• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.114-121
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• 2008

다중 경로 라우팅 방식은 유선 네트워크에서 주로 연구되었으며 유선 네트워크에서의 엔드 시스템들 사이의 전송률을 증가시키고 load balancing을 유지하는데 효율적이다. 하지만 이런 장점들은 무선 다중 흡 네트워크에서는 그대로 적용되지는 않는다. 그 이유는 무선 네트워크에서 여러 개의 다중 트래픽 경로가 서로 간섭을 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 무선 다중 홉 네트워크에서 동작하는 "클러스터 기반의 다중 경로 라우팅"이라고 하는 새로운 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 이 라우팅 방식에서는 홉 기반의 라우팅 방식을 확장하여 클러스터에서 클러스터로의 라우팅 방식을 사용한다. 클러스터 기반의 네트워크에서 각 클러스터들은 서로 독립적으로 통신을 진행할 수 있고 또 서로 다른 클러스터들과의 신호간섭을 피할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 클러스터의 특징을 이용하여 소스 노드와 목적지 노드 사이에 서로 간섭이 없는 다중경로 방식을 연구하였으며 또한 제안된 방식을 적용할 경우에 엔드 시스템들 사이에 전송률이 증가하는 것을 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1514-1525
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• 1998

VBR(variable bit rate) MPEG 비디오 트래픽의 가장 큰 특징은 픽쳐 형태별로 통계 특성과 GOP(group of pictures)구조에 따른 주기적인 트래픽 발생 패턴이다. 특히, GOP의 시작인 1-픽쳐에서는 다른 픽쳐들보다 매우 큰 양의 트래픽이 발생한다. 따라서, VBR MPEG비디오 정보원이 다중화 될 때, 이들의 시작 시간 배열은 ATM 다중화기의 셀 손실 특성에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 VBR MPEG 비디오 정보원들이 임의의 시작 시간 배열을 갖는 환경하에서의 ATM 다중화기의 성능 해석 모델을 제안하였다. 성능 해석을 위하여 개별 트래픽과 다중화된 트래픽을 NDPP(non-deterministic periodic process)로서 모델링 하였고, 다중화기는 U-state NDPP/D/1/B 큐잉 시스템으로 모델링 하였다. 해석 결과는 모의 실험의 결과와 매우 유사한 경향임을 보여준다. 시작 시간 배열과 ATM 다중화기의 성능간의 관계를 고찰함으로서. 다중화 성능을 최대화하도록 다중화되는 VBR MPEG 비디오 정보원들의 시작 시간을 배열하기 위한 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.545-554
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• 2004

단일 분류기에 비해 높은 분류성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하여 사용하는 방법은 폭넓게 이용되어 온 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템을 구성하는 일은 다음 두 가지 문제들을 가지고 있다. 첫째는 어떻게 기반 분류기들을 생성하느냐 하는 것이고 둘째는 이들의 예측결과를 어떻게 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 Bagging, Boosting, Stacking 등 기존의 대표적인 다중 분류기 시스템들의 특징을 살펴보고, 문서 분류를 위한 새로운 다중 분류기 시스템들인 Stacked Bagging, Stacked Boosting, Bagged Stacking, Boosted Stacking들을 제안한다. 이들은 Bagging, Boosting, Stacking과 같은 기존 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 혼합형 다중 분류기 시스템들이다. 본 논문에서는 제안된 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해 MEDLINE, 유즈넷 뉴스, 웹 문서 등의 문서집합을 이용한 문서 분류 실험들을 전개하였다. 그리고 이러한 실험결과를 통해 제안한 혼합형 다중 분류기 시스템들은 전반적으로 기존 시스템들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.267-274
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• 2020

클릭률(CTR) 예측은 사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 전략 결정에 중요한 역할을 한다. 최근 CTR 예측을 위해 CNN을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. CTR 데이터는 특징 정보가 연관성 측면에서 의미 있는 순서를 갖지 않기 때문에, 임의의 순서로 배열될 수 있다. 하지만 CNN은 필터 사이즈에 의해 제한된 로컬 정보만을 학습하기 때문에 데이터 배열이 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 논문에서는 CNN이 수집할 수 있는 모든 로컬 특징 정보를 추출할 수 있는 데이터 배열 집합을 생성하고 생성된 배열들에 대하여 개별 CNN 모듈들이 특징들을 학습할 수 있는 다중 배열 CNN 모델을 제안한다. 대규모 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 모델은 기존 CNN 대비 AUC의 RI에서 22.6% 상승 효과를, 제안된 배열 생성 방법은 임의 생성 방법보다 3.87% 성능 향상을 달성하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1-7
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• 2016

구조적 MRI 영상은 여러 단 변량과 다변량 방법을 위해 그레이 메터 (GM), 화이트 메터 (WM), 뇌척수액 (CSF) 세션화 과정을 하고 난후 형태계측학적 특징을 추출하기 위해 사용한다. 새로운 접근 방법은 매우 가벼운 알츠하이머 병에서 가벼운 알츠하이머병의 진단을 위해 적용된다. 간이정신상태검사에 따른 형태계측학적 특징과 가우시안 복합 모델 파라미터를 결합하여 정상인으로부터 알츠하이머 병 환자로 분류하는 방법을 제안한다. 결합한 특징은 주성분 분석 기법을 이용한 고차원의 저주를 제거한 후 다중 커널 SVM 분류기에 공급한다. 제안한 진단 방법의 실험적 결과는 90%이상의 특성도와 고민감도에 따라 다중 커널 SVM을 가진 층화 정확도가 96%까지 최대 산출한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.789-794
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• 2013

차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2017

본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권11호
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• pp.495-502
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• 2014

비접촉 장문을 인식하기 위해서는 영상의 크기 및 회전 변형을 효과적으로 해결해야 한다. 본 연구에서는 손의 크기와 방향에 따라 관심영역(ROI)을 추출한 후 정규화하여 일차적으로 이러한 변형을 최소화하였다. 본 논문에서는 KLT(Kanade-Lukas-Tomasi) 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 방법을 제안한다. 대응되는 KLT 특징점 주위의 국소영역에 대한 텍스처를 비교하여 대응되는 특징점을 검출한 후, 특징점 쌍의 변위 크기와 방향을 나타내는 변위벡터들 간의 유사도를 비교하여 장문을 인식한다. CASIA 공개 데이터베이스를 이용한 실험결과 제안된 방법이 비접촉 장문인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 다중 가버 필터를 이용하였을 때 99%를 상회하는 정인식률을 얻을 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.279-306
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• 2015

본 논문은 철학적 관점에서 게임에서 발생되는 가상자아와 가상신체에 대한 소프트웨어사이보그 특성의 변화에 관해 연구한 것이다. 사이보그개념은 넓게 보면 인간과 기계의 결합을 말하지만 구체적으로 들어가면 유기체인 인간과 보철물 같은 기계를 결합하는 하드웨어 사이보그와 인간의 뇌를 전자화시켜 가상신체로 전환시키는 소프트웨어 사이보그가 있다. 가상게임은 두 번째 소프트웨어 사이보그가 적용되는 사례인데, <언틸던>게임 같은 경우 일반적인 사이보그 개념과 다른 가상신체와 가상자아의 특징들이 보여 진다. 이런 특징들을 분석하기 위해 한스모라벡의 소프트웨어사이보그개념과 김선희의 사이버공간 속성과 다중자아개념을 적용하였다. 일반적인 가상게임은 뇌의 유형을 복제한 소프트웨어사이보그로써 가상세계의 속성 때문에 신체가 무효화되는 경향이 있었다. 그러나 <언틸던>게임 같은 경우 3인칭시점과 실존배우를 게임캐릭터로 제작한 점을 본다면 오히려 플레이어의 심리적 동일성을 유지하기 위해 사진 이미지적 사실성을 추구하면서 가상신체의 필요성을 역설하고 있는 것이다. 그리고 게임진행 중 플레이어는 8개의 캐릭터를 교차선택하면서 미션을 완수하게 되는데 이것은 현실자아가 다중자아로 복제되면서 겪게 되는 선택과 경험을 이용해 바람직한 최종엔딩을 이끄는데 큰 역할을 하게 된다. 이러한 사이버 다중자아는 현실세계의 다중자아들에게 비해 적극적이고 긍정적인 특징을 보여주면서 소프트웨어사이보그의 장점으로 부각될 수 있다. <언틸던> 게임의 특징은 최종엔딩이 플레이어의 선택에 따라 달라지고 등장인물간의 우정관계에 따라 친구의 생사가 결정된다는 점이다. 이때 가상자아는 시행착오를 통한 경험적, 도덕적, 직관적 선택의 기준을 자기 나름대로 설정하면서 바람직한 선택을 하려고 노력한다. 또한 다중자아들의 지식을 하나로 융합할 수 있어 한 단계 높은 정신적 성찰을 이루게 된다. 이런 과정은 세계에 대한 자신의 해석을 긍정하고 자기극복을 통해 정신적 성찰의 이루는 인간, 니체가 말한 위버멘쉬가 되는 과정으로 볼 수 있다.