• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-18
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• 2013

정보 교과는 정보과학적 사고와 원리를 통해 창의적 문제해결력 함양을 교육목표로 하며, 문제 해결 방법과 절차 단원을 통하여 알고리즘 학습을 강조한다. 알고리즘 학습이 문제해결력 향상에 효과가 있다는 선행연구들을 바탕으로 창의적 문제해결력 향상에도 효과를 입증하는 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구들이 알고리즘 내용보다는 CPS와 같은 교수학습 모형이나 콘텐츠에 의존하고 있기 때문에 알고리즘 학습의 중요성이 상대적으로 약해질 수 있다. 본 연구는 일반적인 문제해결과정과 창의적 문제해결과정이 동일하다는 관점에서 알고리즘 학습이 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있음을 검증한다. 이를 위하여 일반적인 사고 가운데 창의적인 사고로 간주되는 유추 추론(analogical reasoning)에 대하여 살펴보고, 유추 추론에 필요한 바탕 지식으로 분할 정복 알고리즘을 선택하였다. 퀵 정렬 알고리즘 학습 실험 결과, 분할 정복 알고리즘의 원리 학습한 실험집단과 알고리즘의 절차만 학습한 통제집단이 퀵 정렬 문제를 해결하는 비율에는 차이가 없었으나, 탐색 문제에서는 실험집단이 통제집단 보다 이진 탐색을 사용하는 비율이 더 높았다. 이는 분할 정복과 같은 추상적인 원리를 포함하는 알고리즘 학습이 새로운 영역의 문제를 해결하는 유추 추론에 효과가 있으며, 이는 창의적 문제해결력 향상으로 이어질 수 있음을 의미한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권1호
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• pp.9-20
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• 2005

최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2535-2540
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• 2010

전통적인 Pub/Sub(Publish/Subscribe) 시스템에서는 출판자(Pub)가 출판정보(Event)를 중개자(Broker)에게 전달을 하고 등록되어져 있는 구독조건(Subscription)과 매칭유무를 파악한 뒤 매칭된 구독조건들을 등록한 구독자(Sub)에게 출판정보를 전달한다. 이 시스템에서 정보의 전달은 출판자에서 구독자로의 단 방향으로 이루어졌다. 최근 새로운 용용 프로그램에서는 구독조건을 출판자에게도 전달하는 양 방향 정보전달의 필요성이 제기되었다. 따라서 출판자와 구독자들 간의 양방향 정보전달이 가능한 확장된 Pub/Sub 시스템을 제안하고자 한다. 확장된 Pub/Sub 시스템에서는 출판정보에 매칭되는 구독조건이 다수가 있을 수 있으므로 우선순위에 따라 상위 n개만을 출판자에게 전달할 수 있는 가능이 요구된다. 이 논문에서는 구독조건 간 우선순위를 결정하고 정하기 위한 SIF(Specific Interval First)를 정의하고 IS-List(Interval Skip List)를 이용하여 SIF기반의 우선순위 검색기법을 두 가지 방법으로 제안하였다. 성능평가 결과 집합정렬 방법은색인 생성 측면에서 그리고 삽입 시간 정렬 및 스팩을 이용한역 탐씩 방법은 검색 시간측면에서 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.665-670
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• 2003

반도체 생산을 위한 마스크 자동 생성과 같은 기하 객체를 다루는 응용에서는, 사다리꼴로 분할된 수 많은 다각형으로 구성된 도면에 새로운 다각형을 추가하거나 삭제하기 위해 사다리꼴 삽입, 삭제, 및 검색 연산을 한다. 동일한 다각형에 대해 분할된 사다리꼴은 사용된 분할 알고리즘에 따라 모양, 크기 등에 있어서 다르게 된다. 사다리꼴로 구성된 기하 객체를 다루는 프로그램을 검증하는 것과 같은 예에서는 구성된 도면의 관심 부분을 나타내는 여러 사다리꼴 셋을 비교하는 알고리즘이 필요하다 본 논문에서는 k개 도면의 관심 영역으로부터 각각 추출된 사다리꼴로 구성된 k 셋이 주어졌을 때, 그 k 셋이 형성하는 기하 도형틀이 동일한지 아닌지를 비교하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 각 셋이 공히 n개의 사다리꼴을 포함하고 있다고 가정할 때, O(2$^{k-2}$ $n^2$(log n+k))시간 복잡도를 가진다. 제시된 알고리즘은 입력셋의 수 k(<$n^2$ log n)를 가지며, 특히 k 셋이 동일하거나 대부분 동일한 사다리꼴들로 구성되어 있을 경우 훑기 중심 알고리즘보다 kn배까지 빠른 것은 나타났다.다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.47-62
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• 2016

본 연구는 한반도 해역 해양지질 및 지구물리 자료의 통합 DB시스템을 2009년부터 2013년까지 구축하였으며, 현재까지 시스템 운영 및 정보업데이트를 수행하고 있다. 해양수산부 연구사업에서 생산한 해저퇴적물의 입도분석자료, 층별 단면도, X-ray 영상, 중금속 분석자료, 유기탄소 분석자료와 함께 지구물리탐사 결과인 천부탄성파, 심부탄성파, 자력, 중력 자료를 수집하였다. 더불어, 국내 국 공립기관이 보유하고 있는 기존 자료와 미국, 일본의 한반도 해역 자료도 추가로 수집하였다. 자료포맷은 텍스트 파일, 엑셀 파일, PDF 파일, 이미지 파일, SEG-Y 이진파일 등으로 다양하였으며, 원본자료는 Archive DB에 원형 그대로 저장하여 향후의 재가공과 재분석에 대비하였다. 또한, 수집 자료의 비교분석을 목적으로 GIS 기반 데이터베이스와 검색시스템도 개발하였다. 모든 자료를 ArcGIS 툴을 이용하여 shape 파일로 변환하였으며, 오라클과 ArcGIS를 이용하여 GIS DB를 구축하였다. 클라이언트/서버 방식의 GIS 어플리케이션 개발을 통해 자료검색과 과학 자료 표출기능을 구현하였으며, 가시화를 위해 ChartFX 프로그램과 새로 개발한 전용 프로그램을 이용하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.167-172
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권8호
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• pp.66-74
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• 2014

최근에 한국어 의존 관계에 대한 파싱 시스템과 관련된 연구가 소프트웨어 공학자들이나 언어학자들에 의해 다양하게 연구되고 있으며, 시스템 구현은 주로 기계 학습이나 기호 주의를 사용하고 있다. 기계 학습을 사용한 방법은 한국어 문장 데이터가 매우 크기 때문에 시스템 특성상 매우 긴 학습시간을 가지며, 데이터 자체가 가지는 오류로 인하여 한정된 인식율을 가진다. 본 연구에서는 기계학습을 이용한 시스템에 대하여 학습 시간을 줄일 수 있도록 특징들을 자질 집합 모듈로 분할하여 처리하는 방법을 제안하고, 문장수와 반복횟수에 따른 인식율을 분석하였다. 설계된 시스템은 분리된 모듈과 이진 검색을 위한 정렬 기법이 사용되었다. 데이터는 세종 말뭉치로부터 추출한 후 정제된 36,090문장을 사용하였다. 학습 시간은 약 3시간으로 줄었으며, 인식율은 10,000 문장을 50회 학습하였을 때 84.54%로 가장 높았다. 모든 학습 문장(32,481)을 10회 학습하였을 때 인식율은 82.99%이다. 결과적으로 정제된 데이터를 이용하여 시스템이 안정화될 때까지 반복하는 것이 더 효율적이었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1325-1333
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• 2016

소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.

• 천문학논총
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• 제28권3호
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• pp.83-93
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• 2013

NGC 6871을 중심으로 한 Cyg OB3 성협 영역에 대한 변광성 탐사로부터 Paper I에 이어 27개의 식쌍성과 19개의 장주기형 불규칙 변광성을 찾았다. 이 중에서 5개를 제외한 나머지는 모두 새로 발견한 것이다. 27개의 식쌍성 중에서 20개는 주기와 변광진폭 등을 구하였으며, 나머지 7개는 모두 EA형 식쌍성으로 보이지만 관측자료의 부족으로 주기를 결정하지는 못하였다. 주기를 구한 20개의 식쌍성 중에서 주극소의 깊이를 확실하게 구하지 못한 V27를 제외한 V와 B등급의 변광진폭비 $A_V/A_B$가 0.88로서 Paper I의 ${\delta}$ Scuti형 변광성의 결과를 이용한 0.72와 뚜렷이 구분된다. EW형 식쌍성 만을 이용할 경우 변광진폭비는 0.92로 더 뚜렷이 구분되었다. 19개의 장주기형 불규칙 변광성은 주기가 너무 길고, 또한 비주기성 변광성으로 보이므로 주기를 얻지는 못하고, 밝기 변화만 알 수 있었다. 이 연구에서 찾은 변광성은 V등급이 9.05등급부터 16.47등급까지 분포하며, 변광진폭이 클 경우 16.5등급까지도 변광 여부를 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.