• 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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권2호
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• pp.49-58
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• 2019

Purpose: Automated analytical systems have begun to emerge as a database system that enables the scanning of medical images to be performed on computers and the construction of big data. Deep-learning artificial intelligence (AI) architectures have been developed and applied to medical images, making high-precision diagnosis possible. Materials and Methods: For diagnosis, the medical images need to be labeled and standardized. After pre-processing the data and entering them into the deep-learning architecture, the final diagnosis results can be obtained quickly and accurately. To solve the problem of overfitting because of an insufficient amount of labeled data, data augmentation is performed through rotation, using left and right flips to artificially increase the amount of data. Because various deep-learning architectures have been developed and publicized over the past few years, the results of the diagnosis can be obtained by entering a medical image. Results: Classification and regression are performed by a supervised machine-learning method and clustering and generation are performed by an unsupervised machine-learning method. When the convolutional neural network (CNN) method is applied to the deep-learning layer, feature extraction can be used to classify diseases very efficiently and thus to diagnose various diseases. Conclusions: AI, using a deep-learning architecture, has expertise in medical image analysis of the nerves, retina, lungs, digital pathology, breast, heart, abdomen, and musculo-skeletal system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.568-573
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• 2009

해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제29권1호
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• pp.21-34
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• 1990

This is a study on an instruction of estimation for error correction in the calculation with a computer or a calculator. The aim of this study is to survey a new aspect of calaulation teaching and the teaching strategy of estimation and finally to frame a new curriculum model of estimation instruction. This research required a year and the outcomes of the research can be listed as follows: 1. Social utilities of estimation were made clear, and a new trend of calculation teaching related to estimation instruction was shown. 2. The definition of estimation was given and actual examples of conducting an estimation among pupils in lower grades were given for them to have abundant experiences. 3. The ways of finding estimating values in fraction and decimal fraction were presented for the pupils to be able to conduct an estimation. 4. The following contents were given as a basic strategy for estimation. 1) Front-end strategy 2) Clustering strategy 3) Rounding strategy 4) Compatible numbers strategy 5) Special numbers strategy 5. In an instuction of estimation the meaning, method. and process of calculation and calculating algorithm were reviewed for the cultivation of children's creativity through promoting their basic skill, mathematical thinking and problem-solving ability. 6. The following contents were also covered as an estimation strategy for measurement 1) Calculating the sense of quantity on the size of unit. 2) Estimating the total quantity by frequent repetition of unit quantity. 3) Estimating the length and the volume by weighing. 4) Estimating unknown quantity based on the quatity already known. 5) Estimating the area by means of equivalent area transformation. 7. The ways of instructing mental computation were presented. 8. Reviews were made on the curricular and the textbook contents concerning estimation instructions both in Korea and Japan. and a new model of curriculum was devised with reference to estimation instruction data of the United States.

• 한국학교보건학회지
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• 제22권2호
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• pp.169-181
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• 2009

Purpose: Mood disorders such as depression and bipolar disorder are a major mental health problem in college students. We investigate the prevalence of depression and bipolar disorder and the relevance of risk factors for these mood disorders among one college freshmen. Methods: The subjects were 2,865 college students who entered one university located in Seoul and Ansung in 2009. We used BDI (Beck Depression Inventory) for depression assessment and K-MDQ (Mood Disorder Questionnaire) for bipolar disorder assessment. Demographic and socioeconomic factors were measured by questionnaire. Height, weight, blood pressure, total cholesterol, complete blood cell count, and liver function test data were obtained by physical examination for freshmen. Chi-square test and multiple logistic regression were performed to analyze the possible risk factors for depression and bipolar disorder. Results: With different BDI cutoff value, 16 and 21, the prevalence of depression was 8.7% (male: 7.6%, female: 10.1%) and 2.4% (male: 2.5%, female: 2.3%), separately. 'Low economic status', 'urban birth place', and 'low grade at entrance' were significantly associated with depression. Using the original cutoff criterion, defined as clustering of 7 or more symptoms that caused moderate or severe problems, the prevalence of bipolar disorder was 1.3% (male: 1.4%, female: 1.1%). The risk factor of bipolar disorder was academic fields (art fields). Conclusion: Depression and bipolar disorder are common disease in college freshmen. Therefore, Campus-based mental health service program is needed to help with prevention of and early intervention of these mood disorders.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.635-642
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• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.96-102
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• 2012

영상 분류를 위한 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Partitioned Feature-based Classification Model with Expertise Table: PFC-ET)의 성능을 더욱 향상시킨 진보된 형태의 분류기 통합모델 (Classifier Integration Model: CIM)이 본 논문에서 제안되었다. CIM은 PFC-ET과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징 벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. PFC-ET에서 분류판단 확률행렬에 의한 오류를 최소화하기위해 국지적 분류기로 사용되는 군집화 알고리즘의 멤버 비율을 사용하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 CIM의 성능을 검증하기 위하여, Caltech 데이터에 대한 일반적인 영상 분류와 6 클래스 위성 영상 분류 문제에 대한 실험을 진행하였다. 제안된 CIM은 기존의 PFC 와 PFC-ET 모델과 비교한 실험에서 분류 정확도와 후처리 문제의 복잡성 면에서 향상된 성능을 보여주었다.

• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.123-135
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• 2013

본 논문에서는 XML 필터링 질의의 효율적 처리를 위한 이차원 그룹핑 색인기법인 2DG-index를 제안한다. 최근 XML데이터의 질의 처리를 위해 조상-후손관계 또는 부모-자식관계 등의 구조적 관계를 효율적으로 처리하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 그러나 이러한 연구들은 경로 질의에만 초점을 두고 있으며 특정 조건 값을 포함하는 필터링 질의에 대해서는 고려하지 않고 있다. 2DGindex는 필터링 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안으로 XML 스키마의 경로 도메인과 필터링 데이터 값의 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상의 색인 엔트리들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 2DG-index의 성능평가를 위하여 특정 조건 값을 포함하는 질의의 유형을 세 가지로 분류하고, 이러한 질의 유형별로 2DG-index의 질의처리 성능을 기존의 일차원 색인구조를 이용하는 색인기법인 데이터 값별로 그룹핑한 DG-index와 경로별로 그룹핑한 PG-index와 비교하여 2DG-inedx의 효율성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.103-112
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• 2006

센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 따라서 많은 라우팅 프로토콜들이 개발되었으며 이는 크게 평면 라우팅과 계층적 라우팅으로 분류된다. 최근 계층적 라우팅 방안에 초점을 맞추고 많은 연구가 이루어지고 있으며 대표적인 방안으로 LEACH가 있다. 본 논문에서는 LEACH의 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 새로운 라우팅 방안으로 ENTER (ENergy efficient Two-tiEr Routing protocol)를 제안한다. ENTER는 LEACH에서 사용된 분산 알고리즘을 통해 클러스터를 형성하며 클러스터 헤드간에 경로를 형성하여 싱크 노드로 통합된 데이터를 전송함으로써 에너지 손실을 줄이고 네트워크 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통해 LEACH와 ENTER의 성능을 비교하였으며, 제안된 ENTER가 더 효율적으로 에너지를 이용함으로써 네트워크 수명이 증가함을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.65-72
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• 2013

기상, 바이오, 천문학, 암호학 등 다양한 분야의 대규모 작업을 처리하기 위하여 다수의 계산 자원을 동시에 사용하기 위한 병렬 컴퓨팅 기법들이 제안되어져 왔다. 병렬 컴퓨팅은 여러 프로세서에게 작업을 분담시켜 동시에 계산을 수행하게 함으로써 프로그램의 실행시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 해결할 수 있는 문제의 규모를 확장 시킬 수 있다. 본 논문에서는 실제 암호 알고리즘 분석하기 위하여 병렬 처리 방식을 적용하여 그 효율성을 분석하였다. 암호 알고리즘의 실질적인 안전성 요소인 키의 길이는 전수조사 계산량에 의존한다. 이에 병렬 처리 환경에서 DES 키 탐색 암호 알고리즘의 키 전수조사 작업을 수행하기 위한 세부적인 절차에 대해서 논하였고, 클러스터링 장비에 적용하여 시뮬레이션 수행하였다. 그 결과 컴퓨터의 양에 따라서 계산량의 추이를 실증적으로 예측함으로써 암호 알고리즘의 안전성 강도를 측정할 수 있다.