• 대한지리학회지
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• 제20권
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• pp.38-53
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• 1979

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 중심조사법에 의한 계층구분 2. 중심지의 시설계층과 결절지역의 계층구조와의 관계 3. 중심지계층의 특징

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.596-610
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• 2007

본 논문에서는 스케일러블 비디오 부호화기의 복잡도 감소를 위해, 공간 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하고 그 정보를 바탕으로 향상 계층에서 모드를 고속으로 결정하는 방법에 대해 소개한다. 계층간 잔차 신호 부호화는 스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 상관도를 이용하여 계층간의 두 잔차 신호에 대한 차 신호를 부호화하는 방법으로서 부호화 효율을 증대 할 수 있는 장점이 있으나 향상 계층의 모든 화면간 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하기 때문에 부호화기의 복잡도를 크게 증가시키는 주요 요인이 된다. 제안 알고리듬은 하위 계층으로부터 업샘플된 잔차 신호와, 하위 계층의 움직임 벡터, 참조 화면 정보를 이용하여 향상 계층에서 얻은 잔차 신호의 SAD값을 통해 정수 변환 계수의 특징을 미리 판별하여 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하는 방법이다. 제안 알고리듬에서는 계층간 잔차 영상의 차 신호에 대한 SAD값에 양자화 계수와 시간 계위에 따라 문턱치 값을 적응적으로 적용시키면서 SAD가 적응적으로 설정된 문턱치 보다 작을때는 잔차 블록에 대한 정수변환 계수가 매우 작다고 판단하여 그 블록에 대해서는 선택적으로 계층간 잔차 부호화를 수행하고 역시 공간적 향상 계층에서 $16{\times}16$블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행한다. 따라서 계층간 차분 신호에 대한 SAD값만으로 정수변환계수의 특성을 양자화 계수와 시간 계위에 따라 분류하여 고속의 부호화를 달성함으로써 SVC 부호화기의 복잡도 및 부호화 시간을 크게 감소 시켰다. 제안 알고리듬을 적용하면 다양한 특성을 갖는 영상에 대하여 부호화 시간을 원래의 SVC 참조 소프트웨어 대비 평균 51.5%의 부호화 속도를 향상하였음에도 이에 따른 PSNR의 감소는 평균 0.03dB, 비트율의 증가는 0.64%로 무시할 수 있을 정도로 작았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.83-85
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• 2008

현행 지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서는 최대 CIF급 해상도의 동영상을 384 Kbps 정도의 비트율로 압축하여 비디오 CD급의 화질을 제공한다. 따라서 큰 화면을 통해 DMB 방송을 시청할 경우 해상도 부족 등으로 인한 화질 열화를 느낄 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 계층적으로 부호화된 비트스트림을 서로 다른 채널로 전송하는 고품질 AT-DMB 시스템이 연구되고 있다. 더불어, 계층변조 기술을 이용하여 추가적인 전송대역폭을 확보하고, 계층적 비디오 부호화 기술을 이용하여 고품질 이동 멀티미디어 방송을 제공하는 고품질 T-DMB 방식이 개발되고 있다. 이와 같은 AT-DMB 방식으로 사용자에게 안정된 고품질 비디오 서비스를 제공하기 위해서는 계층적 비디오 부호화를 고려한 효율적인 AV다중화 및 동기화 구조에 대한 연구가 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는, 이와 같은 고품질 AT-DMB 시스템을 위해서 각 계층 ES(Elementary stream)을 MPEG-4 over MPEG-2 시스템과 Eureka-147 DAB 시스템을 통해 서로 다른 채널로 전송한다. 계층별 전송으로 인한 시간 지연에 대처하여 수신입력부에서는 각각의 계층으로 전송된 ES들이 동기화 되어 복호화 되도록 SVC의 계층적 비트스트림 구조와 적응적으로 동작되는 다중화 시스템구조를 제작하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.436-441
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• 2015

군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.261-270
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• 2000

개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가(Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념 계층의 특성상 부모(parent)-자식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다. 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)라고 할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement)에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등이 있다. 그러나 이런 흥미도의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.945-947
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• 1999

첨단의 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 각 필드기기에서 생산되는 정보들을 적절한 형태로 가공하여 적시에 필요한 공정으로 제공하여 줄 수 있는 지능형 센서 및 필드기기의 도입이 필요하다. 이러한 필드기기들이 유기적으로 정보를 교환하고 공유하기 위해서는 통신망 시스템을 구축할 필요가 있다. 필드버스는 자동화 및 분산 제어 시스템의 컴퓨터 통신망 계층구조에서 최하위 계층 기기들 간에 실시간 통신을 제공하는 산업용 통신망이다. 본 연구에서는 통신용 프로세서인 Mc68360을 기반으로 하여 필드버스의 일종인 Profibus의 물리계층과 데이터링크계층 프로토콜을 구현하였다. 물리계층은 프로세서의 UART 통신 기능과 RS-485칩을 사용하여 구현하고, 데이터링크계층 프로토콜은 프레임 분석과 송수신, 에러처리, 흐름제어, 매체접속권한 관리 등의 기능을 소프트웨어로 구현하였다. 또한 지능형 센서 본래의 목적중의 하나인 원격관리 기능을 위하여 각 필드기기의 노드 주소, 타이머 값 등의 통신 파라미터를 원격 마스터에서 설정할 수 있도록 관리계층의 기능을 추가하였다. 본 연구에서는 각각 하나의 노드기능을 담당하는 여러 개의 보드들로 구성된 testbed를 구축하고, 다양한 통신환경에서 초기화, 정상, 비정상 상태 등의 동작을 실험하였으며, 이를 통하여 지능형 센서용 필드버스의 데이터링크계층 프로토콜이 정상적으로 동작됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1133-1136
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• 2001

ATM 포럼에 제시된 LR 기법에서는 위치 등록기를 각 계층별로 물리적으로 배치하고 있어 다수의 데이터베이스가 필요하고, 데이터베이스 액세스 회수가 증가하며 위치 관리를 위한 신호 트래픽이 많고 호 설정 지연이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 기존 LR 기법에서 사용하는 물리적인 계층 구조에서 각 계층마다 위치 등록기를 둠으로 인한 문제점을 보완하기 위해 PNNI 계층을 적용하여 논리적 계층에 의한 위치 등록기 구조를 제시한다. 논리적 계층 구조에서는 위치 등록기를 논리적인 그룹으로 묶고, 이 그룹들을 다시 그룹으로 묶어서 위치 등록기의 논리적인 트리 헝태로 만들어 상위 레벨의 위치 등록기의 역할을 하위 레벨의 위치 등록기 중 하나가 수행할 수 있도록 한다. 그리고, 위치 관리 비용 측면에서 성능을 비교 평가하여 제안된 논리적 계층 구조가 기존의 물리적 계층 구조에 비해 데이터베이스 수가 줄어들고, 위치 관리 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4B호
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• pp.695-703
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• 2010

본 논문에서는 SVC 의 계층적 비디오 구조에 적응적인 스케일러블 암호화 기법을 제안한다. 제안하는 암호화기법은 SVC 의 비디오 계층간 중요도 및 우선순위를 고려하여 비디오 계층 별로 차별화 되는 암호화 강도를 갖는 암호화 알고리듬을 적응적으로 결정한다. 비디오 계층의 특성에 관계없이 모든 비디오 계층에 단일의 암호화 알고리듬을 고정적으로 적용하는 기존의 방법과 달리, 비디오 계층별 중요도에 비례하여 암호화 강도를 차별적으로 설정함으로써 중요한 데이터를 포함하는 하위 비디오 계층에 대한 보안성을 높게 유지하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 상위 비디오 계층에 대해서는 암호화 강도가 낮은 암호화 알고리듬을 적용한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 적응적 스케일러블 암호화 기법의 효율성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.118-126
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• 1998

공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.77-89
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• 2000

개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가 (Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념계층의 특성상 부모(parent)-자 식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)고 말할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층 상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement) 에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence),리프트(lift),컨빅션(conviction)등이 있었다. 그러나 이런 흥미도 의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해 서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념 계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용 가능하리라 여겨진다.