• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1210-1216
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• 2003

본 논문에서는 기존의 오디오검색 관련 시스템의 텍스트 정보기반의 음악 검색의 한계를 극복하기 위해 사용자가 입력한 음악데이터에서 리듬정보를 추출해 내어 데이터 베이스 내의 음악 정보 검색이 가능하게 하는 내용기반 검색 시스템의 일종인 리듬 추출 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 음악정보에서 리듬의 특징 정보를 추출하여 특정 파라미터를 생성하고 신경회로망을 사용하여 악기 인식을 통한 악보생성 시뮬레이션을 하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2004년도 춘계학술대회 21세기 IT산업의 발전 전망
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• pp.61-66
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• 2004

본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Anneal ing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회절 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회절 효율을 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.158-160
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• 2017

본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1399-1408
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• 2001

본 논문에서는 삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 3차원 모델의 연결 정보(connectivity data)와 형상 정보(geometry data)를 삼각형 팬(triangle fan) 구조에 기반하여 효율적으로 압축하는 부호화 기법을 제안한다. 첫째로, 연결 정보의 무손실 부호화로 꼭지점 차수 왜곡(vertex degree warping) 기법을 제안한다. 기존의 알고리듬이 연결 정보와 형상 정보를 분리하여 부호화하는데 반해 제안하는 알고리듬은 연결 정보를 부호화하는데 형상 정보를 이용하여 압축 효율을 높인다. 둘째로, 형상 정보를 압축하기 위해 이중 평행사변형 예측(dual parallelogram prediction) 기법을 제안한다. 삼각형 팬 구조를 이용함으로써 기존의 삼각형 스트립(triangle strip) 기반의 알고리듬보다 정확한 형상 예측이 가능하고, 예측 오차가 작아지게 된다. 다양한 3차원 메쉬 모델에 대한 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 우수한 압축 성능을 나타냄을 확인하다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1998년도 종합학술발표회논문집
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• pp.289-301
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• 1998

이동통신에서의 사용자 인증 서비스는 통화도용 방지와 신뢰성 있는 과금을 위한 중요한 보호 서비스이다. 본 논문에서는 IS-95A 인증 시스템에 적용 가능한 안전한 인증 알고리듬과 인증 키 생성 알고리듬을 제안한다. 특히 인증 알고리듬을 활용하여 인증 키 생성알고리듬을 Oracle 해쉬함수의 형태로 구현함으로써 인증 시스템의 높은 안전성과 간결성을 동시에 성취하였다. 그리고 통계적 분석 기법을 사용하여 개발된 알고리듬의 출력 특성을 분석한다.

• 정보보호학회지
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• 제5권1호
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• pp.5-17
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• 1995

멱산연산 알고리듬에는 사전계산없이 g와 n이 주어지면$g_n$ 대해 서전 계산을 하여 그 결과를 메모리에 저장하여 두고 n이 주어지면$g_n$을 계산하는 알고리듬이 있다. Binary method, window method등의 알고리듬은 전자에 해당하는 것이고 BGMW method와 LL method등은 후자에 해당하는 것이다. 이러한 멱승연산 알고리듬을 PC486과 586에서 C언어로 구현하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.398-402
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• 1998

본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.277-286
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• 2001

본 논문에서는 미국 국립표준기술연구소 차세대 표준 암호 알고리듬으로 선정한 Rijndael 암호 알고리듬과 안정성과 성능에서 인정을 받은 Twofish 암호 알고리듬을 ALTERA FPGA를 사용하여 하드웨어로 구현한다. 두가지 알고리듬에 대해 키스케쥴링과 인터페이스를 하드웨어에 포함시켜 구현한다. 알고리듬의 효율적인 동작을 위해 키스케쥴링을 포함하면서도 구현된 회로의 크기가 크게 증가하지 않으며, 데이터의 암호/복호화 처리 속도가 향상됨을 알 수 있다. 주어진 128-비트 대칭키에 대하여, 구현된 Rijndael 암호 알고리듬은 11개의 클럭 만에 키스케쥴링을 완료하며, 구현된 Twofish 암호 알고리듬은 21개의 클럭 만에 키스케쥴링을 완료한다. 128-비트 입력 데이터가 주어졌을 때, Rijndael의 경우, 10개의 클럭 만에 주어진 데이터의 암호/복호화를 수행하고, Twofish는 16개의 클럭 만에 암호/복호화를 수행한다. 또한, Rijndael은 336.8Mbps의 데이터 처리속도를 보이고, Twofish는 121.2Mbps의 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-39
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• 2003

한국어에서는 복합 명사 생성이 매우 자유스럽다. 즉, 독립된 명사를 연속으로 붙여 쓰는 것이 가능하다. 하지만, 기계번역이나 정보 검색과 같이 복합 명사를 처리하는 시스템에서 정확한 분석을 위해서는 복합 명사를 다시 단일 명사들로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 복합 명사 분해를 위해 GECORAM(GEneralized Combination of Rule-based learning And Memory-based learning) 알고리듬을 제시한다. 규칙 학습 알고리듬의 장점은 생성된 학습 결과를 사람이 쉽게 이해할 수 있다는 점이지만, 다른 지도학습 알고리듬에 비해 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 규칙 학습 알고리듬과 기억기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 실험 결과, GECORAM 알고리듬은 규칙 기반 학습이나 기억 기반 학습을 단독으로 쓰는 경우보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.131-139
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• 2013

본 논문에서는 먼저 심전도 진단을 위한 처리 과정별 관련 연구내용을 살펴본 후 심전도 신호의 리듬 특징을 이용하여 부정맥을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 특징 추출에서는 리듬 구간에 대하여 동일성 및 규칙성 등의 리듬 및 심박 분포에 관련되는 특징을 추출하게 되며, 리듬 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 미리 구축된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하게 된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 리듬 유형에 대한 실험을 통하여 정상 리듬 규칙만으로도 100% 부정맥 검출 성능을 보였으며, 부정맥 리듬 규칙으로는 유형 분류 적용 가능성을 확인하였다.