• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권12호
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• pp.7757-7759
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• 2013

Physicians, in order to study the causes of cancer, detect cancer earlier, prevent or determine the effectiveness of treatment, and specify the reasons for the treatment ineffectiveness, need to access accurate, comprehensive, and timely cancer data. The cancer care environment has become more complex because of the need for coordination and communication among health care professionals with different skills in a variety of roles and the existence of large amounts of data with various formats. The goals of health care systems in such a complex environment are correct health data management, providing appropriate information needs of users to enhance the integrity and quality of health care, timely access to accurate information and reducing medical errors. These roles in new systems with use of agents efficiently perform well. Because of the potential capability of agent systems to solve complex and dynamic health problems, health care system, in order to gain full advantage of E- health, steps must be taken to make use of this technology. Multi-agent systems have effective roles in health service quality improvement especially in telemedicine, emergency situations and management of chronic diseases such as cancer. In the design and implementation of agent based systems, planning items such as information confidentiality and privacy, architecture, communication standards, ethical and legal aspects, identification opportunities and barriers should be considered. It should be noted that usage of agent systems only with a technical view is associated with many problems such as lack of user acceptance. The aim of this commentary is to survey applications, opportunities and barriers of this new artificial intelligence tool for cancer care information as an approach to improve cancer care management.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.389-400
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• 2008

와이브로, HSDPA, 블루투스 등 새로 무선 네트워크 기술의 등장과 더불어 모바일 단말기의 성능이 향상되면서, 모바일 단말간 Peer-to-peer 응용 프로그램에 대한 관심과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그룹 사용자들 간에 P2P 서비스 개발을 지원하며 무선 네트워크 기술에 대한 투명성을 제공하는 플랫폼으로 MPCP(Mobile P2P Communication Platform)을 제안한다. MPCP는 연결 설정 부담을 줄이기 위해 단말 간의 연결에 해당하는 가상 채널과 응용 프로그램 간의 연결이라는 세션으로 연결의 개념을 구분하고, 응용 프로그램의 특성에 따라 세션을 크게 네 가지로 종류를 구분하고 서로 다른 우선 순위와 데이타 처리 정책을 적용한다. 통신 대상과의 거리에 따라 적절한 무선 네트워크 기술을 선택하여 연결을 설정하며, Session Initiation Protocol을 활용하여 동적으로 변하는 연결 대상의 주소 정보를 획득한다. 임베디드 리눅스 시뮬레이터 환경에서 MPCP를 구현하였으며, 상위 서비스 개발 플랫폼과 연동하여 모바일 그룹 P2P 서비스 개발에 적용하였다. 정량적인 성능을 평가하기 위해 동시 세션 수를 증가시켜 가면서 단순한 FTP와의 성능을 비교한 결과, 세션 수의 증가에 영향을 받지 않고 성능이 유지되는 것을 관찰하였다.

• 디자인학연구
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• 제14권1호
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• pp.27-34
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• 2001

인상이나 감성적 기호가 구매에 영향을 주는 제품군의 디과인에 있어서는 사용자 시점으로부터의 감성적 평가를 디자인 프로세스의 보다 상류단계에서부터 실시하여 그 결과를 아이디어 스케치 개량을 위한 유효한 정보로서 피드백시킬 필요가 있다. 한편 감성적 평가에 있어서, SD법(의미미분척도법)으로 대표되는 종래의 이미지 평가에서는 계측대상을 [집단적인]경향으로 취급하여 독립적으로 판단을 하도록 요구되어져 왔다. 그러나 이러한 SD법적 평가만으로는 사물인지과정에 있어서 인간의 유연한 유사성 판단능력을 평가에 반영시키기에는 불충분하다. 따라서 본 연구에서는, 직감적 판단에 의한 자극의 분류와, 계층분석법 및 퍼지적분법에 기초를 둔 계층적 이미지 평가 방법을 제안하였다. 평가 프로세스는 평가 자극 및 평가 항목의 직감적 분류, 동일 카테고리 내에서의 대표예의 선정, 각 자극의 이미지평정, 피지적분법에 의한 우선도의 산출 등의 순서에 따라 진행되며, 이러한 평가 프로세스를 상호대화적인 환경하에서 수행하기 위한 평가지원용 소프트웨어를 개발하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.46-52
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• 2009

본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(Orhogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 best linear unbiased estimator (BLUE)의 원리에 기반한 시간 동기 추정 알고리즘을 소개하며, 이 알고리즘을 기반으로 하여, 추정범위 제한 문제를 해결하기 위한 개선된 시간추정 기법을 추가적으로 제안한다. 새로운 추정 알고리즘은 인접한 부반송파 간의 차등 상관관계를 이용하여 주파수 축에서 시간 오차를 추정한다. 차등 상관관계는 시간 오차를 포함한 위상 정보를 나타내고, 채널의 주파수 선택적 특성에 의한 신호 왜곡을 완화시킨다. 기존의 추정 방법과 비교하여 제안된 추정 알고리즘은 비교적 정확한 추정 성능을 보인다. 실험 결과는 제안된 추정기가 상대적으로 작은 오차의 평균과 분산을 가지는 것을 확인하여 준다. 또한 실험은 신호 대 잡음비의 크기가 0에서 20 dB 사이일 때, 시간 추정 오차에 의한 제안된 추정기의 신호 대 잡음비 열화 정도가 0.4 dB 이하인 것을 보여준다. 따라서 제안된 동기 알고리즘은 OFDMA 상향 링크 시스템에서 다중 사용자의 시간동기추정에 적합하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.343-350
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• 2007

가상환경이란 사용자들에게 실감나는 감각적 체험과 인터랙션을 제공하여 마치 실제 공간에 있는 것 같은 느낌을 주는 멀티미디어 환경을 일컫는다. 이런 가상환경에 일반 사용자들에게 친숙한 2차원 인터페이스를 활용하여 사용자 인터랙션을 쉽게 도와주는 연구가 많았는데, 주로 특정 가상환경에서만 사용할 수 있고 일반적으로 적용하기 어려운 문제가 있었다. 이런 점을 개선하기 위해 가상환경을 위한 2차원 사용자 인터페이스 저작 프레임워크 개발 시도가 있었으나 사용성이나 유연성이 부족했다. 본 연구에서는 XML과 스크립트 언어를 활용하고 동적으로 모듈을 적재하고 설정하는 기능과 이벤트 처리 메커니즘을 제공하여 사용성과 유연성을 지원하는 새로운 가상현실 인터페이스 제작 툴킷인 HIVE 프레임워크를 만들었다. 본 논문에서는 먼저 HIVE프레임워크에 대해 설명하고, HIVE를 이용하여 다양한 인터페이스를 개발한 예를 보여주며, 향후 연구방향에 대해 논한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.347-357
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• 2002

그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6282-6289
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• 2015

최근 공인인증서 유출 사고가 급증하고 있으며 이로 인한 전자금융사기가 빈번하게 일어나고 있다. 공인인증서와 개인키는 파일 형태로 존재하여 접근이 용이하고 쉽게 복사가 가능하기 때문에 PC의 하드디스크나 이동식디스크 등에 저장해두는 경우 악성코드에 의한 파밍, 피싱, 스미싱 등의 해킹 공격에 의하여 유출될 위험이 높다. 따라서 안전한 저장매체인 보안토큰, 저장토큰 등을 권고하고 있지만 분실 위험, 비용 문제 등의 이유로 실제로 사용하는 사람은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 단점을 보완하기 위하여 인증서와 개인키를 인증기관에서 보관하도록 하고 사용자는 본인 소유의 단말에서 바이오인증절차를 거쳐 인증기관에게 기기 고유 식별자와 인증토큰을 전달함으로써 인터넷 뱅킹을 위한 본인확인 및 전자서명을 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인증서 비밀번호 입력 없이 바이오인증만으로 인증기관을 통하여 전자서명을 수행할 수 있어 기존 시스템에 비하여 서비스 이용이 간편하며 키로깅, 저장매체 분실, 인증서 유출 등의 위협요소를 무력화시킴으로써 안전한 인터넷 뱅킹 환경을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.3172-3193
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• 2022

Cognitive radio-simultaneous wireless information and power transfer (CR-SWIPT) has attracted much interest since it can improve both the spectrum and energy efficiency of wireless networks. This paper focuses on the resource sharing between a point-to-point primary system (PRS) and a multiuser multi-antenna cellular cognitive radio system (CRS) containing a large number of cognitive users (CUs). The resource sharing optimization problem is formulated by jointly scheduling CUs and adjusting the transmit power at the cognitive base station (CBS). The effect of accessing CUs' spatial channel correlation on the possible transmit power of the CBS is investigated. Accordingly, we provide a low-complexity suboptimal approach termed the semi-correlated semi-orthogonal user selection (SC-SOUS) algorithm to enhance the spectrum efficiency. In the proposed algorithm, CUs that are highly correlated to the information decoding primary receiver (IPR) and mutually near orthogonal are selected for simultaneous transmission to reduce the interference to the IPR and increase the sum rate of the CRS. We further develop a spatial correlation-based resource sharing (SC-RS) strategy to improve energy sharing performance. CUs nearly orthogonal to the energy harvesting primary receiver (EPR) are chosen as candidates for user selection. Therefore, the EPR can harvest more energy from the CBS so that the energy utilization of the network can improve. Besides, zero-forcing precoding and power control are adopted to eliminate interference within the CRS and meet the transmit power constraints. Simulation results and analysis show that, compared with the existing CU selection methods, the proposed low-complex strategy can enhance both the achievable sum rate of the CRS and the energy sharing capability of the network.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.23-32
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• 2023

현대 사회의 새로운 스포츠로 정의되는 e-스포츠는 세계적으로 많은 사랑을 받는 스포츠로 자리매김했다. 그 중, E-sports를 대표하는 AOS(Aeon of Strife) 장르의 게임은 플레이어 개개인과 팀의 운영이 승패를 좌우하는 요소가 된다는 특징을 가진다. 본 논문은 실제 유저들의 게임 데이터를 수집하고 데이터를 통계적 기법으로 분석하여 정보를 제공한다. 또한, 수집한 데이터를 활용해 머신러닝 기법을 이용하여 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 5개의 머신러닝 알고리즘이 사용되었고, 평균적으로 개인 데이터 모형에서는 Accuracy 80%, 팀 데이터 모형에서는 Accuracy 95%의 성능을 보인다. 본 연구에서 모형 설계 시 사용된 데이터는 개인 데이터 1,149,950건, 팀 데이터 230,234건으로 규모가 크고 일반 유저들의 플레이 성격을 잘 반영하고 있기 때문에 개발사의 게임 운영이나 일반 유저의 전략 수립 등에 도움이 될 것으로 기대한다. 실험 결과, 개인 데이터 모형과 팀 데이터 모형을 비교하였을 때, 팀 단위 모형의 성능이 상대적으로 매우 좋게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.287-308
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• 2023

ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.