• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.538-540
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• 2004

인간과 컴퓨터가 상호작용하는 인터렉티브 시스템은 오랫동안 컴퓨터 발전의 한 방향으로 인식되어 왔다. 그 일례로 영화에서 사용자가 소형 단말기를 통해 이동 중에 컴퓨터와 대화하여 그가 원하는 정보를 얻거나 미디어 데이터를 감상하는 것이 있다. 이러한 시스템으로의 발전을 위해 본 연구에서는 소형 단말에서 사용자와 인터렉션하기 적합한 시스템을 설계 일 구현하였다. 연구는 크게 보아 세 가지 방향으로 나뉘는데 첫째는 인터렉티브 미디어 데이터를 저작하기 위한 새로운 마크업 언어(IML)의 개발이며 둘째는 이렇게 저작된 컨텐츠를 이동 단말기에 전달하여 재생하기에 최적화된 형태로 변환시켜주는 IML Translator, 셋째는 이렇게 전달된 미디어 데이터를 재생 시켜줌과 동시에 사용자와 새로운 인터렉션을 받아들일 수 있는 IM Player이다. 앞에서 언급한 세 가지 범주에서 연구를 진행하였고 결과물을 준비하였다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.5 no.4
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• pp.309-314
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• 1995

최근 새로운 과학기술의 발달로 자기다층박막등 자기 분야의 신소재를 비롯하여 XMCD( X-ray Magnetic Circular Dichroism), MFM(Magnetic Force Microscope)등 자성분석방법등이 개발되고 있고, 정보화 사회의 출현과 함께 자기기록에 대한 중요성이 증대되면서 자기 물성에 대한 연구는 새로운 르네상스 시기를 맞았다고 할 수 있다. 자기 현상의 근본 원리 규명에 대한 연구는 재료과학 또는 고체물성 연구과제중 가장 오랜 역사를 지닌 문제중의 하나라 할 수 있다. 자연계에 존재하는 자석은 기원전 7세기경부터 인간에게 알려진 것으로 기록되어 있고 그후 오랫동안 나침반으로 사용되어 왔다. 하지만 자석의 원리에 대한 규명은 양자역학이 생기고 전자의 스핀개념이 도입된 20세기 초에서야 시작되어졌다. 그나마 현재까지도 자기현상의 아주 기본적인 개념만이 알려진 상황이고, 금속, 부도체 또는 화합물등에서 일어나는 다양한 자기 현상들을 일관성 있게 설명하는 완전한 이론의 정립은 아직도 요원한 문제라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.175-178
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• 2002

인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이고, 과거 정보에 없는 새로운 정보의 경우 파페즈회로를 통해 새로운 정보로 기억하게 된다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 파페즈회로의 기능을 구현하고자 한다. 기존 학습의 내용에 의해 알고 있는 감각 입력에 대해서는 인식 결과를 출력하고 그렇지 않은 입력에 대해서는 학습을 통해 이후 과정에 대응하도록 적응적인 구조와 학습 방법을 지닌 신경회로망을 이용하여 구현하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.121-129
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• 2005

미래의 기술 혁명은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 만들어낼 것이다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅이 네트워크와 연계되면서 더욱 복잡해지고 있으나, 대부분의 시스템 중심의 연구가 단순한 '성능' 또는 '효율성'에만 치우져있는 문제점을 지적한다. 예를 들면, 프라이버시 관련 연구들은 개인정보의 처리에 있어서 프로토콜과 암호학적 기술에만 초점이 맞추어져 있다. 둘째로 본 연구에서는 법은 인간의 관리 아래에 기술을 둘 수 있거나 조정할 수 있다는 법관련 연구자들이 가진 고찰의 문제점을 지적한다. 따라서 오늘날 문제의 복잡성으로 인하여 새로운 프라이버시 관련 연구는 법, 기술, 경제, 규범 등에 대한 통합적인 사고가 필요한 종합적인 해결방안에 근거해야 한다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 프라이버시에 대하여 분석하고 프라이버시와 관련된 문제에 대한 종합적인 보호에 대해 분석할 것이다. 본 연구를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 프라이버시에 관한 새로운 고찰을 제시하고 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 영향을 받은 프라이버시의 개념을 재설정하는 메커니즘을 도출한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.402-411
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• 2001

H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.633-636
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• 2015

ICT 시대를 맞아 하루가 다르게 새로운 기술이 등장하고 있다. 최근에는 빅데이터, 모바일, 웨어러블 컴퓨팅 등이 새로운 화두가 되고 있으며, 더 나아가 사물인터넷 시대까지 도래하였다. 스마트 홈은 인간에게 가장 쾌적하고 안락한 환경을 제공할 수 있도록 자율적으로 관리되면서 실감 그런 감성화된 가정환경으로 발전 중이다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 온도, 습도, 조도, 인체 동작 감지 센서 등을 통해 데이터를 수집하는 오픈 하드웨어 플랫폼인 아두이노를 활용하여 스마트홈 관리 시스템을 구축하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.769-772
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• 2014

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.766-769
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• 2010

CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.356-359
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• 2008

최근 생물정보학 분야에서 인간 유전체에 존재하는 CNV(copy number variation)에 관한 연구가 주목 받고 있다. CNV 영역은 1kbp-3Mbp 사리의 서열이 반복되거나 결실되는 변이 영역으로 정의된다. 우리는 선행연구에서 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 DNA 서열조각인 리드(read)를 레퍼런스 시퀀스에 서열 정렬하여 CNV 영역을 찾아내는 새로운 CNV 검색 방식을 제안하였다. 후속 연구로서 본 논문에서는 DNA 서열에 존재하는 repeat 영역 문제를 해결하기 위한 새로운 방안을 제안하고, 리드의 출현 빈도 정보를 분석하여 CNV 영역을 찾아내는 CNV 영역 검색 알고리즘을 보인다. 제안된 알고리즘 Gaussian 분포를 갖는 출현 빈도 정보로부터 통계적 유의성을 갖는 영역을 추출하여 CNV 영역후보로 하고, 다음 경제 과정을 거쳐 최종의 CNV 영역을 추출한다. 성능 평가를 위하여 프로토타임 시스템을 개발하였으며, 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하여 제안된 방식은 반복되거나 결실되는 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 입증한다.