• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.436-442
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• 2009

Tomography images reconstructed from conebeam CT make it possible to observe inside of the projected object without any damage, and so it has been widely used in the industrial and medical fields. Recent advanced imaging equipment can produce high-resolution CT images. However, it takes much time to reconstruct the obtained large dataset. To reduce the time to reconstruct CT images, we propose an accelerating method using GPU (graphics processing unit). Reconstruction consists of mainly two parts, filtering and back-projection. In filtering phase, we applied 4ch image compression method and in back-projection phase, computation reduction method using depth test is applied. The experimental results show that the proposed method accelerates the speed 50 times than the CPU-based program optimized with OpenMP by utilizing the high-computing power of parallelized GPU.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.8
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• pp.685-691
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• 2014

River bank filtration techniques seek to improve river water quality via natural processes occurring when river water is induced to a river bank. When water is pumped from multiple wells, phenomenon known as well interference affect pumping rates. Pumping wells of a bank filtration facility are connected by pipelines. In theses cases well interference is caused not only by groundwater drawdown but also by pipe headloss which depend on flow rates. In this work a comprehensive analytical method which handles groundwater flow and pipe flow is used to evaluate interferences and ratios of river water in pumping wells. A realistic case was used as an example.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.453-456
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• 2003

Spatial database systems achieve filtering steps with MBR(Minimum founding Rectangle) for efficient query processing, and then carry out refinement steps for candidate objects. While most operations require fast execution of filtering, it is necessary to increase the filtering rates and reduce the number of refinement steps in the low computing powered devices. The compact representation method is also needed in the mobile devices with low storage capacity. The paper proposes various approximation methods for efficient spatial operations in the multiplatform environments. This paper also designs a compression technique for MBR, which occupies almost 80% of index data in the two dimensional case. We also analyze the advantages and drawbacks of each method in terms of space utilization, filtering efficiency and speed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.2
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• pp.113-119
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• 2016

Wireless sensor networks are vulnerable to an adversary due to scarce resources and wireless communication. An adversary can compromise a sensor node and launch a variety of attacks such as false report injection attacks. This attack may cause monetary damage resulting in energy drain by forwarding the false reports and false alarms at the base station. In order to address this problem, a number of en-route filtering schemes has been proposed. Notably, a dynamic en-route filtering scheme can save energy by filtering of the false report. In the key dissemination phase of the existing scheme, the nodes closer to the source node may not have matching keys to detect the false report. Therefore, continuous attacks may result in unnecessary energy wastage. In this paper, we propose a key re-distribution scheme to solve this issue. The proposed scheme early detects the false report injection attacks using initially assigned secret keys in the phase of the key pre-distribution. The experimental results demonstrate the validity of our scheme with energy efficiency of up to 26.63% and filtering capacity up to 15.92% as compared to the existing scheme.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.6
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• pp.684-695
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• 2001

Recent recommender system uses a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to solve sparsity and first rater problem in collaborative filtering system. Collaborative filtering systems use a database about user preferences to predict additional topics. Content based filtering systems provide recommendations by matching user interests with topic attributes. In this paper, we describe a method for discovery of user preference through combining two techniques for recommendation that allows the application of machine learning algorithm. The proposed collaborative filtering method clusters user using genetic algorithm based on items categorized by Naive Bayes classifier and the content based filtering method builds user profile through extracting user interest using relevance feedback. We evaluate our method on a large database of user ratings for web document and it significantly outperforms previously proposed methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.286-288
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• 2000

최근 웹에 대한 관심이 집중되면서 정보의 양이 지수적으로 증가하고 있다. 웹 사용자들은 정보 검색에 있어서 많은 어려움을 겪게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 정보검색(Information Retrieval) 시스템의 웹 환경으로의 적용이나 개인 적응형 에이전트(Personal Adaptive Agent)를 이용한 정보 여과(Information Filtering)에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 BISAgent(Bookmark Information sharing Agent) 시스템이 사용자에게 효과적인 정보 검색을 제공함을 설명한다. BISAgent는 여러 사용자의 북마크 정보를 공유하여 협동적 정보 여과기법(Collaborative Filtering)을 이용한 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 수행한다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해 검색 결과의 개수를 통한 정보 여과의 양적 측면과 통계적 방법을 이용하여 정보 추천(information recommendation)의 정확성을 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.51-54
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• 2006

본 논문에서는 각 사용자들의 취향에 맞는 음악을 추천하는 개인화된 음악 추천 시스템을 소개한다. 추천 시스템이란 사용자의 선호도를 분석하고 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 영화, 음악, 기사, 책, 웹 페이지 등과 같은 아이템들을 추천하는 시스템을 말한다. 추천 시스템들에서 가장 많이 사용하고 있는 협동적 추천 방식은 선호도 데이터를 기반으로 유사한 사용자들을 찾고, 유사 사용자들의 선호도를 기반으로 예측을 수행하는 것으로서, 여러 장점들이 있으나 희소성(sparsity) 문제와 확장성(scalability) 문제에 대해 취약점을 가지고 있다. 아이템들의 전체 수에 비해 매우 적은 수의 아이템 선호도 데이터만 존재한다면 사용자들의 유사도를 계산하기가 어려우며, 또한 사용자의 수가 늘어날수록 유사도 계산에 걸리는 시간이 급격하게 늘어남으로써 수백만 사용자가 있는 웹 사이트 등에서 실시간 추천을 수행하기 어렵다. 본 논문에서 소개하는 음악 추천 시스템은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 그래프 기반 협동적 여과 기법을 사용한다. 그래프 기반 협동적 여과 기법은 기존의 협동적 여과 기법들과 달리 아이템들 사이의 연관관계를 그래프 모델로 표현하고 저장함으로써 묵시적인 선호도 정보들을 누적하여 희소성 문제를 해결하고, 추천 아이템을 선정하는데 필요한 계산 시간을 크게 단축하여 대규모 데이터에서 실시간 추천을 가능하게 한다는 장점이 있다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.13 no.2
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• pp.36-43
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• 2008

A method estimating unsaturated hydraulic conductivity using Guelph permeameter was developed and applied to the Ddanseom area of Kimhae in Nakdong River basin where the facilities producing bank-filtrated groundwaters are currently under construction. It is believed that the hydraulic conductivity values obtained from this study are useful in determination of recharges through unsaturated zone or from the river. The distribution of the surface hydraulic conductivity shows that sediments are finer downstream, implying the downstream part of Ddanseom has the higher potential of groundwater production.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.