• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1155-1163
• /
• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국식생활문화학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.281-289
• /
• 1995

The purpose of this paper is to develop the software for the diagnosis and evaluation of the nutritional ingestion status of inviduals or a group of family members who have inhabited in rural and urban, based on the suggested amount of nutrition and foods. This software can be used for the computation for the needed amount of nutrition, which is suitable to the economic conditions of individuals and group of family members, and for the reduction of effort to plan the balanced table menu and effort to manage the diets. However, those commercial softwares were hard to be purchased and expensive for the users, and even if they were purchased, it needs much time and efforts to operate and run the program. Especially those commerical software were not possible to revise when the user has faced with the need to revise and complement the input data according to his situations such as the individuals and the group of family members. The software which was developed to treat the table menu and the nutrition was very limited to the particular persons. That is, the software was not for the evaluation of the nutrition synthetically and reasonably, because it was planed to use for the patients and the group of hospital and research centers. However this software has a merit of providing the table menu and the nutritional diagnosis in that it can show the suggested amount of nutrition, the evaluation of nutrition, the methods of diet, and management of nutrition individually according to the age, sex, amount of exercise, and experience of sickness. The expected effect can be predicted to calculate the lacking amount of nutrition which the individual has taken, and be provided to the suitable table menu. In addition to this, the various table menu is based on the foods which can be purchased easily and inexpensively at any times.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권7호
• /
• pp.100-106
• /
• 2015

본 논문은 모바일 LCD 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선의 가속화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 고해상도 영상을 분석 및 보정 시에 영상의 공간 해상도를 변환하고, 변환된 저해상도에서 영상의 특성을 분석하고 개선함으로써 필요한 연산량을 감소시킨다. 변환된 저해상도에서 영상에 적응적인 최적의 dimming rate을 찾아 적용함으로써 소비전력을 절감한다. 실제 안드로이드 디바이스 상에서 동작하는 어플리케이션 형태로 절전 및 화질 개선 가속화 알고리즘을 구현하였다. 디바이스상의 화질 평가 및 알고리즘 수행속도 측정을 통해 제안하는 기법이 영상의 화질저하를 최소화하는 동시에 연산량을 95% 이상 감소시킴을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.15-21
• /
• 2010

최근, 전력 분석 공격의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 중 신호 압축 기술은 전력 분석 공격 시 소요되는 연산시간을 상당히 단축할 수 있음에도 불구하고 신호 정렬, 잡음 제거 기술에 비해 연구가 미비한 실정이다. 기존의 신호 압축 기술은 신호의 특성을 제대로 고려하지 않아 오히려 전력 분석의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 전력 신호의 특성을 고려하여 원신호의 의미있는 성분이 최대한 손실되지 않는 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술을 제안한다. 또한 기존 방법과 제안하는 압축 기술의 실험적인 분석을 통해 각 압축 기술의 전력 분석 공격 성능을 비교한다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.1244-1251
• /
• 2022

지난 10년간 선박의 횡동요 복원력 상실에 의한 해양사고가 지속해서 증가하고 있어, 횡동요 운동을 효과적으로 줄일 수 있는 장치가 필요한 실정이다. 횡동요 감쇄 탱크는 단순한 설치만으로 횡동요 저감을 가져오는 대표적인 수동형 제어장치로 그 장점이 널리 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 U-튜브형 횡동요 감쇄 탱크의 수치해석 기법을 개발하고자 한다. 특히, 해석기법의 검증을 위해 자유수면 높이를 실험을 통해 계측하였다. 수치해석기법은 메쉬 의존성, 난류모델 (k-𝜖, k-𝜔, Reynolds Stress Model), 시간 간격 크기 및 반복횟수 등의 영향을 비교하여 개발하였다. 최종적으로 개발된 해석기법은 Realizable k-𝜖이 난류 모델에 10-2s 수준의 시간 간격 크기와 15회의 반복횟수를 적용하였다. 2가지의 U-튜브형 감쇄 탱크의 조건에서 계측된 자유수면 높이를 이용하여 개발된 해석기법을 검증하였다. 본 연구의 수치해석은 RANS 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+ (ver. 17.02)을 이용하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.117-127
• /
• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제15권6호
• /
• pp.263-272
• /
• 1999

사면안정 문제에 널리 이용되는 절편법은 사용이 간편하고 계산시간이 짧다는 장점이 있으나, 각 절편들 사이에 작용하는 힘에 대한 가정에 따라 여러 가지 방법으로 분류되며, 그 결과 또한 다르게 나오는 단점이 있다. 이러한 방법간의 차이는 경우에 따라 매우 심하여 공학적인 결정을 어렵게 하는 경우가 드물지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 해결방안의 하나로 유한요소법 및 유한차분법을 이용한 사면의 안정성 해석 및 안전율 계산방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 유한차분법을 이용한 지반해석용 프로그램인 FLAC을 이용하여 사면의 안전율을 계산하는 routine을 작성하고, Chen의 한계평형해와 비교하여 검증하였다. Fredlund 와 Krhan이 제시한 문제에 적용하여 그 결과를 흔히 사용되는 몇 가지 절편법에 대한 해석결과와 비교한 결과 균질한 지반의 경우에는 절편법과 0.01 이내의 차이를 보였으며, 연약면이 존재하는 경우에는 절편법에 의한 해와 5% 이내의 차이를 보였다. 대부분의 지반해석용 프로그램들은 복잡한 지반조건은 물론, 지반보강재의 효과도 고려할 수 있으므로 수치해석에 의한 해법이 공학적인 결정에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되며, 개발된 routine은 절편법이 제한적으로만 적용되는 절리암반사면이나 풍화암 사면의 안전율 계산에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권4호
• /
• pp.365-377
• /
• 2006

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제32권9호
• /
• pp.862-869
• /
• 2010

소형 SCR 시스템(처리용량 25,300 Sm3/hr, 내부용적 $2.4{\times}2.4{\times}3.1\;m^3$)의 촉매성능개선을 목적으로 배기가스 유동제어에 관한 수치 해석적 연구가 수행되었다. 유동제어를 위해 여러 형태의 배플이 제안되었으며 CFD 해석을 통해 최적의 배플형상을 결정하였다. 유동 균일화를 위해서 설치된 배플의 유무에 따라 본 연구의 SCR 시스템에서의 촉매층 전단 5 mm에서 유속에 대한 RMS(%) 값은 약 6.2%의 차이를 보였다. 수치해석에 의해 결정된 격자 형상의 배플에서 사용된 배플판의 두께범위가 0~8 mm에서는 RMS(%) 값의 변화가 없었으나 두께 10 mm가 되면 2.5% 가량 수치가 증가하여 유동에 영향을 주었다. 격자 형상의 배플은 원뿔대 형상, 믹서 형상 배플에 비해 상대적으로 높은 유동안정도를 나타내며 형상에 따라 RMS(%) 값은 10% 이상의 차이를 나타내었다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.29-45
• /
• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.