• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.458-467
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• 2002

대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1490-1501
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• 2016

본 논문에서는 인메모리(In-memory) 병렬 분산 처리 시스템 Apache Spark(이하 Spark)를 활용하여 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공할 수 있는 영상 기반 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공하기 위해서, Spark를 이용한 영상 특징점 추출 알고리즘의 병렬 분산화를 통해 알고리즘 연산 시간을 단축시킨다. 하지만 기존의 Spark 플랫폼에서는 영상 처리를 위한 인터페이스가 존재하지 않아, 영상 처리와 관련된 연산을 수행하는 것이 불가능하였다. 이에 본 논문에서는 Spark 영상 입출력 인터페이스를 구현하여 측위 연산을 위한 영상 처리를 Spark에서 수행 가능하게 하였다. 또한 무손실 압축(lossless compression)기법을 이용하여 특징점 기술자(descriptor)를 압축된 형태로 데이터베이스에 저장하여, 대용량의 실내 지도 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 방법을 소개한다. 측위 실험은 실제 실내 환경에서 수행하였으며, 싱글 코어(Single-core) 시스템과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템이 최대 약 3.6배 단축된 시간으로 사용자에게 측위 정보를 제공 할 수 있다는 것을 입증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.9-20
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• 2014

국제적 환경의 변화와 ICT 소양 위주의 교육에서 벗어나 Computational thinking을 학교 교육과정에 반영하려는 노력이 전개되고 있다. 실제로 교육이 이루어지게 되면 교육용 컴퓨터의 정비가 이루어져야 한다. 국민권익위 자료에 의하면 기존의 방법대로 컴퓨터를 보급한다면 많은 비용이 든다. 본 연구의 목적은 Computational Thinking이 학교 현장 적용에 필요한 도구로서 저비용과 저 전력의 원보드컴퓨터의 가능성과 제한점을 연구 하였다. 연구방법으로 기본 성능비교, Physical Computing에 적용, 프로그래밍 교육에 적용, 컴퓨터 관리, 전력 소모, 실제 학생들에게 적용평가 등으로 나누어 연구했다. 연구결과 대용량의 데이터의 저장과 처리를 요구하지 않는 컴퓨팅이 아니라면 데스크탑 컴퓨터를 충분히 대체할 수 있으며, 전력소모 역시 기존 컴퓨터에 비해 최소 1/5 정도라는 결과를 얻었다. 세 개의 보드 중 Computational Thinking 지원, 사용상의 편의성, 속도 등을 고려하여 가장 적합한 것은 피시듀이노라는 결과를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.43-49
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• 2020

본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.983-987
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• 2009

유아들의 언어습득에 있어서 중요한 점 하나는 학습자에 대한 언어환경의 노출이다. 유아가 접하는 언어환경은 부모와 같은 인간뿐만 아니라 각종 미디어와 같은 인공적 환경도 포함되며, 유아는 이러한 방대한 언어환경을 탐색하면서 언어를 학습한다. 본 연구는 대용량의 언어 데이터 노출이 영향을 미치는 유아언어학습을 유연하고 적절하게 모사하는 인지적 기제에 따른 기계학습 방식을 제안한다. 유아의 초기 언어학습은 문장수준의 학습과 생성 같은 행동들이 수반되는데, 이는 언어 코퍼스에 대한 노출만으로 모사가 가능하다. 모사의 핵심은 언어 하이퍼망 구조를 가진 기억기반 학습모델이다. 언어 하이퍼망은 언어구성 요소들 간의 상위차원 관계 표상을 가능케 함으로써 새로운 데이터 스트림에 대해 유사구조의 적용과 이용을 도모하여 발달적이고 점진적인 학습을 모사한다. 본 연구에서는 11 개의 유아용 비디오로부터 추출한 문장 32744개를 언어 하이퍼망을 통한 점진적 학습을 수행하여 문장을 생성해 유아의 점진적, 발달적 학습을 모사하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4B호
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• pp.227-233
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• 2007

최근 네트워크 기술이 발전하면서 사용자들의 요구가 다양화되고 대용량의 멀티미디어 데이터에 대한 필요성이 증가하고 있다. 실시간성과 동시성이 중요시 되는 멀티미디어 데이터의 전송에는 UDP(User Datagram Protocol) 트래픽이 사용되고 있는데, UDP 트래픽은 현재의 인터넷 기반인 TCP(Transmission Control Protocol) 트래픽과 경쟁 관계에 있어 네트워크의 혼잡을 초래하는 경우가 많았다. 반면 TCP 트랙픽은 네트워크의 혼잡제어를 수행하지만 수신자의 관점을 고려하지 않은 점이 있어서 스트리밍 전송에는 적합하지 않은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 형평성 문제를 해결하고 수신자의 관점에서 RTP/RTCP(Real-time Trasport Protocol/Realtime Transport Control Protocol)를 기반으로 하는 네트워크 알고리즘을 제안한다. 네트워크에 우선순위를 적용하여 수신자의 버퍼를 고려한 혼잡제어 알고리즘인 POBA(Priority-Ordered Buffer Algorithm)는 시뮬레이션 결과를 통해 우선 순위가 없는 기존 네트워크에 비해 패킷 손실률과 버퍼 점유도 면에서 스트리밍 전송에 적합한 환경을 제공하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.759-764
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• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.215-228
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• 2019

해양관측 정지궤도 위성인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 데이터는 대용량 산출물을 효과적으로 저장, 배포하기 위해 HDF5 자료 형식을 사용하고 있다. 해양위성센터에서는 HDF5(Hierarchical Data Format version5) 포맷에 익숙지 않은 일반 사용자를 위해 GDPS(GOCI Data Processing System)를 개발하여 관측자료와 함께 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 위성데이터 특성에 대한 이해와 GDPS의 사용법을 익혀야 하는 점, 그리고 위치정보와 속성정보가 분리되어 있는 HDF5 형식의 자료를 병합하고 가공하는 일은 쉽지 않은 일이다. 따라서 본 연구에서는 오픈소스 R과 rhdf5, data.table, matrixStats 패키지를 이용하여 GDPS를 이용하는 과정 없이도 HDF5 형식의 위성데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.825-836
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• 2019

군 병력의 효율적 운용을 위한 정보공유의 수단으로서 높은 망 유연성을 제공할 수 있는 드론형 기지국이 최적의 플랫폼이 될 것으로 예상된다. 또한 넓은 대역폭을 활용 가능한 밀리미터파 주파수대역은 대용량 데이터를 송수신하는데 적합하지만 shadowing에 취약한 특성을 가지게 되는데, 자유롭게 고도를 조절할 수 있는 드론형 기지국의 특성을 활용하면 LoS를 안정적으로 확보하여 취약점을 상쇄할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 다양한 요소가 반영된 드론형 기지국의 성능분석을 위한 모델링을 수행함으로써, 차후 군 통신망으로써 활용가능성이 기대되는 드론형 기지국의 성능평가에 대한 틀을 제공하고자 한다.

• 생명과학회지
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• 제25권3호
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• pp.349-356
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• 2015

최근 차세대염기서열해독법(Next Generation Sequencing, NGS)의 급속한 발전에 힘입어, 다양한 가축 종에 대한 전장유전체 수준의 해독 및 분석 연구수행이 가능하게 되었다. 소의 경우 현재 한우, 칡소, 흑우, 제주흑우 4품종의 재래소가 국제연합식량농업기구 가축다양성 정보시스템에 등록돼 있는 상태이다. 이러한 재래유전자원은 최근 NGS 기술을 이용 전장유전체에 걸친 대용량의 단일염기다형성 정보를 얻는데 성공하였으며, 또한 한국 재래소품종이 유럽기원의 소 품종들과 유전학적으로 차이가 있다는 점이 밝혀졌다. 또한 소 유전체학 분야에서 이 NGS의 응용은 유전체의 구조적 변이 특히 종전 대용량으로 정확한 발굴이 어려웠던 전장유전체에 널리 퍼진 복제수변이의 발굴에 성공적으로 적용되었다. 이러한 일련의 성공에도 불구하고 최근 NGS를 이용한 연구는 내재적인 한계점이 있었는데, 이는 연구 당시 고가의 연구비용 및 분석의 난해함으로 인해 각 대표 소 품종의 단수 또는 소수 개체에 대해서만 적용되었다는 점이 그 대표적 예라 할 수 있을 것이다. 즉, NGS에서 파생된 데이터의 보다 정확한 생물학적 의의를 찾기 위해서는 추가 실험적 검증과 더불어 면밀한 해석이 필요하다는 점을 시사하는 것이다. 최근 차세대염기서열 해독 비용이 지속으로 하락하고 있으며, 이는 단수개체가 아닌 집단수준에서의 NGS 적용이 가능해 짐에 따라 다양한 집단유전체학적 이론이 접목된 연구가 가능해지고 있다. 현재 국내 재래소 품종에 대한 집단수준에서의 연구는 극히 미흡한 상태이나, 이러한 상황은 최근 고밀도 칩, 차세대염기서열 자료와 같은 대용량 유전정보를 생산, 분석 중에 있어 재래가축에 대한 집단수준에서의 연구가 일부 해소될 것으로 기대된다.