• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.179-184
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• 2011

모바일 기기는 유연한 이동성을 제공하는 대신에 제한된 자원을 가지고 있는 휴대용 장치로서, 최근에는 단순한 몇 가지의 기능만 제공하던 기존의 한계를 넘어서 많은 부가기능들을 추가적으로 제공하고 있다. 하지만 낮은 성능의 프로세서와 제한된 배터리용량으로 인해 사용자가 만족할 수 있는 성능을 제공하지 못하는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 성능이슈는 하드웨어 교체를 통해 쉽게 해결될 수 있으나, 제품가격 상승이라는 치명적 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 성능이슈와 제품가격 상승 이라는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위하여 사용자 체감성능을 개선하는 방법을 제시한다. 사용자 체감성능은 사용자가 화면터치 또는 키패드를 통해 모바일 기기에 화면갱신 명령을 입력하고 모바일 기기의 출력장치인 LCD화면에 화면구성을 완료하는데 까지 걸리는 시간이 매우 중요한 요소이다. 모바일 기기는 물리적으로 작은 LCD화면을 사용하기 때문에 한번에 보여줄 수 있는 데이터의 양이 제한적이다. 화면을 구성하기 위해서 LCD화면에 보여줄 수 있는 양의 데이터만 사용한다면 빠른 화면구성을 할 수 있다. 이렇게 최소한의 데이터를 계산하고 DB에서 가져와 빠른 화면구성을 할 수 있도록 하는 Controller를 기존의 MVC 패턴에 추가한 MVC+Prefetch Controller 패턴을 제안한다. 제안한 패턴을 사용하면 사용자가 만족할 만한 체감성능을 보장할 수 있다. MVC+Prefetch Controller 패턴을 삼성전자 휴대폰 모델 S8500에 적용하여 사용자 체감성능 개선을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.437-441
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• 2006

무선 센서 네트워크는 실세계에서 발생하는 현상에 대한 다양한 응용 요구의 정보를 수집하기 위해 조밀하게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들은 감지한 정보를 그들 간의 연산, 통신 등 협업 작업을 통하여 최종 사용자에게 전달한다. 일반적으로, 센서 노드들은 배터리 전력에 의존하기 때문에 정보를 수집하고 최종 사용자에게 전달하기 위한 전력 소비는 무선 센서 네트워크의 전체수명 기간을 좌우한다. 그러므로 각 센서의 에너지 수준을 고려한 최적의 라우팅 알고리즘은 전체시스템의 수명을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 방향성 확산, SPIN 등과는 다르게 각 센서 노드의 에너지 수준과 최단 흡 경로 정보를 이용하여 무선 센서 네트워크의 전체 수명 시간을 효율적으로 최대한 보장할 수 있는 저전력형 데이터 확산 프로토콜을 제안하였다. 이 기법은 질의 유포 과정에서 흡과 에너지 정보를 이용하여 데이터 전송 경로를 확립하고, 이벤트 발생 지역의 이웃 노드들로부터 수집된 정보는 동일한 데이터를 병합하여 최단의 전송 경로를 통하여 사용자에게 전송한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.47-56
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.211-216
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• 2016

최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.25-32
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• 1998

본 논문은 맥동 성분의 적분비를 이용한 펄스 옥시메터의 산소포화도 계산 모델의 설계 및 분석에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 손가락이나 귀볼에서 투과된 광신호를 직류성분 A 와 맥동성분 A , Sinwt 잡음성분 A 등으로 모델링하였다. 또한 맥동성분과 직류성분의 효율적인 분리를 위해 맥동성분에 대한 평균치 A 를 직류성분으로 규정하였고, 적분비를 이용하여 잡음성분을 어떻게 제거 하는지에 관하여도 기술하였다. 본 알고리즘은 신호의 맥동성분을 단순 가산에 의한 적분 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 산소농도 추출을 간략하게 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 알고리즘 성능평가는 펄스 옥시메터에서 많이 사용하고 있는 맥동성분의 진폭비를 이용한 방법과 비교하였다. 비교결과는 본 알고리즘에서 샘플링 시간을 고려한 최적의 조건인 4주기의 면적계산 주기를 가졌을 때 기존의 방식보다 평균오차가 1%정도 향상되었으며, 회귀직선의 신뢰도를 보여주는 결정계수 r 도 0.985로 0.970보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권6호
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• pp.281-288
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• 2017

스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.983-990
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• 2004

누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.423-442
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• 2011

연구의 목적은 ICME(2008,Mexico) 모델링 TSG21에서 논의한 모델일의 두 과제 설정 MMa, MeA이 학교수학에 효율적으로 적용이 될 수 있는지를 알아보는데 있다. 이 실험에서 수학과 교육과정에 적용할 수 있는 몇 가지 중요한 점을 발견했는데, 첫째는 MMa집단이 통제집단 IPS에 모델링 문항에서 성취도에 우의미한 차이를 보였고, 정보처리 문항에서도 좋은 성취수준을 보였다. 다시 말하면 모델링 MMa, MeA 교육이 가능하게 현행 학교 문제 해결 또는 개념 학습에 포함이 되고 더욱 발전 되는 시스템을 가질 수 있다. 둘째는 실험집단의 학생들이 생성한 모델링 처음 3단계 상황분석, 수학질문 구성, 모델설정에서 독특한 발견전략을 사용하였고 후반 2단계에서도 전통적 IPS 문제해결과 좋은 연결성을 보였다. 또, 실험집단 MMa, MeA 학생들이 개념적 시스템의 구성과정을 잘 이해했으며 Lesh & Sriraman(2005a, 2005b)의 개념적 시스템의 구성을 뒷받침 해 주었다. 셋째는 과제설정 MMa, MeA 간에 모델링의 사고행동인 수학적 상황 센스를 만들기(S), 창조하기(C), 확장하기(E), 재정의하기(RF)가 교실에서 활발하게 일어났다는 점이다. 따라서 Pollak등이 제언한 모델링 활동은 현행 IPS 활동과 의미 있게 교류 될 수 있다.