• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.313-315
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• 2003

분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1177-1190
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• 2009

도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.38-45
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• 2022

핀테크 기술의 발전으로 인해 스마트폰을 이용한 금융거래가 활성화되고 있다. 금융거래시 사용자 인증을 위한 비밀번호는 스마트 폰의 터치 스크린 상에 보여지는 가상 키패드를 통해 입력된다. 비밀번호를 터치할 때 공격자가 높은 해상도를 가진 카메라로 촬영하거나 어깨 너머로 훔쳐보는 방식으로 사용자가 입력한 비밀번호를 알아낼 수 있다. 이런 공격을 막기 위해 보안이 적용된 가상 키패드는 크기가 작은 터치 스크린에 입력하기 어렵고, 훔쳐보기 공격에 취약점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 전체 키패드를 몇 개의 그룹으로 나누고 작은 화면에 표시하여 입력할 문자가 속해 있는 그룹을 터치하고, 그룹 내에서 해당 문자를 터치하는 방식으로 입력할 문자를 쉽게 찾을 수 있다. 제안기법은 입력할 문자가 속한 그룹을 선택하며 해당 그룹에 키패드를 10개 이내로 작은 스크린에 보여주기 때문에 키패드의 크기를 기존 방법보다 2배 이상 확대가 가능하고, 위치를 랜덤하게 배치하여 터치한 위치를 통한 공격을 차단할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.11-23
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• 2011

이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1209-1218
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• 2017

최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.141-148
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• 2011

본 논문에서는 기둥축소량 보정의 효율성을 증진시키기 위한 방안으로서 유사한 축소 경향을 보이는 기둥들을 동일 그룹으로 묶는 기둥의 최적그루핑기법에 대하여 연구하였다. 기둥의 최적그루핑은 무감독학습에 의해 입력데이타의 패턴을 스스로 분류할 수 있는 코호넨의 자기조직화 형상지도 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에 적용된 코호넨 네트워크는 두 개의 입력뉴런과 분류할 기둥그룹 개수만큼의 출력뉴런으로 구성된다. 입력뉴런에는 기둥축소량의 정규화된 평균과 표준편차가 입력되며, 출력뉴런에는 각 기둥이 속하게 될 기둥그룹이 출력된다. 제안된 알고리즘을 실제 축소량 해석이 수행된 두 개의 건물에 적용하여 그 적용성을 평가하였다. 적용결과 동일 그룹으로 분류된 기둥들은 서로 인접하고 있으며 서로 다른 기둥그룹끼리는 교차하지 않는 등 유사한 축소 경향을 보였다. 이로부터 본 연구의 기둥축소량의 최적그루핑 알고리즘은 충분한 실무적용성이 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 A
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• pp.150-152
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• 1999

This paper presents a new generator grouping method for speed-up of transient stability evaluation in SIME. The critical generators are grouped by new indices in the early stage of time domain simulation. And the simulation can be early terminated by fast stability evaluation using the time trajectory of equivalent one machine infinite bus. The main advantage of the proposed method is that it can be applied to stable cases as well as unstable ones. The effectiveness of the proposed method is tested on the PSS/E test system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.221-224
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• 2009

본 논문에서는 OpenVG Specification에서 제안한 파이프라인을 기능별, 혹은 연산별로 그룹화 하여 하드웨어 구현에 적합한 새로운 파이프라인을 제안하였다. 래스터라이저에서는 스캔라인 알고리즘과 엣지 플래그 알고리즘의 장점들을 포함하는 스캔라인 엣지 플래그 알고리즘을 구현하여 적용하였으며, Non-Zero 룰을 만족하기 위해 엣지의 방향에 따라 Winding 횟수를 기록하기 위한 추가 버퍼를 이용하였다. 또한, 래스터라이저는 안티 앨리어싱을 위해 슈퍼 샘플링 과정을 수행한다. 액티브 엣지 생성 시 클리핑을 동시에 수행하여 이후 과정에서의 불필요한 연산을 줄였고, 액티브 엣지들의 정렬을 수행하지 않는 방법을 사용하여 처리 속도를 향상 시켰다. 본 연구에서 설계된 OpenVG Rasterizer는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.567-574
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• 2012

본 논문에서는 P2P 라이브 스트리밍 시스템에서 각 재생 구간에 속한 피어들의 버퍼링 데이터 중복 정도에 따라 버퍼링 구간의 길이를 적응적으로 조절하여 성능을 향상시키는 버퍼링 기법을 제안한다. 이를 위해 피어들의 재생 시점에 따라 피어들을 그룹핑한 후 해당 그룹에 속한 피어 수에 따라 그룹 내 피어들의 버퍼링 구간의 길이를 결정한다. 즉, 해당 그룹 내에서 이웃 피어들과의 중복해서 버퍼링되는 데이터가 많은 경우에는 버퍼링 구간의 길이를 감소시키는 반면 중복되는 버퍼링 데이터가 상대적으로 적은 경우에는 각 피어의 버퍼링 구간의 길이를 증가시킨다. 마지막으로 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 버퍼링 기법이 기존의 메시 기반의 P2P 시스템에서 사용되는 고정 크기 버퍼링 기법에 비해 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.499-504
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• 2006

본 연구는 사회 트렌드 변화에 따른 적응 속도가 빠르고 소비 또한 타 계층에 비해서 매우 높은 지수로 구성된 20대 여성을 연구 대상으로 선정하여 이들의 다양한 감성 니즈를 파악하고 현 시점에서의 트렌드 분석을 통해 그들의 요구와 취향이 적절하게 반영된 휴대폰 GUI디자인을 대기화면을 중심으로 제시해보고자 한다. 연구방법은 사용자 감성 니즈 분석을 위해 FGI 기법을 사용하였고, 트렌드 분석을 위해서는 Town Watching과 잡지 및 웹사이트 분석을 통하여 감성형용사를 추출하였다. 추출된 형용사간의 상관치와 의미에 따라 상대축을 설정하여 공간을 설정하고 공간 위에 각 형용사와 이미지를 배열하여 감성형용사 공간을 설정하였다. 이러한 감성평가 결과에 FGI를 통해 구분한 사용자의 감성 니즈 분류를 기초로 하여 3가지의 감성테마로 분류를 하였다. 분류 기준은 사용자들이 원하는 휴대폰 이미지와 트랜드 분석을 하여 얻은 형용사를 비교하여 그룹핑하였다. 분류된 그룹에 해당하는 테마명을 지정해주었고 그에 맞는 휴대폰 GUI 디자인을 제안한다. 본 연구는 시장세분화 경향에 따라 특정 사용자 층에 대한 연구가 중요한 시점에서 20대 여성이라는 특정 사용자층에 대한 조사를 바탕으로 디자인을 이끌어내었다는데 의의가 있다.