• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권7호
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• pp.318-326
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• 2008

본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 폴디드 하이퍼큐브 연결망과 이븐연결망, 오드 연결망 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$을 이븐연결망 $E_{n-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보이고, 이븐연결망 $E_d$을 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2d-3}$에 연장율 1에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$는 오드연결망 $O_{n-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보이고, 오드연결망 $O_d$는 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2d-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보인다. 마지막으로, 이븐연결망 $E_d$는 오드연결망 $O_d$에 연장을 2, 밀집을 1에 임베딩 가능함을 보이고, 오드연결망 $O_d$는 이븐연결망 $E_{d-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.407-413
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• 2020

관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.933-941
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• 2006

본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.443-450
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• 2009

목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.41-47
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• 2009

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)는 기존의 애드혹 네트워크(Ad-hoc Networks)보다 제한된 노드 자원, 배터리 의존성과 같은 제약사항을 가진다. 이러한 이유로 기존의 방법들과는 다른 형태의 에너지 효율적인 라우팅 연구가 진행되었지만 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 노드의 에너지와 차수를 고려한 클러스터 기반의 백본 생성 알고리즘을 제안한다. 클러스터링과 같은 계층구조 방식은 본질적으로 데이터 집중 및 융합에 유리한 장점이 있으며, 클러스터 헤드의 관리에 의해서 일반 노드들을 조정하여 전력 소모도 낮출 수 있다. 또한 백본을 구성하는 백본노드만 라우팅 정보를 유지하여 제어트래픽과 같은 통신오버헤드를 크게 줄일 수 있으며, 깨어있는 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그러나 백본노드들은 비백본 노드의 트래픽을 모두 처리해야 하므로 에너지 소모가 크다. 따라서 에너지레벨 또는 차수가 높은 노드를 클러스터헤드로 선정해서 강건한 백본을 형성하고, 헤드 주변 노드 간 패킷전달의 역할을 분산함으로써 전체 네트워크 라이프타임(Network Lifetime)을 증가시킬 수 있는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존 연구에 비해 클러스터헤드의 잔여에너지측면에서 약 10.36%, 차수측면에서 약 24.05%의 성능 향상을 보이며, 네트워크 라이프타임도 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권4호
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• pp.426-439
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• 1999

본 논문에서는 웹(World Wide Web)에서 사용자가 손쉽고 편리하게 이용할 수 있는 멀티미디어 대중교통 안내시스템 개발 경험을 소개한다. 개발된 시스템은 클라이언트와 서버 시스템, 경로탐색 시스템, 교통정보 저장 시스템, 노선 및 정류장 관리 시스템으로 구성되어 있다. 클라이언트에서 작동되는 사용자 인터페이스는 직관적으로 이해가 쉽고, 사용이 편리하며 인터액티브한 멀티미디어 대중 교통안내 서비스를 제공한다. 서버 시스템은 교통정보 수집 시스템으로부터 입력되는 데이타와, 경로탐색 시스템, 교통정보 저장 시스템과 연동되어 클라이언트의 요구사항을 처리하고 그 결과를 사용자에게 돌려준다. 수정된 A* 알고리즘을 이용하는 경로탐색 시스템은 최적경로를 탐색하며, 교통정보 저장 시스템은 현재 교통상황, 정류장, 노선, 지도 등의 정보를 저장한다. 노선 및 정류장 관리시스템은 시스템 관리자가 노선 또는 정류장 관리를 서버 화면의 지도상에서 효율적으로 수행할 수 있는 도구이다. 본 논문에서 다루는 대중교통 안내시스템은 Java로 구현하였기 때문에 확장과 이식이 용이하며, 시스템 유지보수 비용이 적게 드는 장점을 가지고 있다. 그리고, 웹 브라우저가 동작되는 환경에서는 어디서나 쉽게 접근이 가능하며 향후 구축될 Intelligent Transportation Systems(ITS)의 한 모듈로써 바로 작동될 수 있을 뿐만 아니라, 현재 인터넷상에서 제공되는 다양한 서비스와도 연동이 가능하다.Abstract This paper introduces our experience for developing a public transportation guidance system, which facilitates the World-Wide Web(WWW) to provide users with easier access and use. The proposed system is composed of four subsystems: client/server system, path search system, traffic data storage system, and traffic raw-data management system. The user interface in clients utilizes Java to furnish users with multimedia data accessibility and interactivity. The server processes clients' requests based on the traffic data coming from remote sensing devices and interacts with the path search system and traffic data storage system to provide users with the results. The path search system, which uses a modified A* algorithm, produces optimal solutions based on dynamic traffic data. The traffic data storage system stores the current traffic information together with the geographical information about the b$us_way routes. The traffic raw-data management system is a graphical user interface which enables the system manager to handle the traffic information easily on the map in the terminal screen. The system has considerable benefits such as portability, scalability, and flexibility since it is implemented using Java. Also, it can be extended to an integrated Intelligent Transportation Systems(ITS) which includes a variety of information on the Internet as well as traffic information.n.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문에서는, 기지패턴에 대한 카메라 Calibration을 이용하여 물체의 깊이정보를 추출하기 위한 새로운 계측시스템을 구축하였다. 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표계의 관계를 해석하였고, 이로부터 카메라의 Calibration 알고리즘을 확립하여 카메라의 내부 변수와 외부 변수를 구하였다. 3차원 공간의 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴-턴 랩슨법을 이용하여 최소 값에 대응하는 근사치로 깊이정보를 추출하고 실시간 처리를 위해 이를 Look-up 테이블에 저장하였다. 실험시스템에서 슬릿 레이저 투광기를 물체에 조사하고 이로부터 x-z평면의 2D 영상을 획득하였다. 이 과정을 물체를 이동시키면서 연속으로 획득하여 3D 영상 정보를 얻었다. 3D 형상을 모니터에 표시하기 위해 OpenGL을 이용하여 계측된 3D 형상을 얻을 수 있었다. 계측 결과, 분해능에서 약 1%의 오차가 발생하였으며, 이는 선형 모-터의 진동성분과 계측시스템의 광학적 오차에 기인된 것이라 판단되었다. 이를 개선하기 위해 기구적 시스템의 안정과 정밀용 카메라를 사용하므로 해결할 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.79-91
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• 2006

지능형 디스크는 이전에 호스트 프로세서에서 수행되던 입출력 관련 연산 작업을 디스크 상에서 수행함으로써 전체적인 입출력 성능을 향상시킬 수 있다. 하지만, 현 시점에서 입출력 시스템이 가지는 한계와 하위 호환성 문제로 인하여 지능형 디스크를 직접적으로 현실화시키기는 어려워 보인다. 본 논문에서는 기존의 입출력 시스템과 하위 호환성을 유지할 수 있도록 물리적인 섹터 정보만을 이용하여 멀티미디어 부하를 판별하고 이를 기반으로 디스크의 동작을 멀티미디어 재생에 동적으로 최적화시키는 방법을 제안한다. 다양한 입출력 부하로부터 멀티미디어 부하를 지능적으로 분류하기 위해 기계 학습 분야에서 사용되고 있는 부스팅 알고리즘을 사용하였다 부스팅 알고리즘을 통해 구축된 최종 학습기를 이용하여 최근에 발생한 입출력 부하가 멀티미디어 부하라면, 디스크는 보다 많은 섹터를 미리 읽음으로써 멀티미디어 부하에 대한 디스크 활용율을 극대화한다. 이러한 지능형 입출력 서브 시스템을 차후에 멀티미디어 기기에 탑재되는 디스크 드라이브의 내부에 존재시킴으로써 호스트에 부가되는 부하없이 멀티미디어 데이타 재생에 대해 보다 효율적으로 디스크를 구동시킬 수 있다. 또한, 이러한 결과로 저자원 모바일 기기에서 보다 고화질의 멀티미디어를 재생할 수 있게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.187-193
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• 2015

ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.27-36
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• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.