• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.373-375
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• 2000

B2B, B2C, B2G, C2C로 구체화된 전자 상거래는 관련 국제 컨소시엄이 구축되고 그 유형에 있어서도 경매, 교환, 직구매, 입찰 등으로 다양해지는 등 이미 차세대 기업 비즈니스 모델로서의 위치를 확고히 하고 있고, 나아가 차별화 된 솔루션으로서 점원이 있는 시장, 실시간 인터넷 대금 납부 등의 서비스들이 국내외적으로 많이 모색되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비교쇼핑 에이전트를 지원하는 B2C 솔루션(ISPA:mIn Seon comparison Agent)을 제안하고 있는데, 비교 쇼핑 에이전트 역시 그러한 노력의 일례로서 이는 동종의 상품을 취급하는 여러 몰 간에도 그 제시 가격이 서로 다른 것에 착안하여 최저가격을 제시하는 사이트를 안내하는 기능을 한다. ISPA는 현 업계에서 웹 기반 시스템의 솔루션으로서 각광 받고 있는 EJB를 플랫폼으로 하며, 각 정보소스에 대한 정보 추출 규칙을 활용해서 온라인으로 비교 정보를 제공하는 종래의 인공지능의 접근과는 달리 J2EE 웹 개발 기술을 이용하여 오프라인으로 비교 정보를 구축하는 웹 기반 시스템으로써 에이전트를 지원한다. 나아가 핵심 클래스인 상품 클래스를 메타 데이터의 부분집합으로써 정의하는 기법을 적용하였는데 이는 개체 지향 패러다임의 시스템 구축 시에 전략적으로 응용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.382-384
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• 2000

현재 기업들은 거의 모든 부분이 전산화 작업으로 이루어지고 있으며, 기업의 중요한 업무는 모두 방대한 시스템이 사람을 대신해서 처리해 주고 있는 실정이다. 하지만 시스템 유지보수의 체계적인 프로세스에 대해서는 현재 연구된 바가 없어 쉽게 적용할 수 없는 문제가 존재한다. 재공학은 재사용하려는 소프트웨어를 분석, 재정의, 재문서화 등의 소프트웨어 역공학 방법을 통하여 좀더 효율적으로 소프트웨어를 분석할 수 있고, 순공학을 통해 문제점들의 교환과 새로운 구조와 시스템의 수정을 통해 더욱 경제적인 시스템을 만들 수 있다. 객체지향 어플리케이션의 Refactoring에서는 대표적으로 클래스간의 공통성을 추출하고, 이를 일반화시켜 추상클래스를 생성 및 삭제, 이동하는 과정을 통해 소프트웨어의 구조를 변경시켜 시스템의 성능향상을 도모하게 된다. 본 논문에서는 시스템의 재사용을 위한 실증적인 객체지향 Refactoring 기법을 제시한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.39-43
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• 2008

경관을 구성하는 다양한 요소들의 공간적 분포 패턴과 상호 관계를 정량적으로 분석하기 위하여 다양한 경관지수가 개발되어 사용되고 있다. 경관구조 및 변화특성을 정량적으로 해석하기 위한 노력은 1950년대 후반부터 기하학적 이론을 기초로 하여 제기되어 왔으며, 최근에는 원격탐사, GIS, 정보이론, 프랙탈 이론에 근거한 지표 등이 도입되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 연안습지 식생의 발달과 분포 특성을 공간적으로 해석하기 위해 Landsat 영상에 분광혼합분석 기법을 적용하여 선정한 지표면 식생비율을 10개 클래스로 구분한 후 각 클래스에 대해 경관지수를 적용하여 식생비율의 시-공간적 변동 특성을 분석하였다. 새만금방조제를 비롯한 많은 연안습지에 생성되는 습지식생의 공간적 분포를 변화탐지 하고 이들의 시-공간적 분포에 영향을 미치는 요인을 해석하여 연안습지의 보존과 개발에 대한 기초 정보를 위성자료를 통해 추출 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.255-257
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• 2012

긴 파라미터 리스트(Long parameter list)는 소프트웨어 코드의 품질을 저해시키는 Bad Smell들 중 하나로써, 코드에 대한 이해도를 떨어뜨리고 코드의 변경을 어렵게 한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하는 기법들 중 하나인 IPO(Introduce Parameter Object) 기법은 함께 사용되는 빈도가 높은 파라미터들을 하나의 클래스로 만든 후에 관련된 기능들을 해당 클래스의 메소드로 추출하여 사용하므로 코드의 중복을 막아 재사용성을 높이고 코드에 대한 이해도를 높일 수 있다. 하지만 IPO 기법의 주된 관심사는 파라미터 그룹의 발생 빈도에 초점을 두고 있으며, 커플링에 대한 고려가 충분히 이루어지지 않는다. 따라서 본 연구에서는 IPO 기법과 커플링의 관계를 분석하여 IPO 기법이 커플링까지 고려할 수 있도록 확장된 IPO기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 기법에 비해 더 낮은 커플링을 달성하여 고품질의 코드를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.347-350
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• 2011

감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지 및 인식하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 벡터를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지자로 설계하였다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.433-436
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• 2001

컴포넌트 기반 소프트웨어 개발에서 컴포넌트 재사용을 위한 적용 방법은 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 많은 연구들이 개발하려는 시스템의 컴포넌트 명세를 이용하여 기존의 컴포넌트를 재사용하는 방법을 적용한다. 이는 개발하려는 시스템의 컴포넌트 명세를 작성하여야 하기 때문에 재사용성과 유연성의 효율이 떨어지며, 개발 시간과 비용이 상대적으로 증가될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 요구분석 단계의 산출물인 Use Case와 클래스 명세를 이용하여 기존의 컴포넌트를 재사용할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-690
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 감정인식을 위한 효과적인 특징 벡터를 생성한다. 이를 위해서 음성 데이터 셋 RAVDESS를 이용하였으며, 그 중 neutral, calm, happy, sad 총 4가지 감정을 나타내는 음성 신호를 사용하였다. 본 논문에서는 기존에 감정인식에 사용되는 MFCC1~13차 계수와 pitch, ZCR, peakenergy 중에서 효과적인 특징을 추출하기 위해 클래스 간, 클래스 내 분산의 비를 이용하였다. 실험결과 감정인식에 사용되는 특징 벡터들 중 peakenergy, pitch, MFCC2, MFCC3, MFCC4, MFCC12, MFCC13이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.601-603
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• 2012

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.