• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권1호
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• pp.595-598
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• 2013

Background: Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide Therefore, identification of genetic as well as environmental factors is very important in developing novel methods of lung cancer prevention. However, this is a multi-layered problem. Therefore a lung cancer risk prediction system is here proposed which is easy, cost effective and time saving. Materials and Methods: Initially 400 cancer and non-cancer patients' data were collected from different diagnostic centres, pre-processed and clustered using a K-means clustering algorithm for identifying relevant and non-relevant data. Next significant frequent patterns are discovered using AprioriTid and a decision tree algorithm. Results: Finally using the significant pattern prediction tools for a lung cancer prediction system were developed. This lung cancer risk prediction system should prove helpful in detection of a person's predisposition for lung cancer. Conclusions: Most of people of Bangladesh do not even know they have lung cancer and the majority of cases are diagnosed at late stages when cure is impossible. Therefore early prediction of lung cancer should play a pivotal role in the diagnosis process and for an effective preventive strategy.

• 융합보안논문지
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• 제9권2호
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• pp.71-78
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• 2009

무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)는 계산 능력, 전력, 통신 대역폭 등 다양한 제약 조건을 가지기 때문에 기존의 보안 기법을 WSN에 적용하기는 매우 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 안전한 그룹통신 기법을 제안한다. 제안한 기법은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜인 TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol) 알고리즘에 보안 메커니즘이 결합된 형태로서, 네트워크는 센서노드, 클러스터 헤더, 베이스 스테이션(BS : Base Station)으로 이루어진다. 보다 강력한 보안성 제공과 효율적인 키 관리를 위해 제안된 기법은 비밀 키 및 공개 키 알고리즘 모두를 사용하며, 전력소모를 줄이기 위해 참여 노드들 간의 통신은 계층적 트리구조에 의해 이루어진다. 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 강력한 보안성을 제공할 뿐만 아니라, 통신에 있어 보다 낮은 전력을 소모하므로 무선 센서 네트워크 환경에 적합하다고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2699-2707
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• 2013

본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의 실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2298-2309
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• 2000

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포속성에 대한 색인기법으로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포속성 색인기법은 MD-NAI를 제안한다. 중포석성에 대한 기존의 색인기법들은 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 B+-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용함으로써, 클래스 계층과 중포속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-NAI에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법인 이차원 클래스 계층 색인기법(2D-CHI)을 다차원으로 확장한다. 2D-CHI는 키 속성 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 객체들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-NAI에서는 색인된 중포속성을 표현하는 경로상의 각 클래스 계층마다 하나의 클래스 식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서, MD-NAI에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.121-127
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• 2009

본 논문은 다단계 특징벡터를 이용한 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)을 제안하는데, MFCM은 주어진 데이터에서 추출된 특징벡터 전체를 한 번에 이용하지 않고, 같은 성질들의 특징벡터들끼리 모아서, 여러 단계에 걸쳐서 분류에 이용한다. 학습단계에서, 같은 성질을 가지는 특징벡터 그룹 각각을 이용하는 국지적 분류기의 분류 정확도 산출을 통해 각 특징벡터그룹의 기여도를 측정한다. 분류단계에서는 각 특징벡터그룹의 기여도에 따라 차등적으로 가중치를 적용하여 최종적인 분류결론을 이끌어 낸다. 본 논문에서는 MFCM의 개념을 기존의 몇 가지 분류 알고리즘에 적용하고, 음악 장르 분류 문제에 응용하여, 제안된 알고리즘의 유용성에 관한 실험을 수행하였다. 실험의 결과 제안된 MFCM을 이용하는 분류기는 기존의 알고리즘과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 7%-13%의 성능향상을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.429-439
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• 2008

정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.53-60
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• 2011

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 Rayleigh fading 에 대한 내구성을 증대시키기 위하여 채용되는 2 종류의 스마트안테나 즉 귀납적인 고유공간법에 기반한 FFT(Fast Fourier Transform) 전단 스마트안테나와 Wiener 해법에 기반한 FFT 후단 스마트안테나의 가중치벡터 갱신의 수학적 모델을 정의한 후 컴퓨터 모의실험에 의거, 그 성능들을 비교 분석하였다. 장치의 복잡성의 대가로 FFT 후단 스마트안테나의 성능이 훨씬 우수함이 보여졌고 특히 다중경로의 시간지연이 OFDM 가드타임을 벗어날 경우와 강한 동일채널 간섭신호가 존재할 경우의 FFT 후단 스마트안테나 성능의 우월성이 입증되었다. FFT 후단 스마트안테나의 복잡성을 줄이기 위하여 제안된 부채널 군집형 가중치벡터 갱신 안테나와 부채널 전력 기반의 MRC(Maximum Ratio Combining) 다이버시티 안테나 기법의 성능이 전형적인 Wiener 해법에 기반한 FFT 후단 스마트안테나와 비교되었다.

• Composites Research
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• 제30권1호
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• pp.65-70
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• 2017

일방향 탄소섬유 복합재료는 복잡한 성형 공정과 낮은 드레이핑능을 보여 비교적 단순한 형태의 구조물 제작에 제한적으로 사용되어 왔으나, 최근 이를 해결하고자 성형성과 생산효율이 우수한 장섬유 복합재료(Long Fiber Prepreg Sheet; LFPS)가 제안되었다. 본 연구에서는 단순한 성형 공정과 높은 성형 정밀도를 갖는 LFPS를 활용하여 전자 기기용 커버 플레이트 설계를 수행하였다. 설계에 앞서 리브 구조가 적용되는 대상 구조물을 8-inch 태블릿 PC 제품의 뒷 커버로 선정하였다. 해당 구조물에 평판에 적용되는 대표적인 하중 조건을 선정하여 유한요소해석에 적용하였고, 이를 활용하여 리브 구조물의 패턴과 리브 형상 변화에 따른 구조물의 구조 강성을 확인하였다. 해석 결과 제한된 부피 내에서 최적의 리브 패턴과 형상을 확보하였으며, 리브 폭이 균일하지 않은 경우가 균일한 경우에 비해 6~10% 처짐량이 감소함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-9
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• 2010

모바일 통신의 발전으로 데스크탑과 같이 위치가 고정적인 시스템 외에도 이동이 편리한 휴대폰 등의 모바일 컴퓨팅시스템이 많이 이용되고 있다. 모바일 단말기의 컴퓨팅 성능이 발전하고 있지만, 많은 계산이나 처리를 요구하는 소프트웨어를 휴대폰 같은 모바일 단말기에서 이용하기는 힘들다. 이 같은 단점을 해소하기 위해 모바일 클러스터 컴퓨팅을 활용하기로 하고, 본 연구에서는 기존 모바일 컴퓨팅 시스템을 분석하였지만 기존의 모바일 클러스터 컴퓨팅 연구들에서는 구현보다는 시스템 구조 제안에 머물고 있거나, 실제 휴대폰 등의 단말기로 구현한 예가 없는 등, 현실에서 활용하기에는 무리가 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 JPVM 클러스터 시스템에 휴대폰이 참여하도록 하고 클러스터 시스템에서 대용량 소프트웨어를 처리하여 휴대폰에서 그 결과를 볼 수 있도록 하였다. JPVM 클러스터에 참여한 휴대폰 상에서는 병렬 응용의 실행과 종료뿐만 아니라 그 실행 결과도 원하는 형태로 볼 수 있다. 구현된 시스템은 휴대폰이 클러스터 시스템에 참여할 수 있다는 측면에서 Mobile-JPVM이라고 할 수 있으며, 성능평가를 통해 Mobile-JPVM이 대용량 소프트웨어를 실행시키는데 문제가 없음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.133-142
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• 2010

유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.