• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.889-900
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• 2006

센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.12-28
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• 2019

도로기하구조는 교통사고를 발생시키는 다양한 요인 중 하나이지만, 동일한 도로기하구조 조건하에서도 기상상태에 따라 교통사고에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 2001년부터 2014년까지 14년간 전국 고속도로 사고자료와 기상자료를 매칭하여 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수들을 분석하였다. 도로기하구조와 기상상태의 상호작용이 사고심각도에 미치는 영향뿐만 아니라, 개별사고 심각도 간의 지역별 상관성을 반영하기 위해 위계적 순서형 모형을 사용하였다. 위계적 모형 중에서도 도로기하구조와 기상상태의 상호작용 변수를 포함한 임의절편모형과 기상상태의 지역별 특성을 상위변수로 포함하는 임의계수모형을 모두 활용하였다. 분석결과 톨게이트 및 램프구간, 내리막 경사 3%이상, 콘크리트 방호벽 등이 기상상태에 따라 사고 심각도에 미치는 영향이 달라지는 것을 확인하였다. 또한 도로기하구조와 기상상태의 복합적인 영향은 강우량 또는 강설량에 선형적이지 않을 수 있음을 보여주었다. 끝으로 본 연구의 분석결과를 기반으로 안전개선 대책을 제시하였으며, 이를 토대로 향후 교통사고 심각도 감소가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.65-73
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• 2016

수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템은 기존의 하이브리드 P2P 시스템과 순수 P2P 시스템이 결합된 장점을 나타내고 있다. 수퍼피어는 어떤 일반 피어들의 집단에 대해 서버처럼 동작하는 특수한 피어이다. 수퍼피어들의 네트워크를 구성하는 문제는 수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템에 있어서 중요한 문제 중의 하나이다. 기존의 P2P 시스템들은 2 계층으로 구성된 피어들에 기반을 두고 있다. 하나는 일반피어들로 구성된 계층이고 다른 하나는 수퍼피어들로 구성된 계층이다. 수퍼피어 네트워크는 랜덤 그래프의 형태를 가지고 있는 것이 일반적이다. 그러나 대규모 일반 피어들을 수용하기 위해서는 수퍼피어 네트워크 또한 그에 맞도록 확장되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 P2P 시스템을 위한 트리 기반의 수퍼피어 네트워크의 계층적 구성 방법이 제안된다. 먼저 두 개의 계층으로 구성되는 단순 수퍼피어 네트워크의 구성이 소개되고, 그것을 일반화 그리고 확장 시키면서 다중 레벨 수퍼피어 네트워크로 확장하는 알고리즘이 제안된다. 단순 수퍼피어 네트워크도 좋은 특징을 가지고는 있으나, 제한된 레벨의 수 때문에 규모성에 문제를 나타낼 수 있어, 좋은 규모성과 클라이언트 노드들에 관한 관리의 용이성을 보여주는 확장 수퍼피어 네트워크라고 하는 k-레벨의 수퍼피어 트리로 확장 시킨다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.155-168
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• 2020

오픈소스는 4차 산업혁명의 핵심 성장 동력으로서 다양한 영상해석 알고리즘의 지속적인 개발과 활용이 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 UAS 영상해석 오픈소스 기반 알고리즘의 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능과 데이터 처리 소요시간을 중점으로 비교·분석하여 효용성을 검토하는 것이다. 5가지 매칭 알고리즘을 'ANN-Benchmarks' 프로그램을 통해 재현율 및 처리속도 기준으로 비교하였고 HNSW(hierarchical navigable small world) 매칭 알고리즘이 가장 양호한 것으로 판단하였다. 이를 바탕으로 삼각측량, 점군 데이터 조밀화, 표면생성의 단계별 기법들을 조합하여 108가지 영상해석 알고리즘을 구성하였다. 또한, 바다와 인접한 공원의 UAS(unmanned aerial system) 영상을 대상으로 108가지 영상해석 알고리즘의 3차원 재현 및 데이터 처리 소요시간을 고찰하고 상업용 영상해석 소프트웨어 'Pix4D Mapper'와 비교·분석하였다. 연구 결과, 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능 면에서 양호한 알고리즘을 각각 특정하였고 소요시간이 가장 낮은 알고리즘을 선정, 'Pix4D Mapper' 처리 결과와 비교하여 알고리즘의 효용성을 입증하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.607-618
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• 2023

최근 건설 프로젝트에서는 안전사고 발생 저감을 위해 근로자간의 안전분위기 조성 및 확산이라는 측면에서 새롭게 접근하고 있다. 다양한 연구에서 현장의 안전분위기 수준이 높아지면, 안전사고 발생 저감에 효과가 있다는 것이 확인되었다. 안전분위기 수준은 경영, 현장과 기업 영역에서 복합적으로 영향을 받는다. 회사차원에서는 한정된 경영자원으로 인하여 모든 영역을 동시에 높은 수준으로 관리하는 것은 어렵다. 따라서 단계적으로 안전분위기를 향상시키는 전략이 필요하다. 수립된 전략의 효율적 수행을 위해 안전분위기 평가 요인별 상대적 중요도를 분석한 후 그에 맞는 경영자원을 배분할 필요가 있다. 그러나 안전분위기 수준은 주관적인 의견이 반영되므로 정량적으로 단순히 평가될 수 없으며, 안전전문가와 같은 숙련된 평가자가 아니면 일관성이 유지되기 어렵다. 따라서 본 연구의 목적은 AHP 기법을 이용한 안전분위기 평가요인들의 상대적 중요도 분석이다. 본 연구를 위해 건설현장의 안전전문가를 대상으로 AHP 설문과 분석을 진행하고, 안전분위기 평가요인들의 상대적 우선순위를 도출한다. 분석된 결과를 이용하여 안전분위기 향상을 위한 개선방안을 제시한다. 본 연구의 결과는 건설 현장의 고수준(high quality) 안전분위기를 위한 제도개선 및 정책수립에 기초자료로 활용될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.367-380
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• 2013

무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집은 중요한 보안이슈 중에 하나이다. 일반적으로 안전한 데이터 수집이란 데이터 자체의 보안과 안전한 전송 경로 확보를 의미한다. 본 논문은 이와 같은 관점에서 무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 계층형 센서네트워크를 고려한 계층형 키 보안 기법과 안전을 보장할 수 있는 전송경로 설정을 핵심적으로 제시한다. 프로토콜은 네트워크 부하를 최소화 할 수 있도록 최적화 되었으며 네트워크 공격으로 인해 발생하는 문제점을 효과적으로 차단한다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 네트워크 퍼포먼스를 고려한 데이터 수집에 효율적이다. 데이터 수집 시 안전을 확보하기 위한 보안 분석 역시 검증해 보았다.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.289-297
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• 2006

토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.611-620
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• 2001

최선의 전송(Best Effort) 서비스를 제공하는 현재의 IP 멀티캐스트 서비스의 특성상 신뢰전송을 요구하는 각종 응용들의 요구를 만족시키기 위해서는 추가적인 신뢰전송 프로토콜이 필요하다. 이러한 요구에 따라 신뢰적인 멀티캐스트 전송 프로토콜에 대한 연구가 수행되고 있는 가운데, 계층적 트리를 구축하여 신뢰성을 보장하는 노력이 활발하게 진행되고 있다. 계층적 트리 기반의 방식은 높은 확장성을 보장하면서 효율적으로 신뢰성을 보장하지만 전송단계에서 효율적인 논리 트리 구축 방안이 제공되어야 한다. 논리적인 제어 트리 구축은 수신자 기반의 상향식 (bottom-up) 방식이 주로 사용되어 왔으나 이 방법은 병렬적 트리 구성을 통하여 신속한 트리 구축을 할 수 있다는 장점이 있지만 제어 트리 상에 루프 (loop)가 발생할 수 있다는 단점과 메시지 부하가 커지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 하향식(top-down) 기반의 제어 트리 구축 방안을 제안한다. 하향식 방식은 단계적인 트리 구축을 통하여 루프 발생을 방지 할 수 있다. 또한 성능평가를 통하여 메시지 부하를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 본 논문은 응용의 요구 사항에 맞추어 상향식과 하향식을 선택적으로 사용할 것을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.479-488
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• 2009

본 논문은 기존의 목표항목만을 위주로 한 학습체계에서 발생하는 오분류 문제의 해결을 위해 기존의 학습체계에 경계항목을 자동으로 탐 색하여 포함시켜 확대시키는 방법을 제안하고 있다. 여러 주제에 걸쳐 다양한 내용을 다루는 복잡한 문서들은 확실히 어느 범주로 분류해야 할 지 판가름하기 어려운 성질인 모호성이 강하다. 이러한 경우 모든 경우들을 정확히 구분할 수 있는 최적의 경계를 찾는 일은 더욱 어려운 일이 다. 복잡하고 불확실성이 높은 데이터들의 특징은 대부분 분류 경계영역에 위치하므로 이러한 분류경계의 데이터들을 새로운 학습 항목으로 인 식시키도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 주어진 목표항목 사이의 경계항목을 자동으로 탐색하여 학습체계에 추가하는 학습 체계 확장 알고리즘을 제시하고, 의도적인 학습오류를 발생시킨 후 기존방법과의 비교실험을 수행함으로써 제안방법의 정확성과 안정성을 비교하였다. 실 험결과 경계범주를 포함하여 학습 체계를 확장시켰을 때의 예측력은 기존 0.70에서 0.86으로 약 24% 향상 되었고, 오류를 포함시켰을 때의 예 측력은 기존 0.52에서 0.79로 약 49% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.149-161
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• 2013

본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.