• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권1호
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• pp.35-42
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• 2009

이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.375-384
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• 2021

딥러닝 기법은 영상 처리 분야에서 높은 성능을 입증 받아 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 검증에 가장 널리 사용되는 방법으로는 홀드아웃 검증 방법, k-겹 교차 검증 방법, 부트스트랩 방법 등이 있다. 이러한 기존의 기법들은 데이터 셋을 분할하는 과정에서 클래스 간의 비율에 대한 균형을 고려하지만, 같은 클래스 내에서도 존재하는 다양한 특징들의 비율은 고려하지 않고 있다. 이러한 특징들을 고려하지 않을 경우, 일부 특징에 편향된 검증 결과를 얻게 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 검증 방법들을 개선하여 영상 분류를 위한 데이터 특징 커버리지 기반의 딥러닝 모델 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 모델의 학습과 검증을 위한 훈련 데이터 셋과 평가 데이터 셋이 전체 데이터 셋의 특징을 얼마나 반영하고 있는지 수치로 측정할 수 있는 데이터 특징 커버리지를 제안한다. 이러한 방식은 전체 데이터 셋의 특징을 모두 포함하도록 커버리지를 보장하여 데이터 셋을 분할할 수 있고, 모델의 평가 결과를 생성한 특징 군집 단위로 분석할 수 있다. 검증결과, 훈련 데이터 셋의 데이터 특징 커버리지가 낮아질 경우, 모델이 특정 특징에 편향되게 학습하여 모델의 성능이 낮아지며, Fashion-MNIST의 경우 정확도가 8.9%까지 차이나는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.200-206
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• 2024

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 중요한 구성 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색 성능을 제고하기 위해서, 크로마그램 벡터 별로 커버곡 검색 적합도를 구하여 음악 유사도 계산 시 가중치로 활용한다. 커버곡 검색 적합도는 확률 적합도 모델을 이용하여 구한다. 커버곡 검색에 도움이 될 수 있는 분별도가 높은 벡터에 높은 가중치를 부여하고, 흔하게 존재하여 분별도가 떨어지는 벡터에 낮은 가중치를 부여하는 방식으로 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.518-524
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• 2018

라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.85-90
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• 2008

본 논문에서는 가장 덜 복잡한 공간부터 청소하는 공간 효율적인 새로운 로봇 청소 알고리즘인 SetClean 알고리즘을 제안한다. 청소 완료 시간이 길어지거나, 예측하기 어려운 경우에는 전체 청소 완료시간을 최적화하기보다는 가능한 빠른 시간에 가장 넓은 공간을 최대한 청소하는 것이 유리한 경우가 있다. 이를 위해 SetClean 알고리즘에서는 전체 공간을 셋 커버 알고리즘을 이용하여 청소 가능한 공간으로 구분하고, 단위 시간 당 청소 효율이 가장 높은 공간부터 청소를 진행하게 된다. SetClean 알고리즘은 해당 청소 가능 구역의 면적뿐만 아니라 로봇의 현재위치로부터 해당 청소 구역까지의 이동 거리, 청소 구역 내에서의 로봇의 회전으로 인한 지연 시간 등을 고려하여 최적의 청소 순서를 결정한다. 실험을 통해 SetClean 알고리즘의 동작 과정 및 성능을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.436-441
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• 2017

음악 유사도 계산은 음악 검색 시스템 구현에 있어서 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 음악 검색 중에서 커버곡 검색에 대해서 다룬다. 크로마 n-gram을 이용한 커버곡 검색에 있어서 특징 DB 저장 공간을 줄이고 성능을 향상시키기 위해서 t-tab n-gram을 제안하고, n-gram 선택 방법, n-gram 집합 간 비교 방법에 관해서 연구하였다. 공개되어 있는 커버곡 데이터셋에서 실험을 수행하여 제안된 방법이 저장 공간을 줄이면서 동시에 커버곡 검색 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.314-319
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• 2019

음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 대한지리학회지
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• 제48권2호
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• pp.259-271
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• 2013

본 연구는 차세대 '정보 고속도로'로 각광받고 있는 슈퍼 와이파이 네트워크의 도입을 위한 효율적 시설물 배치에 대해 논의하고 있다. 슈퍼 와이파이는 기존 TV 방송의 유휴 주파수 대역인 화이트 스페이스를 활용함으로써 보다 넓은 지리적 서비스 범위를 가지기 때문에 인구 저밀도 지역이나 산간 지역에 대한 인터넷 접근성의 격차를 해소하는데 중요한 기능을 할 수 있다. 본 연구의 목적은 슈퍼 와이파이에 대한 체계적이고 효율적인 공간 계획을 탐색하는데 있으며, 이를 위해 전라남도 구례군을 대상으로 최적 입지 커버링 모델들을 적용하였다. 사례 분석 결과, 상이한 입지 모델(LSCP, MCLP)에 따른 최적화된 슈퍼 와이파이 입지 지점들을 도출할 수 있었으며, 시설물 수에 따른 커버리지 상쇄효과, 한계 커버리지와 같은 슈퍼 와이파이 네트워크 구축에 있어 유의미한 분석 결과들을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 도시내 무선 네트워크의 확장이나 지역 무선 인프라 시설 구축에 슈퍼 와이파이를 도입하고자 하는 의사결정자에게 매우 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.775-784
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• 2011

본 논문에서는 신원기반 다중수신자 암호 기법의 장점인 묵시적 인증을 제공하는 동시에 키 위탁문제를 해결하기 위한 무인증서 공개키 암호 기술 기반의 새로운 다중수신자 암호 기법을 소개한다. 제안 기법은 다중수신자에 대한 메시지 암호화 단계에서 겹선형 페어링 연산을 제거하였을 뿐만 아니라 복호화 단계에서 단 한 번의 겹선형 페어링 연산만을 요구하는 매우 효율적인 다중수신자 암호 기법이다. 또한, 본 논문에서는 제안 기법을 이용하여 스테이트리스 수신자 환경을 위한 서브셋-커버 프레임워크 기반의 새로운 공개키 브로드캐스트 암호 기법을 제시한다.