• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.646-651
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• 2001

본 논문은 안전한 디지털 음악 유통 실현을 위한 오디오 워터마크 기술의 국제적인 평가 기준 연구와 평가 기준에 따른 오디오 워터마크 알고리즘의 평가 및 강인성 분석에 관한 내용이다. 현재 디지털 음악에 대한 저작권 보호 기술로서 많은 오디오 워터마크 알고리즘이 개발되어 제품화되어 지고 있다. 이러한 워터마크 알고리즘의 기술적 평가클 위해 여러 국가에서 각각의 평가 기준을 제시하고 있다. 기존에 나와있는 평가기준에 따라 오디오 워터마크 알고리즘을 분석하고, 이로 인한 각 알고리즘의 취약점 및 앞으로의 알고리즘 개발 방향에 대하여 알아본다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.564-568
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• 2002

정보보호 평가는 크게 시스템 평가인 CC평가와 암호모듈 평가인 CMVP평가고 나눌 수 있다. 본 논문은 암호모듈 평가 방법으로 북미 CMVP의 3가지 블록 알고리즘시험방법인 KAT(Known Answer Test), MCT(Monte Calro Test), MMT(Multi-block Message Test)를 JAVA환경에 적용하여 시범 구현하였다. 대상 알고리즘은 CMVP의 4가지 블록 알고리즘(DES, TDES, AES, Skipjack)을, 테스트 방법으로 MOVS, TMOVS, AESAVS를 선정하여 FIPS표준을 적용하였다. 구현 환경으로는 JCA기반의 Cryptix를 채택하여 CMVP의 블록 암호 알고리즘 테스트 시스템 중 일부를 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.912-922
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• 2007

원격교육 시스템의 평가 시스템에서 평가의 공정성을 위하여 매 평가 시 평가지의 난이도를 일정하게 유지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 평가지 생성 알고리즘을 제안한다. 평가지의 각 문항에 대한 난이도가 제출자에 의해서 지정되는 기존의 방법과는 달리 제안한 알고리즘에서는 각 문항의 난이도가 학생들의 평가 결과에 따라 적응적으로 조절되고, 평가지의 평균 난이도를 일정한 수준으로 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 평가지에 동일한 문항이 중복으로 포함되는 것을 배제하고, 이전 평가의 결과를 반영하여 적응적으로 난이도가 조절될 수 있는 새로운 형태의 유전 연산자를 설계하고 구현한다. 그리고 모의실험을 통해 기존의 임의선택 방법과 모의 담금질 방법에 비해 균일한 난이도를 갖는 평가지가 생성될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.6-8
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• 2000

유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.439-447
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 성능향상을 위한 비례-적분-미분 평가방법을 제안한다. 비례-적분-미분 평가방법에서는 평가함수에 의하여 계산된 적합도와 더불어 각 개체의 부모 적합도, 초기세대로부터 이전세대까지의 최소, 최대 적합도를 이용하여 평가함으로서 유전자 알고리즘의 성능저하를 가져오는 조숙수렴 (premature convergence) 확률을 줄여주어 결과적으로 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키게 된다. 비례-적분-미분 평가방법의 성능을 보이기 위하여 유전자 알고리즘 성능 검증에 많이 사용되어온 대표적인 함수 최적화 문제들을 적용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 유전자 알고리즘의 성능을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 평가방법은 다른 형태의 유전자 알고리즘의 성능향상을 위해서도 쉽게 적용될수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.489-498
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• 2015

본 연구에서는 초등학교의 알고리즘 교육에 필요한 교육 내용과 교육 방법, 평가 유형을 제안하였다. 첫째, 교육 내용으로는 한국정보교육학회에서 제안한 정보교육과정을 보완하여 알고리즘의 표현, 알고리즘의 이해, 알고리즘과 순서도, 알고리즘의 구조, 알고리즘의 결과, 알고리즘의 수정, 알고리즘의 개선으로 구분하였다. 둘째, 교육 방법으로는 생활 속 코딩, 언플러그 활동, 블록 프로그래밍, 체감형 프로그래밍을 제안하였다. 셋째, Code.org에서 제공하는 'Hour of Code'의 모든 미션을 분석한 후 평가 유형을 알고리즘 선택하기, 알고리즘 채우기, 알고리즘 수정하기, 알고리즘 예측하기로 구성하였다.

• 경영정보학연구
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• 제9권1호
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• pp.85-103
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• 2007

본 연구의 목적은 좀 더 정확한 고객 선호도 예측을 위한 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위한 것이다. 고객 선호도 예측의 정확도를 비교하기 위하여 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘에 의한 고객 선호도 예측의 MAE를 비교하였다. 예측 알고리즘의 정확성을 분석하기 위하여 MovieLens 1 Million dataset을 이용하여 실험을 하였다. 각 예측 알고리즘에 사용된 유사도 가중치는 일반적으로 이용되는 피어슨 상관계수와 벡터 유사도를 이용하였으며 분석결과 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘의 예측 정확도 보다 우수한 것으로 나타났다. 두 알고리즘에 사용된 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 두 고객이 특정 상품에 대하여 공통으로 평가한 선호도 평가치를 이용하여 계산된다. 이때 공통으로 평가한 선호도 평가치의 개수가 적으면 계산된 유사도 가중치가 과대 평가된다. 과대 평가된 유사도 가중치를 보정하여 고객 선호도 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 연구에서 고려한 공통 평가 영화의 개수 보다 확대된 범위를 적용하였으며 각 예측 방법에 따라 서로 다른 개선 경향을 파악할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.119-129
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• 2010

라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.13-26
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• 2017

프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템은 주어진 문제에 대해 사용자가 제출한 소스코드의 정확성과 알고리즘의 시간/공간 효율성 등에 대한 즉각적인 평가 결과와 교정적인 피드백을 제공한다. 또한, 이러한 실시간 평가 결과를 통해 제공되는 문제별 채점 현황(제출 횟수, 통과 횟수), 랭킹 등의 경쟁적인 요소는 사용자에게 프로그래밍 학습에 대한 동기와 흥미를 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템의 이론적 배경과 선행 연구에 대한 고찰, 국 내외 자동 평가 시스템의 동향에 대해 알아보고, 고등학교와 대학의 학부 과정에서 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 2015 개정 교육과정의 고등학교 과학 계열 전문 교과인 '정보 과학' 과목에서 자동 평가 시스템의 활용을 제시하고 있으며, 이에 따라 C언어의 문법에 관한 기초적인 내용에서부터 주어진 문제의 알고리즘 설계와 프로그래밍 단계까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한, 대학의 자료구조와 알고리즘 강좌에서 동일 문제에 대한 각 알고리즘의 실제 소요 시간을 직접 비교해 봄으로써 알고리즘의 성능 차이를 확인할 수 있다.