• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.491-493
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• 2022

세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8A호
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• pp.1169-1176
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• 2000

본 논문에서는 MPLS망에서 효과적인 트래픽 엔지니어링을 위하여 IP 플로우 모델에 기반한 레이블 할당 방법을 제안하고 성능을 분석하였다 지속시간이 길고 많은 패킷들을 포함하고 높은 전송률을 보이는 베이스 플로우들은 전체 트래픽 로드의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 네트워크에서 장기적인 혼잡현상을 발생시키는 주요원인이 된다 따라서 트래픽 기반 레이블 할당방법에 의해 분류된 베이스 플로우들을 네트워크 혼잡시 우선적으로 우회 LSP에 할당하는 명시적 경로 설정 방법을 이용하여 혼잡 현상을 빠르게 해결할 수 있다 제안한 레이블 할당 방법은 X/Y 플로우 판별자와 라우팅 테이블을 이용하는데 베이스 플로우를 판별하기 위하여 패킷수 기반과 cut-through ratio 기반 방법을 제안하여 비교하였다 제안한 방법들은 2계층으로 스위칭 되는 패킷수의 비율(Cut-throguh Rtatio)을 크게 떨어뜨리지 않고 할당되는 레이블 수를 최소화시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.958-964
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• 2016

본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권7호
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• pp.947-956
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• 2007

이 연구는 태풍의 온대성 저기압화에 대해 간단히 소개하고 Evans and Hart(2003)와 Hart(2003_의 객관적 온대성 저기압화 판별식을 이용하여 최근 온대성 저기압화를 거친 세 태풍(Shanshan, Yaki, Soulik)에 대한 사례분석이 이루어졌다. 500-hPa 고도장분석에서 온대성 저기압화 시작시 세 태풍 모두 중위도 경압지역으로 북상하는 공통된 특성을 보였다. 그러나 연직단면 분석에서는 온대성 저기압화의 시작전 시 태풍 중심부근의 모든 층에서 온난 다습한 특성을 보였다. 온대성 저기압화 이후에는 이 개념모델의 전형적 특성인 태풍의 서쪽영역에 한랭 건조한 특성을 나타내었다. 따라서 Evans and Hart(2003)와 Hart(2003)의 객관적 온대성저기압화의 판별식은 태풍의 온대성저기압화 시작 및 구조변화를 잘 반영하므로 기상청 예보현업에서도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.829-838
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• 2015

스마트 폰의 보급이 확대됨에 따라 많은 종류의 악성코드가 등장하였다. 이 중 스파이웨어는 기존과 다르게 운영체제가 제공하는 기능을 보안 정책에 따라 사용자의 동의를 정상적으로 획득하여 설치된다. 하지만 사용자가 의도하지 않은 기능을 내포하고 있는 스파이웨어는 기존의 악성코드 감지방법으로 쉽게 잡아내지 못하고 있다. 이러한 상황에서 본 논문은 스파이웨어 중 도청을 감지하는 연구를 진행하였으며, 스파이웨어가 가진 문제를 해결하기 위한 새로운 접근을 통해 도청 감지 모델과 이를 실행하는 어플리케이션을 개발했다. 음성 도청을 판별하기 위해서 각 어플리케이션별 전력 사용량 도출 기능, 모듈별 전력 사용량 도출 기능, 네트워크 사용량 감지를 수행하였다. 전력 사용량 도출을 위한 Open Source Project인 Power Tutor에 네트워크 사용량 감지 기능을 추가하였으며, 여기서 측정 및 수집된 데이터를 알고리즘을 거쳐 도청 위험도를 판별했다. 또한 이 논문에서 구축된 어플리케이션은 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 위험군 산출을 통해 도청 위험군을 감지한다. 어플리케이션을 스마트 폰에 설치하여 데이터의 측정 및 수집을 진행하였으며, 도청 시뮬레이션을 위해 Vice Application을 Background로 하여 사용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-224
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• 2010

RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.826-832
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• 2016

본 논문에서는 고가의 디지털 설진 장비와 특별한 장치 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 디지털 설진 시스템의 첫 단계로 미각 영역별 균열 유무를 판별하는 시스템을 제안한다. 훈련 DB는 한방 병원에서 수집한 사진 261장을 바탕으로 Haar-like feature, Adaboost 학습을 하였다. 학습된 결과를 통하여 입력영상으로부터 혀 후보영역을 검출하고, 검출된 혀 후보영역으로부터 혀 영역만을 분리하기 위하여 261장의 훈련 DB의 HSV 컬러모델의 Hue 성분 평균 값을 산출하였다. 검출된 혀 윤곽으로부터 Connected Component Labeling을 통하여 혀 영역을 분리 하였다. 분리된 혀 영역의 상대적 너비와 높이를 이용하여 미각 영역별 로 분할하였다. 분할된 미각 영역별 영상은 Gray영상으로 변환하고, 각각의 영역별 평균 밝기를 산출하여 이진화하였다. 이진화 영상에 Connected Component Labeling을 통하여 균열 유무를 판별하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.13-20
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• 2015

본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.76-85
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• 1994

정체형 칼만필터와 간단한 음성-비음성 판별알고리즘을 사용하여 비정체형 유색잡음을 감쇠시키는 방법을 제안하였다. 종래의 잡음감쇠알고리즘들이 대부분 백색 또는 정체형 잡음을 다룬데 비하여 본 연구는 대부분의 실제 잡음환경, 즉, 비백색 비정체성 잡음을 다루었다는 점이 다르다. 잡음감쇠기로서는 AR모델에 의거한 백터형 칼만필터를 사용하였고, 음성/비음성 판별에는 단구간에너지의 임계값논리를 사용하였다. 칼만필터에 필요한 잡음의 계수는 비음성구간에서 추산하였고, 음성의 계수는 EM반복법을 적용하여 추산하였다. 실험결과는 신호대 잡음비와 청취테스트로 제시하였다. 차량잡음을 사용한 실험결과, 비음성구간의 배경잡음은 거의 완전히 제거할 수 있었고, SNR이 0dB내지 -5dB로 낮아짐에 따라 왜곡이 심화 되는 경향을 보였으나, 음성의 명료도를 저하시키지는 않았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-434
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• 2015

본 논문에서는 미각영역별 색상분석에 의한 새로운 한의학적 설진 시스템을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 모양의 영상입력 탬플릿 범위 설정 및 영상획득, 미각영역별 분할, 분할된 영역에 대하여 H-S 히스토그램을 이용한 색상분석 및 이상 유무 판별, 모바일 앱과의 연동으로 구성된다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, RGB 컬러영상을 HSI 컬러영상으로 변환하였다. 색상분석은 HSI 모델을 이용하였는데, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 정상태 히스토그램의 범위를 기준으로 이상 유무를 판별한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 모바일 앱과 연동하여, 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 설진 자가진단 시스템을 제안하였다.