• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.510-520
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• 2002

본 논문에서는 Java 프로그램에 대한 집합기반 분석 설계 시, 효율적인 분석을 위해 분석의 단위를 조절하는 생성규칙 변환 방법을 제안한다. 기존의 생성규칙을 변환함으로서 기존의 분석보다는 정확성이 감소하지만 보다 효율적인 분석을 설계할 수 있다. 본 방법을 응용한 예로서 기존의식 수준의 클래스 분석과 예외 상황 분석에 대해 생성규칙 변환을 사용하여 효율적인 클래스 분석과 예외상황 분석을 설계하였다. 클래스 분석에서는 메소드와 필드 변수 단위의 분석을 설계하였으며, 예외상황 분석에서는 메소드와 try 구문 단위의 분석을 설계하였다. 그리고 예외상황 분석에서는 식 수준의 분석과 변환된 메소드 수준의 분석이 각 메소드에 대해서 동등한 정보를 제공함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.795-803
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• 2000

본 논문에서는 다중 사용자를 지원하는 분산 소프트웨어 개발 환경에서 동시성을 향상시킬수 있는 공유 데이타 분할 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 공유 데이타에 해당하는 목표 소프트웨어 시스템을 프로젝트 역할을 기반으로 분할한 후, 분산 환경의 각 클라이언트에 분산시키고 이를 다시 뷰(view) 객체와 코어(core) 객체로 분할하여 저장한다. 여러 클라이언트가 참여하는 협동 작업에서는 뷰객체만을 각 클라이언트에 복사(replicate)하여 빠른 응답 시간을 보장하도록 하고, 코어 객체는 하나의 클라이언트에만 저장한 한 후 역할 단위의 잠금(locking) 기법을 이용하여 불일치 문제가 발생하지 않도록 하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 도구들에서 사용하는 클래스 단위의 잠금 기법보다 12${\sim}$18%의 성능 향상을 보였고, 클라이언트의 수가 증가하더라도 응답 시간이 급격히 증가하지 않아 확장성(scalability) 이 뛰어난 특징을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1863-1866
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• 2002

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 색인구조(Multidimensional Nested Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계기법을 제시한다. MD-NAI는 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층상의 클래스 대치가 있는 중포 술어의 질의처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 질의 형태에 따른 MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 MD-NAI의 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인 페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 형태에 따라 5.5배까지 성능이 향상되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.254-259
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• 2008

이 논문에서는 주어진 패턴 집합을 두 개의 분할된 클래스로 분류하는 분류기로써 D1-MACA (Depth 1 Multiple Attractor Cellular Automata)를 제안한다. 이 때 메모리량을 최소화 할 수 있는 방법으로 attractor의 수가 2개 되게 D1-MACA를 구성할 수 있는 패턴 집합의 조건을 분석하고, 분류기로써의 D1-MACA를 구성하는 방법을 부분공간의 개념을 이용하여 효율적으로 구성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.605-608
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• 2000

본 논문에서는 자바로 작성된 에이전트가 신뢰할 수 없는 호스트에서도 자신의 코드와 데이터를 노출시키지 않고 안전하게 수행할 수 있게 하는 3가지 시간제한 블랙박스 보안 방법 즉 변수 분해, 코드 어포스캐이팅 그리고 클래스 지연로딩을 제안한다. 변수 분해는 호스트가 에이전트 수행을 감시하여 에이전트 내의 데이터를 파악하는 것을 어렵게 하며, 코드 어포스캐이팅은 실행코드에 더미코드와 가상코드를 삽입하여 역컴파일 등과 같은 기법으로도 코드의 의미 분석을 힘들게 하여 에이전트를 보호한다. 그리고 클래스 지연로딩은 변수에 접근하는 함수들을 암호화하여 실행시간까지 그 접근 방법의 공개를 차단한다. 제안하는 블랙박스 보안방법들은 호스트가 에이전트 내부를 파악하는데 상당한 시간을 소요하게 하여 적어도 에이전트가 실행되는 동안은 에이전트가 보호되게 하는 보안 방법이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.587-595
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• 1999

상속 변칙이 발생하는 기본적인 이유는 병행객체에 대해 동기화 코드가 메소드 코드와 적당하게 분할되지 않을 때, 파생 클래스를 만들어내기 위한 코드의 확장이 슈퍼 클래스에 존재하는 동기화 코드와 메소드 코드를 변경하도록 할 때, 그리고 병행 객체지향 언어에서 상속성과 병행성이 결합할 때 발생한다. 강조할 점은 상속 변칙을 피하는 방법이다. 그래서 본 논문에서는 새로운 모델인 객체 모델을 제안하고 행위 방정식을 사용하여 병행 객체지향 언어에서 나타나는 상속 변칙의 문제를 최소화시키고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.397-400
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• 2002

최근 패턴인식분야에서 성능향상을 목적으로 개별인식기들을 결합하거나 동적 선택에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인식기를 동적으로 선택하는 경우에는 전체 학습패턴으로부터 학습한 개별 인식기를 이용하거나 클러스터링 알고리즘을 이용하여 학습패턴들을 특징공간에서의 부 영역으로 분할한 다음 각 클래스를 하나의 영역과 대응하는 방법이 사용되어 왔다. 이러한 접근방법에서는 각 패턴의 지역적인 정보를 이용하기 때문에 클래스 사이의 결정 경계부분에 대한 지역적인 정보를 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 학습패턴의 지역적 영역에 대한 마이크로 인식기를 설계하여 임의의 테스트 패턴에 대한 지역적 영역에서 가장 성능이 좋은 인식기를 동적으로 선택하여 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.139-152
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• 2004

본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.