• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.287-295
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• 2010

본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface) 환경 하에서 채널배선 문제에 대한 분산 평균장 유전자 알고리즘(MGA, Mean field Genetic Algorithm)이라는 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 분산 MGA는 평균장 어닐링(MFA, Mean Field Annealing)과 시뮬레이티드 어닐링 형태의 유전자 알고리즘(SGA, Simulated annealing-like Genetic Algorithm)을 결합한 경험적 알고리즘이다. 평균장 어닐링의 빠른 평형상태 도달과 유전자 알고리즘의 다양하고 강력한 연산자를 합성하여 최적화 문제를 효율적으로 해결하였다. 제안된 분산 MGA를 VLSI 설계에서 중요한 주제인 채널 배선문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 GA를 단독으로 사용하였을 때보다 최적해에 빠르게 도달하였다. 또한 분산 알고리즘은 순차 알고리즘에서의 최적해 수렴 특성을 해치지 않으면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.439-446
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• 2004

사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권5호
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• pp.491-500
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• 2007

온라인상에서 거래되는 상품들을 분류하고 관리하기 위해서는 많은 시간과 비용을 들여 상품분류체계를 유지하여야 한다. 일반적으로 상품을 다루는 모든 분야에서 분류체계는 분류전문가에 의하여 수동으로 관리되고 있으며 이는 경제적인 측면, 시간적인 측면에서 많은 낭비를 초래하게 된다. 현대사회에서는 산업의 급속한 발전으로 상품의 다양화 융합화 등이 활발하게 이루어져 상품을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계의 필요성은 더더욱 증가하고 있다. 따라서 상품분류체계를 자동화 하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으며 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 분류체계를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 각각의 상품은 속성의 집합이다 라는 관점에서 출발하여 각 상품, 즉 속성집합 간 존재하는 포함관계를 활용하여 계층 트리구조의 분류체계를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제시하고 구현하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 실효성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.73-86
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• 2008

최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.267-278
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• 2017

영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.795-802
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• 2005

본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국의류학회지
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• 제27권6호
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• pp.715-724
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• 2003

The Korean clothing culture has shown rapid changes along with influences of western cultures, with social changes due to the liberation from Japan, the Korean War, and the economic growth concentrated on export since the westernization of Korea had begun. Also clothing materials, as a phase of such culture, have been changed. Among silk fabrics, "Dan (단: damask of satin texture with Korean traditional patterns are inwoven)", which has been concerned one of the most beautiful and precious fabrics due to its complexity and difficulty of processing. Since the beginning of the Era of Enlightenment(Kae-hwa-gi), Dan fabric materials and weaving methods have changed. It seems that the figured texture using the Jacquard loom began in 1936. when the Jacquard machine began to be imported from Japan into Korea. From that time on, new fabric materials, such as yangdan (양단), and popdan (법단), hobakdan (호박단), silk and rayon mixed Dan(교직양단) began to be produced. Before 1950's there were some restrictions about the Number of wefts, so the production of the one colored dan(단색단) was more common than that of the multi colored dan(다색단). But with the spread of 4$\times$4 shuttle box loom (양사정직기), various kinds of the multi colored dan have been produced after 1960's. Around the end of 1980's, automatic shuttle change loom have been generalized and 7 color dan(칠색단), 9 color gumsadan (구색금사단) have been current in multi colored dan. In terms of materials, synthetic and chemical textiles had been used widely and alter 1980's most fabrics, of which the ground weave is not being woven with satin-weave but being woven with plain or twill-weave, are named Dan in general.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권4호
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• pp.187-194
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• 2012

안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열 분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화 할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.267-272
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• 2016

생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.327-332
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• 2016

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.