Kim, Myoung-Sin;Ji, Young-Jun;Lee, Sung-Tae;Kim, Pan-Koo;Lee, Yun-Bae
Annual Conference of KIPS
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2000.04a
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pp.288-292
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2000
본 논문은 컴퓨터 그래픽 이미지의 데이터를 디지털화 하는 과정에서 Aliasing으로 인하여 손실된 Pixel 정보에 대해 동적 블럭으로 분할 연산하고 벡터 양자화, Gaussian 함수를 이용하여 손실된 정보들을 보간하여 해상도가 높아진 영상을 얻을 수 있는 새로운 Anti-Aliasing 알고리즘을 제시한다. Anti-Aliasing의 효과를 더욱 시각적으로 분별 할 수 있도록 하기 위해 Gray 레벨의 이미지로 실험을 하였고, 현재 Graphic을 지원하는 하드웨어 구조의 PC 기반에 변화 없이 적용할 수 있고, 이미지의 질감을 더욱 부드럽게 향상 시킬수가 있다.
Lee, Jung-Hoon;Sin, Yeong-Rok;Hassan, Mohammad Mehedi;Aldana, Maria Elizabeth;Huh, Eui-Nam
Annual Conference of KIPS
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2010.04a
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pp.238-240
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2010
본 논문은 최근 IT 분야에서 각광받는 모바일 클라우드를 모바일 노드와 클라우드의 역할에 따라 3 가지 세대로 분류하고, 각 세대별 특장과 활용 및 고려사항에 대해 고찰하였다. 1 세대는 웹 어플리케이션, 2 세대는 실시간 사진전송 시스템, 3 세대는 IPTV UCC 전송 시스템을 각 세대별 예로 들어 그 특징을 논의하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.278-283
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2006
결정 트리는 큰 가설 공간을 가지고 있어 유연하고 강인한 성능을 지닐 수 있다. 하지만 결정트리가 학습 데이터에 지나치게 적응되는 경향이 있다. 학습데이터에 과도하게 적응되는 경향을 없애기 위해 몇몇 가지치기 알고리즘이 개발되었다. 하지만, 데이터가 속성 축에 평행하지 않아서 오는 공간 낭비의 문제는 이러한 방법으로 해결할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 다변수 노드를 사용한 선형 분류기를 이용하여 이러한 문제점을 해결하는 방법을 제시하였으며, 결정트리의 성능을 높이고자 지지 벡터 머신을 도입하였다(SVMDT). 본 논문에서 제시한 알고리즘은 세 가지 부분으로 이루어졌다. 첫째로, 각 노드에서 사용할 속성을 선택하는 부분과 둘째로, ID3를 이 목적에 맞게 바꾼 알고리즘과 마지막으로 기본적인 형태의 가지치기 알고리즘을 개발하였다. UCI 데이터 셋을 이용하여 OC1, C4.5, SVM과 비교한 결과, SVMDT는 개선된 결과를 보였다.
기존의 정보검색 엔진은 문서의 분야에 상관없이 본문 전체의 내용을 보여주므로 사용자가 적합한 내용인지를 파악하기 위해서는 본문 전체를 읽어 보아야 그 적절성 여부를 알 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 질의어가 지시하는 분야를 분야연상어를 이용하여 자동으로 파악하고, 사용자가 원하는 분야에서의 검색이 이루어지도록 하는 검색과 분류가 동시에 가능한 엔진을 설계하여 검색결과의 성능을 향상하고자 한다. 이와 함께 적당한 분야연상어가 다수 출현한 단락을 사용자에게 제공하여 본문 전체를 보지 않아도 질의어에 적당한 문서인지를 빠르게 파악하도록 설계하여 구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.210-213
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2011
기억 인출 단서는 학습을 통해 장기기억 공간에 저장된 정보를 인출하는 과정에서 중요하며, 서로 다른 종류의 기억 인출 단서에 따른 기억 인출 결과 및 이에 대한 인지 학습적 특성 규명은 교육, 범죄 수사, 그리고 인간의 뇌 기능을 모방한 기계학습 연구 등에서 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 이용하여 학습한 내용을 인출하는 과정에서 텍스트와 이미지가 각각 인출 단서로서 기억인출 결과에 미치는 영향을 분석하고, 기억 정보 및 시각 정보 처리와 관련된 뇌 영역에서의 뇌전도 분석을 이용하여 이를 해석하였다. 실험 결과를 통해 기억 인출을 위해 이미지-텍스트를 제시할 경우 전전두엽의 기억인출 관련 부위와 시각 피질이 위치한 후두엽의 인터랙션이 높게 이루어지면서 암묵적인 시각적기억 표상의 인출이 발생하는 것을 알 수 있었다.
Kim, Eun-Sol;Lee, Chung-Yeon;Lee, Ki-Seok Kevin;Lee, Hyun-Min;Kim, Joon-Shik;Zhang, Byoung-Tak
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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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.
인터넷의 급속한 발전으로 빠른 데이터 전송이나 대용량의 데이터 전송이 현실화 되고 있다. 또한 신속한 정보 획득으로 인한 생활의 질적 향상은 물론 국가 경쟁력의 확보등을 이룰 수 있다는 긍정적인 효과가 있는 반면 인터넷의 확장으로 인한 시스템의 불법침입, 중요 정보 유출, 시스템 파괴.변경등의 부정적인 사례들이 계속 증가하고 있다. 특히, 최근에 컴퓨터 시스템의 침해 사고가 국내.외적으로 빈번히 일어나고 있어, 이에 대한 대책이 절실히 요구되고 있다. 이와 같은 요구에 대비하고자 하는 대표적인 보안 대책으로는 암호화, 복호화 기술과 시스템 보안 기술등이 있다. 특히, 이러한 기술중의 하나인 침입 탐지 기술은 침입 차단 기술과 함께 정보 시스템의 안전한 운영을 위해 필수적인 기술이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 분산 시스템 환경에서 자연 면역시스템을 적용하여 실시간적으로 침입을 탐지하는 시스템을 제안한다.
본 논문은 색종이 리스트를 미리 생성하여 필요할 때마다 불러들여 찢어 붙이는 방법의 색종이 모자이크 렌더링 기법을 소개한다. 색종이 리스트는 색종이 이외에도 잡지와 같은 다양한 종이들을 미리 생성하여 사용할 수 있기 때문에 여러 가지 형태의 모자이크를 표현 할 수 있다는 장점을 가진다. 색종이 모자이크를 생성하기 위해서는 색종이 타일의 선택, 모양 결정, 그리고 배치의 3가지 과정을 거쳐야 한다. 먼저 색종이 타일을 붙일 위치에서 가장 알맞은 타일을 리스트로부터 선택하고, 적절한 모양으로 찢는다. 마지막으로 입력 영상의 특징(경계선 등)이 유지될 수 있도록 타일을 배치하여 최종 결과 영상을 생성한다.
본 연구에서는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)에서 분산 PKI(Public Key Infrastructure) 메커니즘을 라우팅 프로토콜에 적용하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 MANET이 사용하는 라우팅 프로토콜로 CBRP(Cluster Based Routing Protocol)를 고려한다. 제안하는 프로토콜은 CBRP의 기능과 분산 PKI 메커니즘을 활용하여 효율적으로 인증서 체인을 찾을 수 있고, 이를 통해 통신노드 상호간의 세션키 설정과 송수신하고자 하는 데이터에 대한 암호화를 지원한다. 또한, 라우팅 프로토콜의 안전한 동작을 위해 제안하는 프로토콜은 전자서명된 HELLO 메시지를 교환하여 악의적인 공격자들에 대해 신뢰성을 제공하고, 안전한 라우팅을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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