• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-24
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• 2008

본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.29-47
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• 2007

유비쿼터스 시스템의 중요한 목적은 사용자의 상황을 빠르고 정확하게 인식하여, 선응적인 서비스를 사용자에게 제공해 주는 것이다. 또한 우수한 상황인식 시스템을 위해서는 상황모형이 시스템의 목적에 맞게 잘 설계되어야 한다. 특별히 유비쿼터스 시스템이 특정 도메인의 제약을 뛰어 넘어 통합 환경에서 서비스 제공하는 것을 지향하기 때문에, 기존의 단일 혹은 한정적 서비스만을 고려한 도메인 제한적 상황모형보다는 다중적 서비스에 활용될 수도 있도록 보다 더 일반적인 상황모형(generic context model)을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 따라서 본 논문은 다중적 유비쿼터스 서비스에 적합한 상황모형을 이용하여 이질적인 유비쿼터스 환경에서 상황정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 하는 일반적 상황모형을 제안하는 것을 목적으로 한다.

• 농촌계획
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• 제11권1호
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• pp.9-15
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• 2005

Preservation of geometrical context of terrains in a digitized format is useful in handling and making modification to the data. Digitization of three-dimensional terrain still proves a great challenge due to heavy load of context required to retain details of topological and geometrical information. Methods of simplification, restoration and multi-level terrain generation are often employed to transform the original data into a compressed digital format. However, reduction of the stored data size comes at an expense of loss of details in the original data set. This article reports on an alternative scheme for simplification and restoration of terrain data. The algorithm utilizes the fact that the terrain formation and patterns can be predicted and modeled through the fractal algorithm. This method was used to generate multi-level terrain model based on NGIS digital maps with preserving geometrical context of terrains.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8B호
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• pp.1028-1037
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• 2011

최근 Selim등은 공개키 암호 기반의 프라이버시를 제공하기 위해 다중-컨텍스트 RFID 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Selim등이 제안한 프로토콜은 리더와 태그 간의 인증을 수행하는 과정에서 공개키 기반의 암호 알고리즘을 사용하므로 수동형 태그에는 적합하지 않을 뿐만 아니라 상호 인증 부재로 인한 위장 공격에 취약하다. 위와 같은 효율성 문제와 보안 취약점 해결을 위해 본 논문에서는 각각 다른 영역에서 단일 수동형 태그와 다양한 목적을 제공하는 리더들 간의 상호 인증을 제공함으로써 프라이버시 침해와 태그 위장 공격을 방지하며, 중계 공격과 서비스 거부 공격에 안전한 다중-컨텍스트 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 프로토콜은 RFID 리더로부터 수집된 공간과 시간의 정보를 토대로 안전한 상호 인증이 수행되고, 수동형 태그에 적합하도록 안전한 일방향 해쉬 함수와 대칭키 암호 연산을 수행함으로써 강한 보안성과 높은 연산 효율성을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.265-272
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• 2014

본 논문에서는 다중센서를 사용한 솔라셀 장비의 상황인지 시스템을 설계하여 산업현장에서 발생할 수 있는 다양한 산업재해를 예방하고 대처하기 위한 시스템을 제안한다. 솔라셀 장비의 주변 및 주요 위치에 다중 센서를 설치하고, 이러한 장치로부터 주변상황과 솔라셀 장비에 대한 데이터를 획득하여 로컬메모리에 저장 후 서버에 전송한다. 저장된 데이터는 상황인지 알고리즘에 의하여 상황을 인지하고 인지된 결과에 따라 판단한다. 관리자는 상황인지 알고리즘을 통해 판단 된 결과에 따라 실시간으로 생산현장과 장비들에 대한 상태를 모니터링 할 수 있는 환경을 갖게 된다. 오늘날 유비쿼터스 환경에 놓인 산업현장의 상황인지 시스템은 실시간 점검을 통해 산업재해에 대처하기 위한 적절한 정보를 제공하는 서비스가 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.117-124
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• 2015

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육지원 서비스 분야는 교사인 사용자 정보를 인지하고, 사용자의 이동위치와 시간을 기반으로 상황인식을 적용하여 권한에 맞는 최적의 서비스 제공이 요구되고 있다. 교사의 시간 이동에 따라 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위해서 학교 교실환경에서 교사 위치기반의 서비스 지원이 필요하다. 또한 다양한 상황정보로 구성되는 교실환경에서 권한에 적합한 교육지원 서비스를 제공하기 위해서는 상황인식을 통한 상황정보 제공 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 교사를 위한 상황기반 서비스를 제공하기 위한 교육지원시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구조는 기존 연구되었던 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 기반으로 한다. 본 논문에서는 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황기반의 교육지원 시스템의 수행성을 검증하기 위해 학교 교실에서 교사를 위한 서비스 응용으로 사용자의 위치기반에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 그리고 상황기반 교육지원 시나리오에 따라 교사가 위치한 영역과 시간에 따라 모바일 장치를 통해 서비스 수행결과를 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권5호
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• pp.975-983
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• 2020

Since the Fukushima Daiichi accident in 2011, concerns for the safety of multi-unit Nuclear Power Plant (NPP) sites have risen. This is because more than 70% of NPP sites are multi-unit sites that have two or more NPP units and a multi-unit accident occurred for the first time. After this accident, Probability Safety Assessment (PSA) has been considered in many countries as one of the tools to quantitatively assess the safety for multi-unit NPP sites. One of the biggest concerns for a multi-unit accident such as Fukushima is that the consequences (health and economic) will be significantly higher than in the case of a single-unit accident. However, many studies on multi-unit PSA have focused on Level 1 & 2 PSA, and there are many challenges in terms of public acceptance due to various speculations without an engineering background. In this study, two kinds of multi-unit Level 3 PSA for multi-unit site have been carried out. The first case was the estimation of multi-unit risk with conservative assumptions to investigate the margin between multi-unit risk and QHO, and the other was to identify the effect of time delays in releases between NPP units on the same site. Through these two kinds of assessments, we aimed at investigating the level of multi-unit risk and understanding the characteristics of risk in a multiunit context.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.69-78
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• 2010

Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.