• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.21-28
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• 2018

학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS(Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내 외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했다는 점에서 의미가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.231-236
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• 2014

의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권6호
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• pp.343-357
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• 2007

본 논문에서는 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 제공하기 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 관리하기 위한 기법들을 제안한다. 프로파일들은 사용자에게 적응화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 관련 정보들로 구성되며 사용자 디바이스, 프로파일 저장소, 콘텐츠 적응화 서버, 콘텐츠 저장 서버간에 주기적 비주기적 또는 이벤트에 따라 교환이 가능해야 한다. 또한 프로파일들은 적응화된 콘텐츠 서비스를 위해 프로파일을 필요로 하는 콘텐츠 제공 업체들에게 제공되어야 한다. 이와 같은 기능들을 효율적으로 지원하기 위해 필요한 프로파일 관리 기술을 제안하고, 이를 지원하는 프로파일 관리 프레임워크를 설계한다. 제안된 프로파일 관리 프레임워크에서는 사용자의 다양한 정보를 이용하여 프로파일을 구성하였으며 다양한 디바이스와 플랫폼에 관계없이 프로파일 교환 및 제공을 위해 웹 서비스를 사용하였다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위해 메타데이타 구성 방법, 동적 구성 방법, 가중치를 이용한 제공 방법 등을 프레임워크에 적용하였다. 성능평가 결과 프로파일 관리 기술에 제안된 기법들이 프로파일 처리에 효율적임을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.44-51
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• 2007

원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.81-92
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• 2001

이기종 워크스테이션 클러스터링은 병렬 응용 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 최소의 전체 작업 반환 시간이 되도록 하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 다른 사용자들, 그룹들, 다른 작업 요구들, 그리고 다른 처리능력을 가지는 각 워크스테이션들은 클러스터링 환경의 다른 그것과 상대적이다. 기존 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하는 정적 방식이거나 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 벤치마크 프로그램을 수행하는 동적 방식이다. 수행되는 응용과는 관계없는 벤치마크 프로그램은 계산시간을 소비하고 전체 작업 반환 시간을 지연시킨다. 이 논문은 효과적 작업 분배 방식을 제안하고 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 부하 균형 시스템을 구현한다. 이 논문에서 제안한 방식의 전체 작업 반환 시간은 부하 균형을 하지 않은 방식뿐만 아니라 벤치마크 프로그램에 의한 부하균형 방식과도 비교한다. 실험을 통하여 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.39-46
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• 2009

일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.190-202
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• 2015

스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.218-219
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• 2011

본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1C호
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• pp.54-62
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• 2012

IEEE 802.11 물리/MAC 계층을 기반으로 무선 다중 홉 연결을 제공하는 Wi-Fi 메쉬 네트워크는 RFID 시스템과 무선 센서 네트워크를 위한 네트워크 인프라로 최근 각광받고 있다. 그런데, 현재의 IEEE 802.11 기술의 경쟁 기반 MAC 프로토콜은 빈번한 프레임 충돌(Collision)과 자원 미사용(Idle)으로 인해 Wi-Fi 메쉬 네트워크가 제공하는 용량(Capacity)을 충분하게 활용하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 Wi-Fi 메쉬 네트워크의 수율을 최대화하기 위한 다중 채널 스케줄링 MAC (MCS-MAC) 프로토콜을 제시한다. MCS-MAC 프로토콜은 IEEE 802.11 무선 채널의 특징인 이차적 간섭 모형(Secondary Interference Model) 하에서 프레임 충돌이 없이 최대 가중치를 가지는 링크들을 활성화하여 Wi-Fi 네트워크의 수율을 극대화하는 특징을 가지고 있다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 MCS-MAC 프로토콜이 기존에 알려진 동적 MAC 프로토콜들에 비해 최소 세 배 이상 수율을 향상할 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.334-341
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• 2003

본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 리커런트 시간 지연 신경망(RTDNN) 제어기를 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과가 시간 지연 신경망(TDNN)제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험결과를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.