• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.118-120
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• 2012

이 논문에서는 MapReduce 프레임워크를 활용한 기후 시뮬레이션 결과의 데이터분석을 위한 전처리 과정을 다룬다. 이를 위해 기후 시뮬레이션 결과 데이터 셋으로부터 특정변수를 추출하여 자료를 변환한 후 변환된 자료를 HDFS 에 저장하기 위한 과학데이터 필터를 설계한다. 설계된 필터를 통해 저장된 자료는 Hadoop 의 MapReduce 응용을 통해 연도별 통계처리를 분산병렬 방식으로 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1322-1325
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• 2012

국토해양부는 건설공사 부실방지를 위해 시공감리제도를 도입하고 이를 민간 감리전문회사가 수행하도록 하였다. 당초 감리전문회사의 등록 관리를 국토해양부에서 처리하였으나, 2005년 서울특별시 등 16개 광역자치단체로 이관하였다. 이에 따라 행정구역을 달리하는 주소지 이전, 양수 양도 및 합병 등 광역자치단체간 상호 업무협의와 관련서류의 이관이 지연되고, 관련 정보의 분석 및 통계관리 등을 수작업으로 시행함에 따라 업무효율성이 저하되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 16개 광역자치단체에서 분산 관리하고 있는 감리전문회사 등록관리 업무를 전산화하여 통합관리할 수 있는 방안을 제시하고, 프로토타입 시스템을 개발함으로써 행정업무의 투명성 확보와 행정 편익비용을 절감하는 등 감리전문회사 등록 업무의 효율성 제고를 도모하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.365-368
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• 2012

어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.937-940
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• 2004

프로세서 자원, 데이터 저장장치 자원을 제공하면서 가상기관(Virtual Organization)을 구성하는 각 사이트는 사용할 수 있는 네트윅 자원이 한정된 상황에서 애플리케이션 처리량을 극대화하는 최적화된 데이터그리드 시스템을 기대한다. 본 논문에서는 크기가 제한적이며 지리적으로 분산된 데이터 저장공간에서 적응적 데이터 복제 기법을 제안하고 Replica의 지리적 분배를 위한 평가 모델을 제안한다. 이를 위해 논리 시간 데이터 접근 기록 및 통계를 적용하여 복제할 파일들을 구분 하는 이산적 결정 모델을 제안하고 삭제할 Replica 결정에 논리 시간 접근 기록을 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.638-639
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• 2013

Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.273-276
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• 2021

최근의 기계 학습 (딥러닝)은 기존의 전통적인 통계 분석 방법들에 비해 효율성과 정확도가 높은 장점이 있지만, 처리과정이 블랙박스와 같아 결과 값의 중요한 원인 또는 근거 요인을 찾기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 최근의 XAI (eXplainable AI) 연구를 기반으로 하여, 본 논문에서는 의료기관에서 전정기관의 이상을 판별하기 위해 수작업으로 이루어지고 있는 HIT (head impulse test) 테스트 결과를 자동화하고, 설득력 있는 신뢰도 검정을 위해, XAI 기반 DoWhy 프레임 워크를 사용하였다. 전정기관 이상으로 의심되는 환자의 동공 움직임을 optical flow 로 추적하고, 정상인과의 Wasserstein metric 의 DoWhy 검증을 통해 전정기관 이상 여부의 신뢰도 구간을 검정한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.910-912
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• 2023

본 논문은 말의 개체 식별 과정에 딥러닝을 활용하여 객관적으로 식별 가능한 개체의 특징을 획득할 수 있는 영상처리 기반의 말 개체 식별 자동화 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 말의 개체 식별을 위한 이미지 촬영 방법, 딥러닝을 활용한 말의 특징 추출 방법, 말 객체에 대한 식별 가능 정보의 변환 방법으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제시하는 방법론을 바탕으로 말 개체 식별 과정을 자동화하여 말의 특징을 객관적이고 효율적으로 추출하여 말 개체 관리를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.257-260
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• 2008

디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 급속한 발전과 함께 산업계 전반적으로 아날로그 기술은 쇠퇴하고 디지털 기술로 전환되고 있다. 심지어 안전-필수 기능을 담당하는 원자력발전소의 계측제어시스템에서도 제한적으로 디지털 기술을 채택하여 사용하기 시작했다. 지금까지 소프트웨어의 신뢰도의 정량화에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 소프트웨어가 가지는 특수성 때문에 연구결과에 대해 전문가들의 동의를 얻지 못하고 있는 상태이다. 원자력발전소에서는 확률적 안전성 평가(PSA)를 수행할 때 소프트웨어의 실패에 기인한 위험은 무시하고 있다. 하지만, 소프트웨어를 기반으로 한 디지털 시스템의 사용이 점점 늘어남에 따라 소프트웨어 신뢰도에 대한 정량화가 점점 더 요구되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 실패모드를 정의하고 해당 실패모드에 의해 사고가 발생할 확률을 베이지안 통계이론을 이용하여 정량화하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.401-408
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• 2006

In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are designed to segment gray-scale sectional images using a horizontal and vertical line process due to their statistical and property differences, and to extract the feature. The techniques presented here show efficient results in case of the gray level overlap and not having threshold image. Such images are also not easy to be segmented by the global or local threshold methods. Line pixels inform us the sectionable data, and can be set according to cluster quality due to the differences of histogram and statistical data. The total segmentation on line clusters can be obtained by adaptive extension onto the horizontal axis. Each processed region has its own pixel value, resulting in feature extraction. The advantage and effectiveness of the line-cluster approach are both shown theoretically and demonstrated through the region-segmental carotid artery medical image processing.

• Korean Journal of Animal Reproduction
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• v.25 no.1
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• pp.63-69
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• 2001

This study was carried out to examine the effects of nitric oxide compounds (hemoglobin and L-NAME) on the development of porcine in vitro maturation (IVM) and in vitro fertilization (IVF) oocytes. Cumulus cell free embryos derived from porcine IVM/IVF oocytes were cultured in NCSU23 medium containing 1~5 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ hemoglobin added to 44 and 96hrs in culture times, and in NCSU23 medium containing 0, 10, 50 or 100mM L-NAME. The developmental rates beyond morulae stage in 0, 1 and 5 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ hemoglobin groups add to 44hrs in vitro culture times were 52.4%, 57.6% and 57.4%, respectively. The addition of hemoglobin groups made it slightly higher than the control group. The proportion of embryos developed to morulae and blastocysts in 1 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ hemoglobin add to 96hrs after in vitro culture (70.8%) was a little higher than those of 0 and 5 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ hemoglobin (66.2% and 62.8%). There was no significant difference in all groups (P〉0.05). The developmental rates beyond morulae stage in 0, 10, 50 and 100mM of L-NAME groups add to 96hrs after in vitro culture were 65.2%, 73.5%, 70.1% and 53.3%, respectively 10mM and 50mM L-NAME groups were significantly higher than in 0 and 100mM of L-NAME groups (P＜0.05). In conclusions, these results indicate that L-NAME (10mM, 50mM) can increase the proportion of embryos that develop into morulae and blastocysts but hemoglobin did not affect.