• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.31-34
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 상황인지 능력을 가진 지능적 컴퓨팅 개체들 중 사람에게 의존적이지 않고 독립적으로 행동할 수 있는 개체는 유비쿼터스 로봇으로 볼 수 있다. 이러한 로봇은 최근 상호협력 함으로서 보다 최적화된 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으며, 또한 다수의 로봇이 포함된 환경일 때는 특정한 작업을 수행하기 위하여 특정 로봇의 선별에 관한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 서로 다른 기능과 구조를 가지고 있는 지능형 로봇들이 협력하여 특수한 상황이나 임무를 그룹으로 대처할 수 있는 로봇 그룹핑을 설계하고 이를 구현한 결과에 대하여 기술한다. 다수의 로봇 중에서 특정 임무수행을 위한 로봇의 선별 알고리즘은 Entropy를 이용하여 결정 트리를 생성하였다. 또한 Grouping을 위한 Group Layer를 설계하여 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.184-187
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• 2020

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 기술을 활용한 인물 선별 송출 시스템을 제안한다. 실시간 동영상 안에 등장하는 다수의 인물 객체 얼굴을 검출하고 인식하기 위해 Haar 특징 정보 기반의 다단계(Cascade) 학습 알고리즘을 사용한다. 이 시스템은 다수의 인물을 인식하고 학습할 수 있으며 인식된 각 인물의 송출 여부를 사용자가 직접 선택할 수 있는데 이 모든 선택 송출 과정을 실시간으로 처리할 수 있다. 여기에서 제시한 기술은 다자간 화상 채팅이나 다자간 화상 회의에서 특정인의 프라이버시 보호를 위한 기술로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-502
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• 2004

본 논문은 정보검색의 대상이 되는 XML 문서를 효율적으로 선별하기 위해 온톨로지를 기반으로 XML 문서를 여과하였으며, 여과된 XML 문서를 대상으로 문서에 내재한 정보를 효과적으로 검색하도록 XML 질의를 확장하였다. 이를 위해, 온톨로지로부터 포괄적 DTD를 생성하는 알고리즘을 개발하였고, XML 문서의 효과적인 정보 검색을 위해 온톨로지의 개념 구조와 연관 관계를 분석하여 XML 질의를 확장하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 문서 여과와 질의 확장 알고리즘의 효과를 샘플 XML 문서에 적용하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.53-62
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• 2014

DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 행성과 행성 간의 통신, 행성과 인공위성과의 통신과 같이 종단 간 연결이 보장되지 않고, 빈번한 연결 부재가 발생하고 기존 인터넷 인프라가 충분히 갖춰지지 않는 네트워크에 적합한 차세대 네트워크이다. 본 논문에서는 DTN 환경에서의 노드 간에 접촉한 기록 데이터를 이용하여 주기적으로 만나는 것을 확인하고, 향후 만나는 시간을 예측하여, 예측한 시간을 토대로 메시지를 누구에게 보내야 효율적인지를 선별하여, 메시지를 보내도록 한다. 또한 기존 라우팅 기법인 Spray and Wait 라우팅을 선별된 노드에게 적용하는 Hybrid Spray and Wait 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘을 검증하기 위해 헬싱키 대학의 ONE(Opportunistic Network Environment) Simulator를 이용하여 이를 실험하였다. 제안하는 알고리즘의 전달성공률을 Binary Spray and Wait 라우팅의 성능과 비교하였고, 10% 적은 오버헤드를 보임을 확인하였다. 또한 불필요한 메시지의 복사를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.22-29
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• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-9
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• 2016

국내 정부 지원 무료 검사로 진행 중인 6종 신생아 선별 검사에서 호모시스틴뇨증을 진단하기 위해 메티오닌의 증가가 마커로 사용되고 있다. 그러나 실제 고메티오닌혈증에서 감별해야 하는 질환들에는 간질환, tyrosinemia type I (MIM #276700), methionine adenosyltransferase (MAT) I/III 결핍, glycine N-methyltransferase (GNMT) 결핍, adenosylhomocy-steine hydrolase (SAHH) 결핍, adenosine kinase (ADK) 결핍, citrin deficiency (citrullinemia type I) 등이 있다. 고메티오닌혈증의 흔한 원인이자 양성 질환으로 알려졌던 MAT I/III 결핍 질환은 유전 방식에 따라 신경학적 증상 발현 및 치료의 필요성이 보고되고 있어 신생아 선별검사에서 고메티오닌혈증 양성으로 나올 경우 감별 진단 및 처치에 대한 가이드라인이 필요하겠다. 신생아 선별검사에서 고메티오닌혈증 양성으로 나올 경우, 간수치 및 혈장 아미노산 분석, 혈장 총 호모시스테인 수치를 통해 여러 질환 들을 감별할 수 있으며 혈장 총 호모시스테인의 증가가 40 umol/L 미만의 경우에서는 MAT I/III 결핍을 먼저 고려해 볼 수 있겠다. MAT I/III 결핍에서는 우성 유전형일 경우에는 치료가 필요 없지만 열성 유전형에서는 정기적인 발달 지표, 혈장 메티오닌과 총 호모시스테인 수치의 추적이 필요하겠으며 심한 고메티오인혈증(>800umol/L)에서는 저메티오닌식이를, 발달 지연, 뇌말이집 형성 장애가 동반한 경우에는 S-adenosylmethio-nine (SAM) 복용을 고려한다. 호모시스틴뇨증에서는 절반에서 피리독신 반응형을 보이고 피리독신 반응형은 조기에 메티오닌 증가가 없을 수 있기에 선별검사에서 놓칠 수 있다. 치료에는 저메티오닌 식이, 피리독신, 베타인, 엽산 등이 있으며 베타인 투약시 메티오닌 증가로 인한 뇌부종에 대한 주의가 필요하다. 그 외 GNMT, SAHH, ADK 결핍은 현재 환자 수와 예후가 제한적으로 조기 진단 및 치료에 대한 뚜렷한 이득이 명확하지 않은 상태이다. 미국, 유럽의 일부 기관들에서는 낮은 메티오닌 수치로 재메칠화 장애에 대한 선별검사도 시행하고 있어 국내에도 관련 질환에 대한 현황 및 선별검사 도입의 필요성에 대해 논의가 필요하겠다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.581-587
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• 2021

실시간 비디오 스트리밍은 컨텐츠 전달 및 원격회의 등에 사용되는 기술로, 전송지연에 민감한 기술 중 하나이다. 최근 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인해 개인방송/원격회의와 같은 개인이 제작 및 이용하는 컨텐츠들이 증가하면서, 실시간 비디오 스트리밍 시 전송지연 저감과 더불어 스트리밍 되는 컨텐츠에 대한 보호의 필요성이 강조되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실시간 비디오 스트리밍에 선별적 비디오 암호화 방법을 적용할 경우 발생하는 전송지연을 저감하기 위한 패킷 응집 관련 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 선별적 비디오 암호화 프레임워크에서 패킷 단위로 재배치된 비디오 데이터 전송 시 한 번에 전송되는 크기의 조절이 가능하도록 개선하였으며, 실제 테스트베드를 통한 실험결과는 제안 방법 적용 시 기존대비 전송지연을 약 11% 저감할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.463-478
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• 2008

본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-129
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• 2021

본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망 간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월 치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.