• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.811-813
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• 2005

주어진 영상에서 인체를 찾고 그 자세를 인식하기 위해 자세나 조영 조건의 변화에 됨 민감한 방법으로 구성요소에 기반한 접근이 있다. 본 논문에서는 10개의 구성요소와 그들간의 유연한 연결로 구성된 인체모델을 사용한다. 각 구성요소는 기하학적, 명시적, 다른 구성요소와의 연결요소에 대한 정보로 구성되어 있다. 인체구성요소 사이의 계층적 연결은 일반-상세 탐색으로 시간효율적인 인체 매칭을 가능케 한다. 본 논문에서는 새로운 인체를 찾을 때마다 인체 구성요소를 갱신함으로써 자세 및 조명 변화에 보다 적응적으로 자세를 추정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.201-204
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• 2010

본 논문에서는 WebCam 영상을 이용하여 빛의 영향을 감안하여 제시된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한 후에 흰색 픽셀 정보를 이용하여 차 연산을 수행하고 GRASSFIRE 알고리즘을 적용하여 침입자를 감시하는 방법을 제안한다. 제안된 침입자 감시 방법을 실험한 결과, 기존의 방법보다 빛의 영향에 민감하게 반응하지 않고 효과적으로 침입자를 감시할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.587-589
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• 2003

이동 통신 시스템의 가장 큰 특징 중의 하나가 이동노드의 이동성을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다. 그러나 핸드오프 시에 발생되는 패킷의 손실은 지연에 민감하거나 또는 실 시간성을 요하는 서비스에서 요구하는 조건을 만족시키지 못할 경우가 있다. 이에 이동노드가 외부 네드워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 사전등록 핸드오프 방법이 있다. 사전등록 핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동 전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 그러나 히스토리 파일은 이동노드가 외부네트워크를 방문했던 횟수대로 구성되기 때문에 이를 사용했을 때 잘못된 이동 예측이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이동노드의 외부 네트워크 방문 히스토리를 현 이동노드가 위치한 셀의 기준 값을 고려하고, 방향그래프(Directed graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 잘못된 이동 예측을 방지하는 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.429-432
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• 2009

오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.804-806
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• 2009

최근 실내 위치 인식을 위하여 IEEE 802.15.4a에 기반한 거리측정 및 이 값들을 이용한 다양한 위치 인식 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 실내에서 간단한 초음파 모듈과 적은 수의 IEEE 802.15.4a 노드를 이용하여 고정밀 위치정보를 제공하는 기법을 제시한다. 제안된 기법이 기존의 삼변측량기법에 비해서 실내환경에 존재하는 다양한 전파 방해에 덜 민감하여 보다 높은 정밀도를 제공한다는 것을 실제적인 구현과 실험을 통하여 검증한다. 또한, 제안된 기법은 삼변측량을 이용할 때보다 상대적으로 적은 수의 노드를 이용하기 때문에 경제적인 측면에서도 이점이 존재한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.87-94
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• 2018

프라이버시는 개인의 사생활이나 사적인 일이 타인에게 공개되지 않을 권리를 뜻한다. 바이오정보는 그 사람 자체에 대한 가장 사적인 개인정보로 기술이 발전함에 따라 개인 식별뿐만 아니라 개인에 대한 분석 및 판단까지도 가능하다. 개인정보보호법은 글로벌 프라이버시 원칙들을 기반으로 하여 만들어 졌으나 바이오정보보호를 위한 법제는 아직 제정되어 있지 않으며, 가이드라인으로 규정되어 있다. 이에 바이오정보를 일반 개인정보보다 더욱 민감한 정보로서 보호해야 할 시점에 이르러 바이오정보 보호를 위한 국제적인 프라이버시 논의들을 살펴보고 최근 개정된 바이오정보 보호 가이드라인을 개선할 수 있는 프라이버시 원칙들과 바이오정보의 활용을 위한 조치 사항을 제안하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-6
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• 2020

정보시스템은 새로운 기술의 변혁에 영향을 받는다. 따라서 정보시스템은 외부환경 변화에 신속하게 대응하여야 하며, 특히 정보시스템 장애발생시 그 복원능력이 중요시되어야 한다. 본 연구에서는 Delone과 McLean의 성공요인에 복원탄력성을 추가한 정보시스템 평가모형을 제안하였다. 또한 국내 중견제조업체의 115 사용자 들을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 한 자료포락분석으로 복원탄력성의 영향을 평가하였다. 연구방법으로 채택한 자료포락분석 모형은 금융권에서 주로 적용하는 Charnes 등의 모형을 적용하여 노드생성 중단값 5%에서 민감도분석에 의해 순위화된 인자들을 찾아 다른 인자들에 미치는 영향도를 탐색하였다. 분석결과, 복원탄력성에 대한 영향력은 이전의 연구에서 적용했던 다른 요인들보다 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 복원탄력성을 ISO27001 정보보호규격의 평가요인으로 포함하여 정보시스템의 흡수역량을 강화하여야 할 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.287-301
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• 2012

이 연구는 2011년 현재 운영중인 7개 외국학술지지원센터의 운영효과를 점검하기 위해 그 비용과 편익을 분석하였다. 사업개시부터 30년 경과시점을 기준으로 한 투자타당성 분석 결과, 비용편익 비율(BCR)은 0.99, 내부수익률(IRR)은 5.49%, 누적순현재가치(NPV)는 -507백만원으로 나타났다. 다만 민감도분석에서는 저널 이용건수와 사회적 할인율, 중복구독 중단 등의 항목의 변화에 따라 비용편익비율이 변화할 수 있음을 제시하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.243-248
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• 2005

도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.