• 제목/요약/키워드: 진화 기법

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알고리즘 이론과목에서 실기수업을 적용한 플립러닝 활용방안 (Application Plan of Flip Learning Using Practical Instruction in Algorithm Theory)

  • 장성진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.662-665
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    • 2017
  • 최근 산업 환경의 빠른 진화와 발전으로 기업이 필요한 인재상이 변화하고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 대학 교육은 기업에 필요한 인재를 양성하기 위해서 강의식 교육방법(기존의 지식 전달 방식)의 문제점을 보완하고 자기 주도적이고 창의적 문제 해결력 향상을 위한 새로운 교수학습 방법이 필요하다. 본 연구에서는 컴퓨터공학과의 전공필수교과목인 알고리즘 수업에서 플립러닝을 적용하여 이론과 실습수업을 병행한 그룹과 플립러닝을 적용하여 이론수업을 진행한 그룹 그리고 전통적인 강의식 기법을 적용한 그룹으로 분류하여 수업을 진행한다. 학습자의 학습 동기부여 및 학업 성취도 향상을 위해 알고리즘 교과목에 적합하도록 플립러닝 교수학습법을 제안하고 수업에 직접 적용한다. 그 결과를 바탕으로 학습자들의 학업성취도 및 학습만족도를 비교분석하고 문제점 및 활용방안을 제시하고자 한다.

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선박 탑승자를 위한 다중 센서 기반의 스마트폰을 이용한 활동 인식 시스템 (Activity Recognition of Workers and Passengers onboard Ships Using Multimodal Sensors in a Smartphone)

  • 라지브 쿠마 피야레;이성로
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39C권9호
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    • pp.811-819
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    • 2014
  • 상황 인식은 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 대한 진화를 변화시켰고 무선 센서네트워크 기술은 많은 응용기기에 대한 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 행동 인식은 사람의 응용서비스를 제공하는데 있어 특정 사용자의 상황을 인식하는 핵심 요소로 의학, 취미, 군사 분야에서 폭넓은 응용분야를 갖고 있고 사용반경의 확대에서도 효율과 정확도를 높이는 방법에 크게 기여한다. 스마트폰 센서로부터 나오는 데이터로부터 프레임이 512인셈플 데이터를 얻어, 프레임간50%의 오버랩을 갖도록 하고 Machine Learning Algorithm 인 WEKA Experimenter (University of Waikato, Version 3.6.10)을 써서 데이더로부터 시간영역 특징값을 추출함으로써 행동 인식에 대한 99.33%의 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, WEKA Experimenter의 사용기법인 C4.5 Decision Tree과 다른 방법인 BN, NB, SMO or Logistic Regression간의 비교실험을 하였다.

익명네트워크를 이용한 사이버공격에 대한 대응방안 연구 (A Study on the Countermeasure of Cyber Attacks Using Anonymous Network)

  • 이정현;안관준;박원형;임종인
    • 융합보안논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.31-37
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    • 2011
  • 최근 네트워크상에 익명성을 보장하는 Mixed Network에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 노드간 암호화 통신을 이용하고 통신 경로도 수시로 변경되는 등 공격자에 대한 역추적 및 대응을 어렵게 만든다. 그럼에도 악의적인 형태의 인터넷 사용을 즐기는 사람들에 의해 지속적으로 진화되고 있으며, 새로운 형태의 기술이 지속적으로 개발되고 있는 상황이다. 이러한 상황에 익명네트워크를 이용하여 국가기관 및 기반시설에 대한 사이버공격이 대규모로 이루어진다면 국가차원에서 엄청난 재앙이 아닐 수 없다. 또한 향후에도 이러한 기술을 응용한 공격기법이 지속적으로 출현할 것으로 예상되고 있으나, 이에 대한 마땅한 대비책이 마련되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 다양한 익명네트워크 기술에 대한 분석 및 이를 이용한 사이버 공격에 효율적 대응을 위한 조기탐지 방안 연구를 진행하고자 한다.

센서 네트워크 환경에서 스카이라인 질의를 이용한 효율적인 동적 예측 클러스터링 기법 (An Efficient Dynamic Prediction Clustering Algorithm Using Skyline Queries in Sensor Network Environment)

  • 조영복;최재민;이상호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.139-148
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    • 2008
  • 센서네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서네트워크 노드들이 모바일 환경으로 진화함에 따라 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 이에 적합한 방법으로 구축해야 한다. 본 논문에서는 동적 스카이라인 질의 속성 중 방향, 앵글, 홉을 메트릭스로 이용한 동적 예측클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 이동 센서노드를 중심으로 클러스터를 형성하고 클러스터 헤더를 선정하는 알고리즘이다. 제안 알고리즘에서는 "Adv"메시지 발생으로 이동 센서노드의 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 효율적인 클러스터링을 위한 센서노드의 밀집도에 따라 동적 클러스터를 형성하여 센서노드의 평균 에너지를 2.9배 줄여 네트워크 생명주기를 연장해 준다. 또한 동적 클러스터를 유지함으로 클러스터 내 홉 수를 최적화하여 노드의 평균 에너지 소비율이 14% 감소하였다.

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무잡음 화소를 이용한 진화적인 방법의 임펄스 잡음 필터링 (Impulse Noise Filtering through Evolutionary Approach using Noise-free Pixels)

  • ;최영규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권5호
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    • pp.347-352
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    • 2013
  • 임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

새 학문 창시 소개함: 깨달음경영학의 5차원 의식(영성) 철학을 통한 현대 경영철학들의 통섭 고찰(1회)-공유가치론(CSV)- (Introduction To A New Created Scientific Disciline: Management Of allSelves' Enlightenment and Empowerment(MOSEE) with 5th Dimension Spirit Paradigm shift will conciliate the modern Management Philosophies (1st Issue)-CSV)

  • 이재윤
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.57-58
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    • 2018
  • 자본주의가 인류사회의 행복과 공동번영에 기여하는 경제체제로서 역할을 다하려면, 자본주의 역시 시대의 변화에 맞추어 진화해야 한다. 본 논문에서는 새 시대에 걸 맞는 자본주의의 대안을 논의하고자, 저자 이재윤이 창시한 깨달음경영학(MOSEE; Management Of allSelves' Enlightenment and Empowerment)의 새로운 과학적 학문연구를 통해 새로운 실현성 영역을 추구하는 동시에, 깨달음경영의 새로운 5차원 요소인 영적 자원 및 자산(SRA: Spirit Resource and Asset)과 본질적으로 무(無)에서 유(有)를 창조하는 창조경영(MOC: Management Of Creation)에 대한 연구 및 인간의식 성장 방법론에 대하여 발표 하고자 한다. 따라서 깨달음경영학(MOSEE)에 관한 고유한 철학, 고유한 탐구 영역, 이론, 방법, 기법, 도구, 운영 원리 및 활용 분야 등을 체계적으로 설명하는 것이 목적이다. 이로써 현대의 주요한 여러 경영철학들 예컨대 CSV(마이클 포터) SI(개리 함멜) 복잡계 철학 미덕(美德)경영 등의 내재된 구조적 제약들을 분석 평가하고 한계를 극복하는 방안들을 제시함으로써 이들을 5차원의 깨달음경영학(MOSEE)의 의식(영성)경영철학으로써 통섭을 고찰하고 21세기 우주 인류 신문명 창달을 위한 5차원의 깨달음경영 혁명을 성취하고자 한다. 즉 2040년 전에 지구 인류의 고도 영성 초 과학기술 문명을 넘어서 우주 인류의 초 영성 초 과학기술 문명 창달을 선도하는 학문연구 교육 인류 사회활동을 지속적으로 해갈 것이다. 위와 같이 21세기 우주 인류의 영원한 평화 자유 지속적 번영을 이루고자 한다. 본 연구는 통섭 고찰 제1회로 마이클 포토의 공유가치(CSV: Creating Shared Value)의 통섭을 고찰한다.

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소수성과 치환행렬에 기반한 신호서열 예측 (Signal Sequence Prediction Based on Hydrophobicity and Substitution Matrix)

  • 지상문
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권7호
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    • pp.595-602
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    • 2007
  • 본 논문에서는 미지의 아미노산 서열이 신호 펩티다제 I에 의해 절단되는 분비성 단백질인지를 판별하고, 분비성 단백질일 경우에는 절단 위치를 예측하는 방법을 제안한다. 아미노산의 소수성을 이용한 전처리를 수행하여 분비성 단백질의 선도서열인 신호서열의 존재와 절단 위치를 추정한다. 전처리를 통해서 신호서열 아닌 서열을 초기에 제외함으로써 신호서열 예측의 정확도를 높인다. 지지벡터기계를 신호서열의 예측에 효과적으로 적용하기 위해서, 생물학적 정보와 관련된 아미노산 서열간의 거리를 제안한다. 아미노산의 세포내 위치를 예측할 수 있는 소수성 척도와 아미노산의 진화적인 관계를 나타낼 수 있는 치환행렬을 이용하여 아미노산 서열간의 거리를 정의한다. Swiss-Prot release 50 단백질 자료에 대하여 교차타당성 기법을 사용하여 실험한 결과 제안한 방법은 신호서열중에 98.9%를 신호서열로 판별하였고, 88%의 절단위치 예측정확도를 보였다. 기존의 방법과의 비교실험을 통해서 제안한 방법이 신호서열의 예측에 더욱 효과적임을 확인하였다.

장기유출모의를 통한 농업용저수지 저수율 예측 (Storage Rate Estimation of Irrigation Reservoir by Long term Rainfall-Runoff Modeling)

  • 박종표;정순찬;유창환;원창연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.321-326
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    • 2012
  • 장기유출모형을 이용하여 농업용저수지 유입량을 예측하고 농업용수 필요수량 및 홍수기 저수지 홍수조절을 통한 방류량 데이터를 이용하여 장기간에 대한 농업용저수지 저수율을 계산하였다. 계산결과와 실측 저수율 데이터의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 대상유역은 담양댐 지점이며 유역면적은 $47.2km^2$ 이며 주 하천 연장은 12.0km 이다. 담양댐은 저수용량에 비하여 유역면적이 작기 때문에 댐 계획 당시 순창군 구림면에 유역면적 $18.4km^2$ 인 2개의 보를 축조하여 유역변경방식으로 간접유역 유출량을 비관개기 및 홍수시에 도수하며 최대 도수량은 $10m^3/s$이다. 장기유출모의는 한국수자원공사(2001)에서 수행한 전역최적화기법인 콤플렉스 혼합진화기법을 통하여 추정된 나주지점의 모형보정 성과를 활용하였으며 모의기간은 1981-2010년(30년)이다. 장기유출모의 결과 담양댐 유역의 평균 유출율은 67% 인 것으로 분석되었다. 농업용수 필요수량은 한국농촌공사에서 산정한 연도별 필요수량 산정결과를 이용하여 실측 농업용수 월별 방류량 자료를 기준으로 관개개간인 4월 21일-9월 20일(163일)동안 월별로 분배하여 적용하였다. 홍수조절은 기존 댐 상시만수위, 홍수기제한수위 데이터를 근거로 운영하였다. 일별저수지 운영모형은 미공병단의 HEC-5 모형을 이용하였으며 한국농어촌공사 농촌용수종합 정보시스템(RAMIS)의 댐 일별 저수율 현황과 기존저수지 일별 저수지 모의운영결과를 비교 검증하였다. 모형수행결과 실측저수율과 모형수행결과의 상관계수는 0.93 인 것으로 분석되었다. 연구결과, 장기유출모의 결과와 연계하여 농업용수, 하천유지용수, 홍수조절을 고려한 저수지 운영을 통하여 비교적 정확하게 농업용저수지 저수율을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구성과를 바탕으로 농업용저수지의 장기적인 용수수급현황을 예측하여 효율적인 용수공급계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

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영상의 색체 강도 엔트로피를 이용한 나비 종 자동 인식 향상 방법 (A Performance Improvement of Automatic Butterfly Identification Method Using Color Intensity Entropy)

  • 강승호;김태희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.624-632
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    • 2017
  • 영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

안드로이드 기반의 지능형자동차 미들웨어 오픈플랫폼 서비스 응용 (Android-Based Open Platform Intelligent Vehicle Services Middleware Application)

  • 최병관
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.33-41
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    • 2013
  • 최근 지능형자동차 기술은 IT와 융합되어 새로운 첨단 영상미디어 응용기술로 발전하며, 오픈소스 기반의 안드로이드를 탑제한 스마트폰 응용기술과 지능형자동차 개발이라는 새로운 패러다임으로 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 안드로이드 기반의 지능형자동차 응용 기술은 이동수단의 한계를 넘어 다양한 멀티미디어 중심의 집합기술로 진화하고 있으며, 이러한 분산 환경에서 개발되어 있는 각각의 멀티미디어 플랫폼서비스와 애플리케이션이 개발되고 있음에 따라 다양한 서비스 기술을 통한 휴대 단말장치기술이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 지능형 자동차 전용 미들웨어 설계를 통하여 단일형 시스템 스펙에 맞춰 SVC Codec과 실시간 동영상, 그래픽처리등 지능형자동차 미들웨어 SoC 설계를 통해 응용 연구를 실험 하였으며, 오픈플랫폼에서 제공되는 각종 단말서비스 기능들을 SoC 기반으로 새롭게 설계하고 표준화된 인터페이스 분석기법을 본 연구에서 실험을 통하여 입증하였다.