• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.406-417
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• 2001

웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.347-357
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• 2002

그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-20
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• 2016

기존의 다중 모듈러스 기반 자기복원 등화 유형은 등화 초기에 적용되지 못하고 정상상태 성능 개선에 활용되었다. 본 논문에서는 다중 모듈러스를 원하는 응답으로 하는 유형의 자기복원 등화에서, 오차를 증강하여 오차의 역동성을 확장함으로써 초기 수렴 성능을 개선하고, 그 특성을 분석하였다. 제안 방법에서 오차 증강은 등화기 출력에 대한 심볼 판정에 비례하여 이루어진다. 아울러 제안 방법은 오차 역동성의 확장으로 인한 초기 수렴 기능을 갖기 때문에, 초기 수렴속도와 정상상태 오차 레벨에서 우수한 성능을 보인다. 특히 제안 방법은 등화의 전 과정을 하나의 알고리즘으로 진행하므로 기존의 다른 동작 모드로의 전환이나 선택 방법, 또는 다른 알고리즘과의 동시 동작 등이 불필요하다. 다중경로 전파와 부가 잡음이 있는 채널 조건하에서 이루어진 고차 신호점에 대한 자기복원 등화의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제17권2호
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• pp.234-243
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• 2007

Vibrio vulnificus is an opportunistic pathogen that causes septicemia in humans. To identify the genes associated with its pathogenicity, in vivo expression technology (IVET) was used to select genes specifically expressed in a host, yet not significantly in vitro. Random lacZ-fusions in the genome of V vulnificus strain MO6-24/O were constructed using an IVET vector, pSG3, which is a suicide vector containing promoterless-aph and -lacZ as reporter genes. A total of ${\sim}18,000$ resulting library clones were then intraperitoneally injected into BALB/c mice using a colony forming unit (CFU) of $1.6{\times}10^6$. Two hours after infection, kanamycin was administered at $200{mu}g$ per gram of mouse weight. After two selection cycles, 11 genes were eventually isolated, which were expressed only in the host. Among these genes, VV20781 and VV21007 exhibiting a homology to a hemagglutinin gene and tolC, respectively, were selected based on having the highest frequency. When compared to wild-type cells, mutants with lesions in these genes showed no difference in the rate of growth rate, yet a significant decrease in cytotoxicity and the capability to form a biofilm.

• 기술혁신학회지
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• 제12권1호
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• pp.265-289
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• 2009

지난 참여 정부에서 지역균형발전정책의 하나로 지역혁신정책을 본격적으로 추진하면서 지역혁신체제에 대한 관심이 높아져 왔다. 그러나 우리나라 지방자치단체들은 아직까지 지역혁신체제와 지역혁신역량에 대한 개념 파악이 미흡한 실정이다. 또한 지역혁신체제에 관한 논의는 많이 있었지만, 그럼에도 불구하고 개념 정립이 부족한 상태이며 학자들 사이에서도 많은 이견이 존재한다. 그리고 지금까지 혁신역량에 관한 논의 및 연구는 대부분 국가 차원에서 이루어져 왔고, 지역 차원에서의 혁신역량 분석은 매우 부족한 실정이다. 이러한 맥락 하에서 본 연구는 지역혁신역량과 기업의 기술혁신활동에 대한 분석을 통해 지역 산업발전을 위한 토대 구축에 기여하고자 한다. 이를 위해 대한민국의 중심부이며 첨단산업의 메카인 충남북부지역을 분석대상으로 선정하여 혁신 주체들이 인지하는 지역혁신역량의 구성 내용, 기업의 혁신활동과 혁신활동의 지역화 간의 관계 등에 대한 설문조사를 수행하고, 학술적 및 정책적 함의를 제시하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.233-238
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• 2009

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.673-680
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• 2002

이 논문은 진화 프로그래밍과 개선된 역전파 알고리즘을 이용한 에지 검출 방법을 제안한다. 진화 프로그래밍은 알고리즘의 성능저하와 계산비용을 고려하여 교차 연산은 수행하지 않고, 선택연산자와 돌연변이 연산자를 사용한다. 개선된 역전파 알고리즘은 학습단계에서 연결강도를 변화시킬 때 이전학습단계의 연결강도를 보조적으로 활용하는 방법이다. 이 개선된 역전파 알고리즘은 학습률 $\alpha$를 작은값으로 설정하기 때문에 각 학습단계에서의 연결강도 변화량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 줄어들게 되어 학습이 느려지는 문제점을 해결하였다. 실험결과 학습시간과 검출률에 있어서 GA-BP(GA : Genetic Algorithm BP : Back-Propagation)를 이용한 방법보다 제안한 EP-MBP(EP : Evolutionary Programming, MBP :Momentum Back-Propagation)를 이용하여 학습시킨 방법이 학습시간의 단축과 효율적인 에지 검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제60권4호
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• pp.862-870
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• 2011

In this paper, we introduce a new topology of Radial Basis Function-based Polynomial Neural Networks (RPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with Radial Polynomial Neurons (RPNs). This study offers a comprehensive design methodology involving mechanisms of optimization algorithms, especially Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms. In contrast to the typical architectures encountered in Polynomial Neural Networks (PNNs), our main objective is to develop a design strategy of RPNNs as follows : (a) The architecture of the proposed network consists of Radial Polynomial Neurons (RPNs). In here, the RPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering method. The RPN dwells on the concepts of a collection of radial basis function and the function-based nonlinear (polynomial) processing. (b) The PSO-based design procedure being applied at each layer of RPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (RPNs) whose local characteristics (such as the number of input variables, a collection of the specific subset of input variables, the order of the polynomial, and the number of clusters as well as a fuzzification coefficient in the FCM clustering) can be easily adjusted. The performance of the RPNN is quantified through the experimentation where we use a number of modeling benchmarks - NOx emission process data of gas turbine power plant and learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data) already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling. A comparative analysis reveals that the proposed RPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2012

Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.