• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.991-999
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• 2010

본 논문에서는 비디오 부호화에서 움직임 추정을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 프레임에 따라 예측화질이 현저히 떨어지는 문제점을 가지고 있으며, 전영역 탐색기반의 향상 방법들은 계산량 감축이 높지 않은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포와 적응적인 탐색 패턴 및 적응적인 블록매칭기준을 이용한다. 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.539-548
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• 2013

움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.329-336
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• 2017

비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제16권3호
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• pp.289-310
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• 2010

본 연구는 유권자 연구에서의 정치관심도와 정치이념성향, 그리고 판단/결정 연구에서의 정보탐색목표를 독립변수로 선정하고, 정보탐색양, 탐색패턴, 탐색정보유형을 통해 유권자의 정보탐색행동을 살펴보았다. 실험결과, 탐색양의 경우, 정확목표를 가진 유권자가 보존목표를 가진 유권자에 비해 탐색양이 유의하게 많았다. 탐색패턴의 경우, 대부분의 실험참가자는 속성중심의 탐색패턴을 보였다. 탐색정보의 종류의 경우, 모든 조건에서 유권자는 사회정책을 가장 많이 보았다. 또한 정치관심도가 낮으면서 진보이념을 가진 실험참가자는 대부분의 정보종류에 더 많은 관심을 가지는 반면, 정치관심도가 높으면서 보수이념을 가진 참가자는 정책에 대한 정보에 높은 관심을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2021

데이터베이스에서의 빈발 패턴 탐색은 일정 횟수 이상 같이 등장하는 항목들의 집합을 찾는 문제이다. 본 논문은 다수의 2 차원 배열들이 주어졌을 때, 이들 내부에서 빈번히 같이 등장하는 부분 구역들을 찾는 문제를 다룬다. 하지만 기존 빈발 패턴 탐색 기법들은 배열 내 원소들의 위치 관계까지 고려하지는 않기 때문에 본 문제에 바로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 논문은 다수의 2 차원 배열 내에서 빈번히 같이 발생하는 부분 구역들을 효율적으로 찾는 기법을 제안한다. 본 논문의 선행 연구에서는 주어진 배열들을 두 번 스캔하여 빈발 부분 구역 집합을 찾는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 개선하여 배열들을 한 번만 스캔하고도 빈발 부분 구역 집합을 찾는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법은 지금까지 탐색된 부분 구역들에 대한 정보를 메모리에 효율적으로 유지한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 수행시간을 약 30% 단축함을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.625-630
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• 2009

본 논문에서는 함정에 탑재된 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상에 대한 분석 및 대책에 대해 소개한다. ShipEDF 프로그램을 이용하여 탐색 레이다의 주 안테나와 함정 구조물을 전자기학적으로 모델링하고, 광선 추적 기법을 이용하여 탐색 레이다의 자유공간 및 함정 탑재 상태에서의 복사 패턴을 분석한다. 분석된 복사 패턴을 통해 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상이 마스트의 전자파 반사로 인한 복사 패턴 왜곡에 의한 것임을 알 수 있었고, 이에 대한 대책 수립을 위해 탐색 레이다에 의한 마스트 표면 전류 분포를 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.331-334
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• 2011

입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.255-259
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• 2005

계산 생물학이나 문자열 연구 분야에 다양하게 웅용되는 패턴 탐색 문제에 접미사 트리와 접미사 배열과 같은 인덱스 자료구조가 널리 사용되어 왔다. 접미사 트리를 이용한 패턴 탐색이 접미사 배열을 이용한 탐색보다 시간 복잡도 관점에서 더 빠른 것으로 알려져 왔다. 즉, 상수 크기의 알파벳에 대해 패턴 P를 길이 n인 텍스트에서 탐색하기 위해 접미사 트리는 O(${\mid}P{\mid}$)시간이 필요한 반면 접미사 배열은 O(${\mid}P{\mid}+ logn$) 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상수 크기 알파벳에 대해 접미사 배열을 이용한 선형시간 탐색 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 일반적인 알파벳 $\Sigma$에 대해서는 O(${\mid}P{\mid}log{\mid}{\Sigma$)시간이 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.487-496
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• 2003

유전자 발현에 매우 중요한 신호역할을 하는 프로모터 영역은 여러 전사인자들이 결합하는 특정 부위들을 갖고 있다. 전사인자의 결합부위는 프로모터의 다양한 부위에 위치하며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 최적의 패턴들을 탐색하기 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하면서, 동시에 MEME 알고리즘의 N-occurrence-per-dataset 모델의 가정과 패턴의 길이를 결정할 수 있는 Wataru 방법의 장점을 따르는 새로운 방법을 제시하고 있다. 이러한 탐색 방법은 유전체 연구자들이 임의의 DNA 염기서열 상에서 프로모터 영역을 예측하거나 특정 전사인자의 결합부위를 탐색하는데 적극 활용할 수 있다.