• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• The Journal of Information Technology
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• v.6 no.4
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• pp.125-134
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• 2003

This paper is to measure the sensitivity of relations in communication network operation. In order to procure an important adequacy in the network operation and quality improvement, it is necessary to increase network operation efficiency and analyze the characteristic of network operation. Finally, we analyze costing appropriate operation, propose profit increase scheme and apply realistic business. First of all it's important to improve and estimate a proper operating cost thoroughly and comprehensively. Because the important issue of this process is quality process and this quality process occurs customers' satisfaction, therefore, to make a mutual relation in-between individual change of each element is to analyze a reasonable standard. So, for this reason we study on structuring nice models for network operation and estimating many scenarios for measuring efficiency. Especially those in economic and sensitivity based.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1133-1136
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• 2004

환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하며 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 본 논문에서는 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 위한 시스템을 설계 및 구현하여 실제 시스템에 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.419-422
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• 2014

본 논문은 국립 사이타마 병원(일본)이 계획하고 있는 새로운 전자차트 시스템 도입을 위한 병원정보 시스템 시방서(안)에 대한 개인정보 영향평가 평가방법과 결과를 정리한 것이다. 의료정보 시스템이 취급하는 데이터는 민감한 개인정보를 포함하고 있으며 한 번 유출된 개인 정보를 회수하기란 어렵다. 따라서 시스템 구축에 있어서 개인정보보호에 대한 중요성이 높아지고 있다. 개인정보 영향평가는 개인정보 유출에 대한 리스크를 시스템 가동 전에 평가하여 리스트를 경감하는 방법으로, 리스크를 가시화함으로써 사전에 리스크에 대한 대책방안을 마련할 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.919-928
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• 2015

In recent years, many research efforts have been made on privacy-preserving data mining (PPDM) in data of large volume. In this paper, we propose a PPDM solution based on principal component analysis (PCA), which can be widely used in computing correlation among sensitive data sets. The general method of computing PCA is to collect all the data spread in multiple nodes into a single node before starting the PCA computation; however, this approach discloses sensitive data of individual nodes, involves a large amount of computation, and incurs large communication overheads. To solve the problem, in this paper, we present an efficient method that securely computes PCA without the need to collect all the data. The proposed method shares only limited information among individual nodes, but obtains the same result as that of the original PCA. In addition, we present a dimensionality reduction technique for the proposed method and use it to improve the performance of secure similar document detection. Finally, through various experiments, we show that the proposed method effectively and efficiently works in a large amount of multi-dimensional data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.49-50
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• 2019

데이터를 기반으로 한 기계학습은 데이터의 양, 학습 모델, 그리고 데이터의 특징 등 다양한 환경에 민감한 특징을 지니고 있어, 보다 효율적인 기계학습을 위해 데이터의 전처리 과정을 필요로 한다. 데이터의 전처리 과정이란 특징 선택(Feature selection), 노이즈 데이터의 제거, 차원 감소(Demension reduction), 클러스터링(Clustering) 등 보다 효율적인 기계학습을 위한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효율적인 기계학습을 위한 데이터 전처리 기술의 종류 및 간단한 특징에 대해 서술한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.9 no.1
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• pp.47-60
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• 1998

The study was designed to investigate implicit and explicit memory effec representations of bilinguals. Hierarchical model of bilingual information processing word naming and translation tasks in the context of semantically categorized or rar Experiments 1 and 2, bilinguals first viewed stimulus words and performed naming or tr then implicit and explicit memory tasks. In experiment I, word recognition times(exp were significantly faster for semantic category condition than random category condi naming task and lexical decision taskOmplicit memory task)showed no difference in e experiment 2, naming task and exlicit memory task showed categorization effect but fOWE a and implcit memory task showed no categorization effect. These findings support the which posits that memory representations of bilinguals are composed of two independer a and one common conceptual store.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.372-378
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• 2003

Limitations on the linear discriminant analysis (LDA) for face rerognition, such as the loss of generalization and the computational infeasibility, are addressed and illustrated for a small number of samples. The principal component analysis (PCA) followed by the LDA mapping may be an alternative that ran overcome these limitations. We also show that any schemes based on either mappings or template matching are vulnerable to image variations due to rotation, translation, facial expressions, or local illumination conditions. This entails the importance of a proper preprocessing that can compensate for such variations. A simple template matching, when combined with the geometrically correlated feature-based detection as a preprocessing, is shown to outperform mapping techniques in terms of both the accuracy and the robustness to image variations.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.5
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• pp.579-586
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• 2019

Pilot Point Method (PPM) is one of the popular methods to search hydraulic conductivities in the inverse method using groundwater flow equations. In this study, the Simultaneous Search based Pilot Point Method (SSBM) was applied with diverse information (e.g. hydraulic heads and/or tracer concentration) applications over previously developed sensitivity based Pilot Point Method (e.g. D-optimality based Pilot Point Method: DBM). In the case of DBM, due to the minimized the variance size, tracer concentration can be recognized as a tool to control the searching space of hydraulic conductivities. SSBM reduced the procedure of hydraulic conductivity searching, though it produced more variance for exploring hydraulic conductivities. In addition, SSBM was dependent on the initial hydraulic conductivity values for search finalized hydraulic conductivities. When tracer concentration was applied, searching hydraulic conductivities was more preferable than only when hydraulic head was applied. Applications of various data for searching hydraulic conductivities is recommended as a more efficient way.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.393-397
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• 2007

최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.