• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.54-63
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• 2006

본 논문에서는 레거시 시스템에 대한 기존 도메인 분석의 문제점을 해결하기 위하여 동적 모델링을 기반으로 하는 확장된 워크플로우 메커니즘을 이용한 도메인 분석 방법론을 제안한다. 이 방법론을 WODA(Werldlow Oriented Domain Analysis)라 명명한다. 제안하는 절차를 통해 공통/비공통 컴포넌트를 식별 및 컴포넌트들의 클러스터를 추출할 수 있다. 이를 통해 새로운 시스템을 개발 시 효율적으로 재사용하고자 한다. 동적 분석으로 특정한 시스템에 발생 가능한 시나리오들을 식별한 후, 제안한 컴포넌트 테스트 플랜 매트릭스를 이용해 재사용성이 높은 컴포넌트와 컴포넌트 시나리오를 결정한다. 또한 컴포넌트 가중치 측정을 통해 재사용 가능한 컴포넌트들의 중요성과 빈도수를 인식하고 컴포넌트 시나리오들의 우선순위를 도출 할 수 있다. 구현한 자동화 모델링 도구인 WODA을 통해 UPS(Uninterrupted Power Supply)에 적용 사례를 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1539-1544
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• 2003

최근 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식률의 저하요인이 되고 있다. 본 연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교 인자와 음성의 동적인 시간 특성을 정규화 하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식률을 얻어 그 유효성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.463-465
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• 2005

본 논문에서는 802.l1e MAC의 EDCA 모드를 기반으로 한 무선랜 환경에서 realtime data인 voice traffic의 QoS를 향상하기 위한 방안을 연구하였다. 동적으로 채널의 상태를 보고, 네트워크 상태를 예측하여 채널 경쟁에 참여할지를 결정하는 방안으로, 경쟁이 치열할 때 voice traffic에 차별화된 가중치를 더 줄 수 있어 전반적인 voice traffic의 성능 향상에 기여한다. 본 연구에서 SU(slot utilization)을 계산하여 PT(Probability of Transmission)을 구할 때, 기존의 DCC 알고리즘을 그대로 802.11e에 적용하게 되면 4개의 AC에 똑같은 알고리즘이 적용되어 802.11e의 핵심인 차별화된 QoS를 지원하는데 무리가 있다. 기존 DCC 알고리즘에서 재시도 회수만 고려해 구하는 것을 802.11e 구조에 맞추어 4개의 AC별로 차별화하여 전송확률(PT)를 구할 수 있게 하였다. 뿐만 아니라, 재시도 회수를 고려하여 재시도 회수가 않은 packet에는 PT값이 높게 나을 수 있게 하고, 최대 가능한 재시도 회수에 도달할 때에는 상위 AC 영역의 값이 나오게 하여 AC의 upgrade가 되는 효과를 가져오게 하였다. 이 때 각 AC의 lower bound와 upper bound를 정하고, 이 때 802.11e의 최대 재시도 회수 parameter와의 상관관계를 정의하여 하위 AC가 상위 AC의 영역을 침범하지 못하도록 정의하고 있다. 추가적으로 SU의 값을 구할 때에도 현재의 SU값 대신 누적된 평균 SU값을 사용해 PT값을 구하여, utilization, latency, Packet loss등 전반적인 부분의 성능개선을 확인할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.11-14
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.59-67
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• 2002

제7차 교육과정에서 과학과 교육과정의 가장 중요한 특징은 학습자의 능력을 고려한 심화·보충형 학습을 적용하고 있는 것이다. 그러나 수준별 교육께서 문제점은 개인차가 심한 학습자들에게 적합한 수업내용과 방법을 일률적으로 제시하기가 곤란하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 코스웨어를 교수·학습에 이용하고 있다. 그러나 기존의 코스웨어는 모든 학습자에게 똑같은 내용이 제시되어 학습자의 수준에 적응한 교수·학습을 기대하기 어렵다 따라서 본 연구에서는 기존의 코스웨어가 갖는 단점을 보완한 과학과 수준별 동적 교수·학습 시스템 개발을 위한 학습자 모델링을 제안한다. 본 연구에서 제안된 교수모듈은 컴포넌트 단위로 제작하여 동적 재구성이 가능하도록 하였다. 학습모듈은 ITS의 Overlay와 Bug모델을 혼합한 혼합형 모델을 적용하여 학습자 모델링을 구성하였다. 평가모듈은 문항의 난이도와 변별도에 따라 가중치를 설정하석 오류유형을 판단하였다. 이 시스템은 학습자 모델링을 통해 학습자의 수준에 따라 교수계획이 재구성되는 다양한 문제 해결 방법을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.45-53
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• 2000

0.8㎛ 단일 폴리 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런의 동적 응답 특성을 분석하였다. 구현된 CMOS 혼돈 뉴런의 시그모이드 출력함수와 혼돈 발생회로 블록에 대한 일련의 수식 모델을 구하여 혼돈 뉴런의 동적 응답특성, 즉 뉴런 내부상태의 분기도 및 초기값 의존성을 보여주는 리아프노프 지수와 평균 발화율, 시간 및 주파수 응답 등 다양한 특성들을 수치해석적으로 분석하였다. 뿐만 아니라 4개의 시냅스를 지닌 2개의 혼돈 뉴런으로 이루어진 카오스 신경 회로망을 구성하여 시냅스 가중치에 따른 분기도 변화를 구하고 뉴럴 네트워크에서의 응용 가능성을 확인하였다. 한편 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런을 ±2.5V 전원, 10㎑의 클럭으로 구동시켜 단일 혼돈 뉴런 및 2개의 뉴런으로 이루어진 카오스 신경망에 대한 여러 동적 응답 특성을 측정하여 수치해석 결과와 비교, 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6B호
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• pp.406-415
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• 2005

IEEE 802.11 무선 랜과 같이 단일 매체를 사용하는 무선망의 단말들은 경쟁을 통하여 매체를 점유하게 되며, 매체의 충돌이 발생하게 될 때 백오프 알고리즘을 사용하게 된다. 백오프 알고리즘은 매체의 충돌 확률을 줄임으로써 매체의 이용률을 높이고 효율적인 매체의 운영을 가능하게 하는 매체 접속 제어 방법의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 QoS를 제공하기 위한 표준인 IEEE 802.11e를 기본으로 하여 네트워크의 매체 부하 및 혼잡 상태에 따라 능동적으로 경쟁 윈도우의 크기를 변화시키는 새로운 방법인 로드 기반 동적 매체 접속 제어 백오프 알고리즘을 제안한다. 제안된 부하 및 혼잡 상태의 예측과 우선순위에 따른 가중치의 차별화를 통한 동적 경쟁 윈도우 변경 방법이 기존의 IEEE 802.11e에서 사용하는 BEB 방법보다 매체의 이용률을 높이고 효율적으로 데이터의 충돌을 줄일 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.117-125
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• 2002

연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.99-103
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.