• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.691-698
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• 2009

휴대용 통신 단말은 스마트 폰이나 PDA와 같은 통신 서비스를 제공하는 작은 크기의 휴대용 컴퓨터이다. 현재 휴대용 통신 단말의 발전을 가로막는 가장 큰 장벽중의 하나가 바로 보안이다. 비록 휴대용 통신 단말을 보호할 수 있는 다양한 보안기술들은 있지만, 휴대용 통신 단말은 데스크톱 컴퓨터에 비해 컴퓨팅 자원이 빈약하고 사용자 인터페이스가 불편하여 그 보안기술 모두를 휴대용 통신 단말에 운용할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 휴대용 통신 단말의 보안을 효과적으로 관리할 수 있는 상황인지형 보안재구성 기법을 제안하고 설계한다. 본 보안재구성 기법은 휴대용 통신 단말의 현재 보안 상황에 가장 적합한 최적의 보안 서비스를 자동으로 제공할 수 있다. 본 제안하는 기법의 구현과 실험을 통하여 본 기법이 보안수준을 떨어뜨리는 것 없이 자원 효율성과 사용자 편의성에서 우수하다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.13-18
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• 2013

디지털 카메라의 보급으로 카메라만 있으면 누구나 손쉽게 파노라마 사진을 찍을 수 있다. 파노라마 사진이란 카메라를 삼각대에 고정시킨 후, 일부분을 중첩시키면서 회전하여 얻어진 이미지를 수평으로 이동하여 이미지를 결합시키는 사진이다. 이때 수동으로 사진을 찍을 경우에는 각도가 틀어져 겹쳐지는 부분을 자연스럽게 정합하기 어렵다. 기존의 방법에서는 라벨링을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 라벨링하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 라벨링한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 라벨링한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 호모그래피를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.71-79
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• 2015

클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-170
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• 2010

다중 단면 재구성(MPR)은 삼차원 의료 데이터에서 사용자가 지정한 단면의 영상을 생성하는 볼륨 가시화 기법으로 의료영상 시스템에 필수적으로 이용되고 있다. 최근 의료영상 시스템의 발전으로, 사용자는 하나의 인체 데이터에 여러 단면을 위치시키고 이들 각각을 편리하게 제어하는 기능을 요구한다. 본 연구는 최근 MPR에 필요한 다양한 사용자 요구를 분석하고, 이에 적합하도록 좌표계를 제어하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 가능한 사용자 조작을 모두 나열하여, 각 조작에 대해 단면의 움직임에 대한 요구를 분석한다. 또한, 이를 효과적으로 구현하기 위해, 각 단면을 별도의 좌표계로 다루고, 좌표계를 구성하는 정보를 독립 구성요소와 공통 구성요소로 나누어 처리하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 그래픽스 가속기 상에서 구현되어 최근 요구사항을 포함하는 MPR 기능을 원활하게 수행할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.273-284
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• 2007

본 논문은 재구성가능생산시스템 환경에서 e-MarketPlace를 통한 거래상황을 도입한 주기적 검토 재고모형을 연구한다. 의사결정권자는 고객의 확률적 수요를 만족시키기 위해서 생산용량/생산량을 확장/축소하거나 e-Marketplace를 통해 긴급으로 재고를 보충/처리한다. e-MarketPlace로부터의 거래 시 재고의 보충/처리에 걸리는 리드타임은 시스템의 생산리드타임보다 짧지만, 단위거래비용(구매/판매비용)은 생산용량/생산량을 한 단위 확장/축소하는 비용보다 높기 때문에 각 대안들의 비용-리드타임간의 trade-off가 고려된다. 추가적으로 e-MarketPlace로부터 재고를 보충하거나 생산용량을 확장하는 경우 그 수량에 따른 규모의 경제를 고려하기 위해 고정 비용이 포함된다. 우리는 제안되는 모형의 최적 정책형태를 규정하기 위해 동적계획모형과 K-convexity 기법을 적용하고, base stock policy와 (s,S) type policy의 조합으로 구성된 최적 생산-재고관리 정책을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.185-192
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• 2013

3D 그래픽 소프트웨어의 대중화, 하드웨어의 발전 등으로 학교교육에서 3D 그래픽 도구를 보다 용이하게 사용할 수 있게 되었다. 그리고 초등학교의 도형영역의 교과 내용이 보다 강화되어 도형영역의 학습 난이도는 증가하였다. 이에 관련 소프트웨어인 스케치업 프로그램을 이용하여 도형 영역에 학습 효과를 증진시켜 보고자 한다. 그러기 위해 기존 연구를 분석하였으며 3D 그래픽 소프트웨어를 분류하고 벡터 그래픽 소프트웨어에 대한 선택의 기준을 제시하여 스케치업을 선택한 이유를 설명하였다. 스케치업을 활용하기 위해 도형영역의 단원을 재구성하였는데 주로 입체도형을 만들고 회전하고 단면을 파악하는 내용을 선정하여 재구성하였다. 그리고 입체도형 쌓기에 대한 내용을 교육과정의 초기에 삽입하였다. 10개 차시를 구성하고 교수학습에서 스케치업을 활용하며 재구성 교육과정을 실천하였다. 그리고 t 검증을 통해 전후 검사를 한 결과 공간 시각화 능력과 공간 방향 능력 분야에서 유의미한 통계 결과가 나타났다. 따라서 스케치업을 이용한 도형학습에의 적용은 효과적인 것으로 해석할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.65-73
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• 2014

무선 센서 네트워크에서도 다른 네트워크와 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하므로, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 시각 동기화 프로토콜인 IBS(Indirect-Broadcast Synchronization)가 2012년에 개발되었다. IBS는 클러스터 트리 형태에서 동작하므로 일반 노드보다 더 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤더에 의해서 주로 네트워크 전체 수명이 좌우될 수 있다. 이 논문에서는 클러스터 트리를 부분적으로 재구성함으로써 전체 에너지 소모를 줄이고 네트워크 수명을 연장시키는 향상된 IBS(EIBS)를 개발하고자 한다. 다른 트리 구성 접근 방식과 비교할 때, 이 논문에서 사용된 방법은 알고리즘이 간단할 뿐만 아니라 전력 소모나 네트워크 수명 면에서 더 효율적이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1045-1054
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• 2001

본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network： HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26％의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권11호
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• pp.1365-1372
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• 2001

이 연구는 사용자의 브라우징 행위에 따라 자동적으로 하이퍼텍스트 네트워크를 재구성하는 세 가지 학습 규칙을 제안하고, 실험적 시스템을 구현하였다. 시스템은 링크 가중치를 하이퍼링크 네트워크에 부여하고 학습 규칙에 따라 가중치를 변경한다. 학습 규칙은 하이퍼링크가 얼마나 자주 이용되고 있는지에 따라 해당 하이퍼링크의 가중치만 변경되며, 다른 하이퍼링크에는 영향을 미치지 않는다. 네트워크 구조의 변경은 링크 가중치의 내림차순에 따라 동적으로 링크가 배열되어 사용자에게 제시된다. 이것은 협력 필터링 기술의 장점과 탐색 지원 접근 방식을 혼합한 것이다. 실험을 위해 임의적인 하이퍼텍스트 네트워크를 만들고 사용자의 브라우징 선호에 따라 네트워크 구조가 변화되는 과정을 관찰한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-8
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• 2009

본 논문에서는 사용자가 입력한 사람의 신체 모델과 모델에 입혀질 옷의 두 이미지를 입력으로 하여 2D상에서 옷과 모델이 잘 어울리게 입혀지는 가상의 드레스 업(Dress up)시스템을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 골격 구조의 조인트 정보를 이용하여 옷 이미지를 크게 변형시킨다. 다음으로 옷의 경계에 있는 점들을 샘플링 하여 모델의 경계에 있는 점과 매칭 시키고 그 점들을 이용해 최적화 단계를 거쳐 최종적인 피팅 결과를 도출해 낸다. 두 단계를 거쳐 피팅 된 옷의 경우 평면적으로 보이기 때문에 부자연스러운 결과를 보이게 되므로 자연스러운 렌더링 결과를 위해서 이를 3D로 재구성 (reconstruction)시킨다. 재구성된 3D구조로부터 쉐이딩 정보를 가져와 다시 2D상에서 렌더링을 함으로써 최종적인 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 2D 기반의 가상 옷 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있게된다.