• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.349-354
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• 2020

본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1642-1643
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• 2010

멀티미디어 도메인의 응용 프로그램에는 풍부한 병렬성이 내재하기 때문에 VLIW (Very Long Instruction Word) 형식의 신호처리 프로세서가 많이 사용되고 있다. VLIW 프로세서를 구성하는 복수의 연산처리유닛 (processing unit, PU)의 사용률은 컴파일러의 명령어 스케쥴러의 성능에 의하여 결정된다. 명령어들 사이의 병렬성을 분석하여 동시 수행가능한 명령어들을 각기 다른 PU 에서 수행되도록 프로그램 코드를 최적화한다. 하지만 기존의 명령어 스케쥴러는 복잡한 데이터 디펜던스 그래프 (data dependence graph, DDG)를 구성하여 복수의 PU 를 충분히 사용하도록 하지 못하는 문제점을 내재하고 있다. 이는 명령어 스케쥴러가 각 레지스터 사용시간을 별도로 고려하지 않기 때문에 실제로 내재된 데이터 디펜던스 보다 복잡성이 높은 디펜던스 그래프를 구성하게 되어 스케쥴러가 올바르게 최적화된 코드 스케쥴링 결과를 제공하지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 레지스터의 라이프타임을 다른 레지스터를 이용하여 적절히 끊어주는 것으로 데이터 디펜던스 복잡도 완화하여 시스템 성능 향상의 가능성을 보이고 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.75-88
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• 2023

In a specific domain, experts have different understanding of domain knowledge or different purpose of constructing ontology. These will lead to multiple different ontologies in the domain. This phenomenon is called the ontology heterogeneity. For research fields that require cross-ontology operations such as knowledge fusion and knowledge reasoning, the ontology heterogeneity has caused certain difficulties for research. In this paper, we propose a novel ontology matching model that combines word embedding and a concatenated continuous bag-of-words model. Our goal is to improve word vectors and distinguish the semantic similarity and descriptive associations. Moreover, we make the most of textual and structural information from the ontology and external resources. We represent the ontology as a graph and use the SimRank algorithm to calculate the structural similarity. Our approach employs a similarity queue to achieve one-to-many matching results which provide a wider range of insights for subsequent mining and analysis. This enhances and refines the methodology used in ontology matching.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.595-598
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• 2020

IoU (Intersection over Union) is the most commonly used index in target detection. The core requirement of target detection is what is in the image and where. Based on these two problems, classification training and positional regression training are needed. However, in the process of position regression, the most commonly used method is to obtain the IoU of the predicted bounding box and ground-truth bounding box. Calculating bounding box regression losses should take into account three important geometric measures, namely the overlap area, the distance, and the aspect ratio. Although GIoU (Generalized Intersection over Union) improves the calculation function of image overlap degree, it still can't represent the distance and aspect ratio of the graph well. As a result of technological progress, Bounding-Box is no longer represented by coordinates x,y,w and h of four positions. Therefore, the IoU can be further optimized with the center point and aspect ratio of Bounding-Box.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.213-216
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• 2021

기술이 발전함에 따라 악성코드 또한 함께 발전하여 보안 위협이 증가되고 있다. 특히 PowerShell 과 같은 스크립트 언어를 사용하여 포렌식이 어려운 Fileless 악성코드가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 PowerShell 데이터셋을 활용하여 기존 패턴은 탐지할 수 없는 한계점을 가진 시그니처 또는 휴리스틱 기반 탐지 기법을 보완하여 기존의 악성코드들을 학습 및 새로운 악성코드를 추측하는 것이 가능한 심층 학습 기술, Graph Convolutional Networks 과 자카드 유사도를 활용하여 기존의 방식에 비해 더 효율적으로 탐지를 이루어 내는지를 판단해보려한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.551-562
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• 2000

영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.51-60
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• 2016

내장 소프트웨어는 실시간성 및 실행 환경으로부터의 독립성을 요구사항으로 갖는다. 실시간성 요구사항은 탑재된 태스크의 최악 실행 시간으로부터 영향을 받는다. 따라서 실시간성을 보장하기 위해서는 정적 분석 기반의 최악 실행 시간 분석 방법을 사용하여 프로그램의 최악 실행 시간을 파악하여야 한다. 그러나 기존의 최악 실행 시간 분석은 실행 환경으로부터 독립성을 고려하지 않는다. 이에 우리는 실행 환경으로부터 독립성을 제공하기 위해 소스코드로부터 실행 시간을 측정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 실행 코드가 아닌 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프를 통해 실행 시간을 측정한다. 또한 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프에는 실행 시간 정보가 존재하지 않기 때문에, 이를 제공하기 위해 소스코드의 문장과 실행코드의 명령어와의 관계를 분석한다. 결과적으로 실행 시간 측정이 가능한 제어 흐름 그래프를 생성할 수 있다. 이를 통해 프로세서로부터 종속적인 부분을 매개변수화할 수 있기 때문에, 최악 실행 시간 분석 도구의 유연성을 향상시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.547-552
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• 2014

플리커, 페이스북과 같은 대용량 소셜 미디어 공유 사이트의 발전으로 이미지 정보가 매우 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라 소셜 이미지를 정확하게 검색하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 태그들의 의미적 연관성을 이용하여 태그기반의 이미지 검색의 정확도를 높이고자 하는 연구를 비롯하여 이미지 단어집(Bag of Visual Words)을 기반으로 웹 이미지를 분류하는 연구도 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 이미지에서 배경과 같은 중요도가 떨어지는 정보를 제거하여 중요부분을 찾는 GBVS(Graph Based Visual Saliency)모델을 기존 연구에 사용할 것을 제안한다. 제안하는 방법은 첫 번째, 이미지 태그들의 의미적 연관성을 이용해 1차 분류된 데이터베이스에 SIFT알고리즘을 사용하여 이미지 단어집(BoVW)을 만든다. 두 번째, 테스트할 이미지에 GBVS를 통해서 이미지의 관심영역을 선택하여 테스트한다. 의미연관성 태그와 SIFT기반의 이미지 단어집을 사용한 기존의 방법에 GBVS를 적용한 결과 더 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권4호
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• pp.368-376
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• 2007

컴퓨터 게임에서 NPC(non-player character)가 이동하는 자연스러운 경로를 찾기 위해서는 탐색을 위한 공간을 어떻게 표현할 것인가에 대한 연구가 어떤 탐색 방법을 사용할 것인가에 대한 연구 못지 않게 중요하다고 할 수 있다. 최근까지 게염 경로 찾기의 동향을 보면 경로 계획을 위한 탐색 방법으로는 A* 알고리즘이 단연 우위를 보이지만 A* 알고리즘을 적용하기 위한 상태 공간 표현 방식으로는 게임을 위해 만들어진 여러가지 표현 방법들이 사용되고 있다. 기존의 방법들은 탐색 공간의 크기가 너무 크거나， 최적의 경로를 찾지 못하거나， 경로가 자연스럽지 못하는 등의 단점 뿐 아니라 노드와 링크의 생성이 자동적이지 못하고 레벨 디자이너에 의존하는 것도 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 경로가 자연스럽게 보이기 위한 성질을 정의하고 이를 충족하는 경로를 생성할 수 있도록 로보틱스 분야의 가시 성그래프를 응용한 일반화 가시성그래프를 이용하여 상태공간을 표현할 것을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.268-277
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• 2003

문서내의 태그를 정의하는 문서타입정의(DTD)는 구문구조를 정의하는 XML 문서문법으로 이문법에 따라 작성되는 XML 문서는 파싱처리로 적합성을 확인해야 한다. XML 문서의 적합성을 확인하기 위한 파싱 방법으로서 프로그래밍 언어의 결정적 파싱은 표준에서 언급한 모든 엘리먼트선언에 대한 결정적 내용 모델에 대한 정의를 만족할 수 없다. 이에 본 논문에서는 적합한 XML 문서 처리를 위하여 구문 편집환경에 초점을 맞추고 구문편집에 기본이 되는 DTD의 내부표현과 그에 따른 알고리즘에 대하여 기술한다. 문자열로 표현되는 DTD의 엘리먼트선언과 어트리뷰트선언의 문서 논리구조는 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 의해 그래프구조와 데이블구조로 변환되고, 특히 테이블구조의 구문정보는 속성값을 갖는 문맥자유문법형태로 구문지향적 편집기에 이용되는 문법이 된다. 이 문법을 XML 추상문법이라고 하고 문법생성결과 및 구문편집 예를 보인다.