• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1469-1472
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• 2000

네트워크가 복잡해지고 에이전트를 이용한 분산 시스템이 증가함에 따라 악성코드의 수와 종류도 현저한 증가 추세를 보이고 있다. 코드의 안전한 실행을 위해서는 그 동안의 수동적인 대응책을 넘어선 능동적인 방법이 요구되는 시점에서 Proof-Carrying Code라는 능동적인 대응책이 제시되었지만 현실적인 문제에 봉착해 있다. 따라서 본 논문에서는 분기를 기반으로 한 Proof-Carrying Code의 변환을 시도해 기존의 Proof-Carrying Code 방식보다 효율적이고 능동적으로 코드의 안전한 수행을 보장하는 방법을 제시한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.10
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• pp.705-712
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• 2013

Active learning aims to improve the performance of a classification model by repeating the process to select the most helpful unlabeled data and include it to the training set through labelling by expert. In this paper, we propose a method for active learning based on hierarchical agglomerative clustering using Ward's linkage. The proposed method is able to construct a training set actively so as to include at least one sample from each cluster and also to reflect the total data distribution by expanding the existing training set. While most of existing active learning methods assume that an initial training set is given, the proposed method is applicable in both cases when an initial training data is given or not given. Experimental results show the superiority of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.203-206
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• 2004

본 논문에서는 다양하고 실재적인 조명과 얼굴방향에 관계없이 원활하게 실시간으로 눈을 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선 조명을 이용한 대다수의 눈 추적장치들은 밝은 동공효과를 이용하고 있다. 그러나, 눈 깜박임, 외부 조명 간섭과 같은 여러 가지 요소로 인하여 동공들이 충분하게 밝게 나타나지 않는 경우가 많이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 칼만 필터링을 이용한 객체 추적 방법과 전형적인 외관을 기반으로 객체 인식 방법을 결합함으로써, 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적 방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 기존의 방법과 비교 실험한 결과 제안된 방법은 일부 피검자의 경우 100% 완벽하게 눈 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.9 no.1
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• pp.77-89
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• 2011

The vibration and noise reduction issue is very important in helicopter since the thrust and flight control force of helicopter are generated by rotating drive system. In past, there was a passive method to reduce vibration and noise to focus on specified frequency. Now, there are various active method to reduce vibration and noise due to technology development. This paper describes the worldwide technology trend of vibration and noise active control in helicopter. At introduction, generalmethod of vibration and noise reduction.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.16 no.5 s.71
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• pp.33-45
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• 2001

원활한 인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 인터넷 트래픽을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 이를 위해 가장 먼저 해야 할 것은 인터넷 트래픽을 측정하는 것이다. 인터넷 트래픽의 측정은 수동적인 측정과 능동적인 측정으로 분류된다. 수동적인 측정은 라우터나 ATM 스위치를 통해 흘러 다니는 트래픽 종류와 트래픽 양을 측정하여 측정네트워크의 트래픽 특성을 파악하는 것이고, 능동적인 측정은 측정네트워크 종단에 위치한 두 호스트 사이에 측정패킷을 투입하여 측정네트워크의 상태를 파악하는 것이다. 본 고는 현재 알려진 인터넷 트래픽 측정 방법과 현재 구현된 측정 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.495-497
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• 2012

클래스라벨에 대한 정보를 가진 데이터가 매우 적을 때 클래스라벨 정보가 없는 데이터로부터의 정보를 학습에 활용하는 반감독학습(semi-supervised learning) 방법들 중에서 데이터 샘플들 간의 유사도를 나타내는 그래프를 이용하는 방법이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 그래프 기반 반감독 학습에서 배치 모드 능동적 학습을 위한 방법을 제안하고 실제 데이터를 이용한 실험결과를 통해 제안된 방법의 성능을 입증한다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.4 no.1
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• pp.34-43
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• 2006

헬기는 비행에 필요한 추력, 모멘트 및 조종력을 회전하는 로터시스템에서 발생시키기 때문에 근본적으로 진동이 많이 생기는 항공기이다. 로터시스템의 회전에 의해 발생되는 진동소스를 제어함으로써 헬기 동체에 전달되는 진동을 감소시키고자 하는 연구들이 지금까지 수많이 진행되었다. 이러한 연구들을 크게 두 가지로 분류하면, 수동적 진동제어 방법과 능동적 진동제어 방법으로 나눌 수 있다. 수동적 진동제어 방법은 그간 오랫동안 연구되어 현재 운용 헬기에 실제적으로 적용되고 있으나 능동적 진동제어 방법은 최근까지 활발한 연구가 진행되고 있는 상태이다. 본 논문의 서론에서는 헬기 진동제어를 위한 일반적인 방법에 대한 개요를 소개하였다. 본문은 로터시스템 진동제어 기술 중 최근까지 연구가 진행되고 있는 능동적 진동제어 방법을 중심으로 기술하였다. 특히 최근 비행시험에 성공하여 거의 실용화 단계에 이르고 있는 PZT를 이용한 Trailing Edge Flap 기술, Active Twist Rotor 등을 중점적으로 소개하였다. 마지막으로 유로콥터 BK117의 ADASYS 로터 시스템 성공사례 및 향후 해결해야 할 기술적 제한사항 등을 간략하게 기술하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.5_6
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• pp.239-249
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• 2003

The secret sharing is the basic concept of the threshold cryptosystem and has an important position in the modern cryptography. At 1995, Jarecki proposed the proactive secret sharing to be a solution of existing the mobile adversary and also proposed the share renewal scheme for (k, n) threshold scheme. For n participants in the protocol, his method needs $O(n^2)$ modular exponentiation per one participant. It is very high computational cost and is not fit for the scalable cryptosystem. In this paper, we propose the efficient share renewal scheme that need only O(n) modular exponentiation per participant. And we prove our scheme is secure if less than img ${\frac{1}{2}}$ n-1 adversaries exist and they are static adversary.