 증명을 통해서 제안하는 알고리즘은 최소전력에 수렴함을 보인다. 제안하는 알고리즘이 기존에 제안되었던 두 개의 알고리즘인 1)전송전력과 최소제곱평균오차(MMSE) 수신필터 최적화 알고리즘, 2) 전송전력 최적화 알고리즘보다 전송전력 소모량에서 성능이 우수함을 실험을 통해서 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.3-4
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• 2008

본 논문에서 k-means 군집화 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징을 속도 향상을 위해 예측 데이터를 이용한 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집을 변경할 데이터만 최인접 군집을 계산함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 KMHybrid 와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 데이터의 차원이 큰 경우에 KMHybrid 보다 높은 속도 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.142-145
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.54-56
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• 1998

본 논문에서는 병렬 정보검색 시스템에 있어 클러스터 문서할당을 위한 두 가지 휴리스틱 기법을 제시한다. 효율적 문서할당에 관한 매핑 문제를 정의하고 유전알고리즘과 모의냉각기법에 기반을 두는 휴리스틱 매핑 알고리즘을 기술한다. 알고리즘 성능실험과 관련하여 시뮬레이션을 통한 다른 할당 알고리즘과 비교평가한 결과 개선된 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.569-571
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• 2003

순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.