• 정보보호학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-160
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• 2011

익명화 기법은 마이크로 데이터에서 프라이버시를 보호하기 위해 제안된 방법 중의 하나이다. 원본 데이터로부터 그룹화를 기반으로 프라이버시를 확보하고자 하는 익명화 기법은 ${\kappa}$-익명성 (${\kappa}$-anonymity) 개념을 효시로 하여 ${\ell}$-다양성(${\ell}$-diversity), t-밀접성(t-closeness) 등의 개념이 차례로 제안되면서 발전된 모습을 보여주였다. 프라이버시측도 관점에서 각각의 익명성 관련 개념들이 상호 보완적인 관계에 놓여 있으나, 데이터의 유용성과 익명성 개념들을 복합적으로 고려한 실질적인 익명화 알고리즘 개발에 관한 연구는 아직까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 먼저 기존에 발표된 익명성 개념들에 기반한 익명성 측도들과 정확성 관련 측도들에 대하여 비교 분석한다. 또한,${\kappa}$-익명성을 만족하는 데이터로부터 블록 합병 방법에 의하여 ${\ell}$-다양성을 확보하는 알고리즘을 새롭게 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권4호
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• pp.80-89
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• 2000

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한다. 조합논리 부분을 DAG로 표현하여 그래프 분할과 collapsing, bin packing을 수행한다. 그래프 분할에서 DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행시간을 개선하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 17.01% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.224-234
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• 2000

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 앙웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 게산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLV의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1275-1288
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• 2015

미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.33-48
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• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.7-16
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• 2009

클러스터링 알고리즘은 영역들간의 공간정보를 고려하지 않고 사전에 정의된 수만큼의 군집들로 분할하기 때문에 영상의 과분할을 유발하며, 이에 실제적인 응용분야에 적용하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘에 의해 획득한 군집들을 대상으로 보다 나은 분할결과를 획득하기 위한 후처리 방안으로, 비동질적인 군집의 재분류와 베이시안 알고리즘에 의한 유사영역의 합병알고리즘을 제안한다. 먼저, 클러스터링 알고리즘에 의해 분할된 영상의 군집들에 대해서 가장 비동질적인 군집을 선택하여 이를 나머지 군집들 중 하나로 재분류하며, 최소평균내부거리값에 의해 결정된 군집수만큼 반복적으로 수행된다. 그리고 여전히 존재하는 유사한 인접영역들을 제거하기 위해서 영역간의 Kullbeck-Leibler 거리값을 기반으로 베이시안 알고리즘을 이용한 영역 합병을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 유효함을 검증하기 위한 목적으로, 분할된 영역들의 우세컬러와 텍스처 정보를 기반으로 하는 SVM(support vector machine) 기반 영역분류시스템을 설계한다. 실험결과, 제안한 방법은 다양한 실험영상들에 대해서 단계별 더 나은 성능을 보였으며, 분할된 영역들의 분류에서도 효과적인 결과를 보여 제안방법의 유효함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.209-218
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• 2012

최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권4호
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• pp.160-167
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• 2005

$GF(2^{m})$ 상의 공개키 암호 시스템에서 나눗셈/역원은 기본이 되는 연산으로 내부적으로 $AB^{2}$ 연산을 반복적으로 수행함으로써 계산이 된다. 본 논문에서는 유한 필드 $GF(2^{m})$상에서 $AB^{2}$ 연산을 수행하는 디지트 시리얼(digit-serial) 시스톨릭 구조를 제안하였다. L(디지트 크기)×L 크기의 디지트 시리얼 구조로 유도하기 위하여 새로운 $AB^{2}$ 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘에서 유도된 구조의 각 셀을 분리, 인덱스 변환시킨 후 병합하는 방법을 사용하였다. 제안된 구조는 공간-시간 복잡도를 비교할 때, 디지트 크기가 m보다 적을 때 비트 패러럴 구조에 비해 효율적이고, $(1/5)log_{2}(m+1)$ 보다 적을 때 비트 시리얼(bit-serial) 구조에 비해 효율적이다. 또한, 제안된 디지트 시리얼 구조에 파이프라인 기법을 적용하면 그렇지 않은 구조에 비해 m=160, L=8 일 때 공간-시간 복잡도가 $10.9\%$ 적다. 제안된 구조는 암호 프로세서 칩 디자인의 기본 구조로 이용될 수 있고, 또한 단순성, 규칙성과 병렬성으로 인해 VLSI 구현에 적합하다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.65-65
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• 2002

In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1225-1238
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• 2003

본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 회전 보정 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 블록적응 이진화부, 스트라이프 생성부, 회전각 계산부, 그리고 영상 회전부로 구성된다. 블록적응 이진화부에서는 입력 영상의 불균일한 조명이나 그림자의 영향을 감소시키기 위하여 입력 영상을 블록별로 이진화한다. 스트라이프 생성부에서는 인접한 문자와 이들로 이루어진 문자열들을 병합하여 문자열 클러스터를 생성하고, 생성된 클러스터 중에서 회전각 계산에 유용한 것들을 스트라이프로 분류한다. 회전각 계산부에서는 스트라이프들의 방향각을 중심 모멘트를 이용하여 계산하고 이들 방향각을 평균하여 입력 영상의 회전각으로 결정한다. 영상 회전부에서는 입력 영상을 계산된 회전각 만큼 회전시킨다. 실험결과 제안된 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 약 93%의 회전 보정률을 보였다.