• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.615-622
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• 2007

최근 멀티미디어 콘텐츠의 영향력이 점차 커지면서, 자신이 소유한 모바일 디바이스를 통해 멀티미디어 서비스를 제공받고자 하는 사용자의 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 향후 홈 네트워크 시스템에 제공될 모바일 멀티미디어 서비스를 위한 데이타베이스 설계기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 서비스 운용 시 요구되는 에트리뷰트들을 추출하여 릴레이션을 구축하고 데이타베이스를 디자인한다. 특히, 데이터베이스 운영 시 발생할 수 있는 중복이나 갱신이상 현상을 막기 위하여, 릴레이션에 존재하는 다치 종속성(MVD, Multi Valued Dependency)을 밝혀내고 정규화(Normal Form) 이론에 기반 한 데이타베이스를 디자인을 제안한다. 실험에서는 다양한 정규형을 만족하는 분할된 릴레이션의 질의 수행결과를 통해, 데이타 중복현상과 갱신이상의 발생을 비교, 분석함으로써, 제안한 방법이 효율적임을 입증한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.121-130
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• 2022

최근 병사의 휴대전화 사용이 허용되면서 범죄 행위와 연루되어 경찰에서 군대로 사건 이송 소요가 빈번하게 발생하고 있으며, 사건 이송 시 디지털 증거의 인수가 이루어짐에도 불구하고 경찰에서 진행하였던 압수·수색 절차를 중복하는 등 이전 수사의 신뢰성과 별개로 디지털 증거를 재수집하는 사례가 발생하고 있다. 본 연구에서는 군대·경찰·법원에서 디지털 증거를 담당하는 실무자를 대상으로 심층 인터뷰 및 포커스그룹인터뷰(FGI)를 통해 사건 이송 시 인적 요소와 절차 중복으로 인한 증거능력 침해가 발생하는 등의 디지털 증거 취급에 관한 문제점을 도출하였고 이를 분석하여, 사건 이송 효율성을 향상할 수 있는 준비-수집-추출-정리-결과의 5단계로 구성된 디지털 증거 처리 절차를 제시한다. 제시한 절차는 사례 분석을 통해 절차의 실효성을 검증하였고 디지털 증거의 증거능력 보장과 사건 처리 효율에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.71-81
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• 2002

현존하는 상업용 웹 정보검색 시스템들이 전문성을 갖추지 못하고 있는 이유가 검색된 분야별 정보를 통합하고 가공하는 능력이 부족하기 때문이다. 따라서, 단순 검색이 아닌 실제 사용자가 원하는 웹상의 의미정보를 추출하고 가공/통합하는 정보통합시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 분산된 이질의 웹사이트들에서 제공되는 특정분야의 정보를 추출 및 통합하는 정보통합시스템(TIC: Target Information collector)을 구현하고, 구현된 시스템의 평가결과를 제시한다. 본 논문에서 대상으로 설정한 정보 영역은 국제입찰정보이다. 국제입찰정보는 전 세계 국가의 정부에서 필요로 하는 조달물품 및 서비스에 대한 공개 입찰자료이다. 본 논문에서는 전 세계의 국제입찰 정보 제공 원천 사이트에서 공통 특성 정보를 자동 추출하기 위해 HTML 태그간 패턴을 사용한 정보위치지정 방법을 사용하였으며, 정보추출 및 통합을 위한 프레임워크 설계를 통해 큰 부담 없이 모든 원천사이트별 정보추출 및 통합 코드를 작성할 수 있었다. 또한, 구현된 TIC을 약 8개월 동안 운영한 결과 매우 단순한 기법을 사용하고도 거의 대부분의 중복정보가 제거된 고품질의 국제입찰정보를 수집할 수 있음을 확인하였다. 본 논문이 기여하는 바는 특정 범주에 속하는 공통정보를 추출 및 통합/가공하는 데에 필요한 시스템 프레임워크를 제시했다는 점이다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.295-302
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• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권8호
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• pp.1010-1017
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• 1999

불완전한 계획 영역 이론은 오류 영역(noisy domain)에서 하나의 상태에 상반된 연산자들이 적용되는 불일치성 문제를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 상태를 기술하기 위해 다치 논리를 도입하여 제어지식으로서의 부정적 선행조건을 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 기계에는 알려지지 않은 이러한 제어지식이 인간에게는 반대개념으로 잠재적으로 사용되고 있다. 이러한 잠재된 개념을 학습하기 위해 본 논문은 반대 연산자들로 구성된 사이클을 영역이론으로부터 기계적으로 생성하고, 이 연산자들에 대한 실험을 통해 반대 리터럴(literal)들을 추출한다. 학습된 규칙은 불일치성을 방지하면서 동시에 중복된 선행조건을 제거하여 연산자를 단순화시킬 수 있다.Abstract An incomplete planning domain theory can cause an inconsistency problem in a noisy domain, allowing two opposite operators to be applied to a state. To solve the problem, we present a novel method to learn a negative precondition as control knowledge by introducing a three-valued logic for state description. However, even though the control knowledge is unknown to a machine, it is implicitly known as opposite concept to a human. To learn the implicit concept, we mechanically generate a cycle composed of opposite operators from a domain theory and extract opposite literals through experimenting the operators. A learned rule can simplify the operator by removing a redundant precondition while preventing inconsistency.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-130
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• 1995

기계번역은 대상 언어를 해석하고 변환하여 목적언어의 대역어를 선정한 후, 목적언어를 생성하는 과정을 거친다. 이때, 대상언어의 분석 단위에 따라 대역어의 생성 단위 또는 깊이가 다르다. 그러므로, 특정한 시스템을 위한 생성기는 그 시스템의 해석 또는 변환단계에서 추출되는 대역어에 의존하게 되어 시스템 호환성을 상실한다. 따라서, 중복된 생성기의 개발을 피하기 위하여 번역시스템 특성에 국한되지 않고 독립적으로 이용될 수 있는 한국어 형태소생성기 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 해석에 사용되는 한국어 형태소 좌우인접정보를 이용하여 한국어형태소를 생성하는 시스템인 DaMaN을 소개한다. 세분류된 형태소의 활용과 접속, 조사의 변동, 띄어쓰기를 고려한 형태소 좌우접속 정보를 임의 조합 가능한 복합형태 (합성어)에도 적용할 수 있도록 확장하였다. 따라서, 대상언어의 분석단위에 제한 받지 않으므로 시스템 호환성이 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.189-198
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• 2009

이 논문에서는 직교 주파수분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 수신기에서 수신 신호를 과표본화(oversampling)하여 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 수신된 OFDM 신호를 복조하는 것은 각 부반송파에 해당하는 정현파 성분의 진폭과 위상을 추출하는 것과 동일하다. OFDM 수신신호를 과표본화 하면 주파수 영역에서 진폭은 동일하고 위상만 다른 신호를 과표본화율만큼 중복해서 얻을 수 있다. 이 성질을 이용하여 과표본화율만큼 신호대잡음비를 개선할 수 있다. 이 논문에서는 과표본화율이 정수인 경우만 가능하던 기존의 과표본화 방법을 일반적인 비정수로 확장하고 그에 적합한 수신기 구조를 제안하고자 한다. 또 모의실험을 통해 비이상적인 대역제한 필터를 사용하는 수신기의 성능을 비교함으로써 제안한 방식의 타당성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.79-86
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• 2019

데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.