• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.141-144
• /
• 2007

일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적 (variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제의 처리를 위한 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 먼저 근접관계 행렬에서 근접도를 구하는 방법으로 상대적 해밍거리와 max-min방법을 이용한 다음, 다중임계치를 사용하여 최적구간분할을 하는 방법을 제안한다. 결과적으로 max-min방법을 이용하여 다중임계치을 적용한 근접관계의 분류가 상대적 해밍거리로 근접도를 구하여 다중임계치를 구하는 방법보다 계산과정이 더 간단하고 명확하며 분할과정을 줄일 수 있고 최적의 의사결정에 효율적이라는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.82-84
• /
• 2001

데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.397-402
• /
• 2013

다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.533-540
• /
• 2013

안드로이드 플랫폼은 현재 단일 사용자 위주의 보호만을 지원하기 때문에 다중 사용자를 위한 보안 방법이 필요하다. 특히, 개인정보 및 금융정보가 담긴 어플리케이션과 같은 특정 앱 뿐만 아니라 콘텐츠 접근을 위한 권한 관리가 필요하다. 따라서 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반 디바이스를 대상으로 통합된 사용자 인증 매니저 모델을 제안한다. 이를 통해 어플리케이션의 실행, 설치, 삭제를 세분화하여 관리할 수 있는 인증 매니저 모델을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.3-6
• /
• 2003

방송 서비스상의 교육용 어학 컨텐츠의 증가와 더불어 비디오 컨텐츠의 효율적인 제공, 이용 및 관리를 위한 내용 기반 요약에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 교육용 어학 비디오의 내용 기반 요약을 위한 방법을 제안한다. 디지털 비디오로부터 샷 경계를 추출한 후 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 MPEG-7 비주얼 특징 값들을 추출한다. 추출된 특징 값들의 다중 조합을 통해 교육용 어학 비디오의 내용 정보를 세분화하여 요약 결과를 생성한다. 외국어 회화 컨텐츠에 대해 실험하여 알고리즘의 효용성을 검증하였으며. 제안한 방법은 교육용 방송 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리론 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 이용될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제31권5_6호
• /
• pp.360-370
• /
• 2004

적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.

• 한국가스학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.19-27
• /
• 2019

세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10%이상 우수함을 입증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.67-82
• /
• 2013

본 논문은 공학급 국방 모델의 시뮬레이션 성능 향상을 위해 다중 충실도(Multi-fidelity) 모델링 시뮬레이션(M&S: Modeling and Simulation) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 충실도를 지닌 모델을 활용하여 고 충실도 모델의 시뮬레이션과 비교하여 유사한 수준의 시스템 분석 결과를 얻음과 동시에 시뮬레이션 성능 측면에서 이득을 가져오는 방안이다. 다중 충실도 원리를 적용하기 위해 본 논문은 충실도를 모델 동작과 실행 측면으로 세분화하고, 충실도 변환 지점을 FCP (Fidelity Change Point)로 정의한다. 이러한 원리를 바탕으로 본 논문은 다음의 세 가지 쟁점을 다룬다. 먼저, 모델 동작과 실행 측면의 충실도 변환을 위한 모델 구조와 제안하는 모델에 대한 수학적 형식론, 마지막으로 모델 실행을 위한 시뮬레이션 알고리즘을 제안한다. 사례 연구로 어뢰의 표적 추적 시나리오에 대한 기초 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 기법을 사용한 경우 기존의 시뮬레이션과 비교하여 최대 4.24배의 시뮬레이션 성능 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 M&S 기반의 시스템 분석을 하는 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 기대한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.18-24
• /
• 2020

최근 일본을 중심으로 소사이어티 5.0에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 소사이어티 5.0은 IoT 센서를 이용한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문은 소사이어티 5.0 기반의 IoT 사용자에 대한 다중 접근방식의 프라이버시 접근 모델을 제안하고 있다. 제안 모델은 가상 환경에 IoT 장치의 중요 정보를 서로 동기화하는 다중화 방식을 사용하였다. 제안 모델은 IoT 정보의 가중치를 확률 기반으로 누적 처리함으로써 IoT 정보의 효율성을 향상시켰다. 또한, IoT 정보에 속성 정보를 연계 처리되도록 세분화하여 IoT 정보의 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, IoT 장치 수와 IoT 허브장치 수에 따라 IoT 장치의 효율성이 평균 5.6% 향상되었다. 정확도는 정보 수집 및 처리에 따라 평균 15.9% 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
• /
• pp.174-178
• /
• 2008

P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.