• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권5호
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• pp.299-306
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• 2002

'부분은닉서명(Partially Blind Signature)'기법은 전자화폐나 전자투표와 같이 사용자의 프라이버시가 중요시되는 응용에서 사용된다. 본 논문에서는 서명 요청자의 계산량을 줄이는 RSA 알고리즘에 기반한 부분은닉서명 기법을 제안한다. 서명 요청자는 메시지를 은닉하여 서명자에게 전송하고 서명자가 생성한 중간 서명으로부터 최종 서명을 생성하는 과정에서 계산을 필요로 한다. 논문에서 제안하고 있는 기법은 서명 요청자가 적은 계산량을 필요로 하는 모듈러 합과 곱 연산만으로 최종 서명을 계산할 수 있게 하므로 서명 요청자의 계산량을 많이 감소시킨다. 따라서, 이동통신 기기나 스마트카드, 전자지갑 같이 계산능력이 떨어지는 장치들에서 사용하기에 적합하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.97-107
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• 2008

PC 그리드 환경에서 각 PC 자원(인터넷에 연결된 PC)이 수행한 작업 결과에 대한 정확성 검증은 중요한 문제이다. 이제까지 PC 그리드 환경에서는 작업 결과에 대한 정확성을 보장하기 위한 결과검증 기법으로 투표기반 기법이나 신용기반 기법이 사용되어 왔다. 그러나 이들 기법들은 동적인 연산 환경에 효과적으로 대처하지 못하여 자원 활용의 낭비와 높은 연산 지연을 초래할 수 있는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 신용도(credibility)와 가용성(availability)을 기반으로 하는 PC 자원의 분포 정보를 결과검증 과정에 도입한다. 이러한 정보를 사용하여, 각 PC 자원의 신용도를 평가하여 작업 결과의 정확성을 판단하고 동시에 PC 자원의 가용성 정보를 이용하여 동적 환경에 대처하는 새로운 결과검증 기법을 제안한다. 제안하는 결과검증 기법의 효율성을 증명하기 위해서 국내의 대표적 PC 그리드 시스템인 Korea@Home 시스템의 자원 분포 정보를 활용하여 제안 기법의 성능을 전체작업의 반환시간과 자원사용량의 관점에서 평가하고 다른 결과검증 기법들과 비교하여 우수성을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-75
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• 2009

결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.401-408
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• 2013

본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.401-410
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• 2021

판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제6권2호
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• pp.5-17
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• 1996

There are various cases that we vote for making a decision or combining ideas (i.e. human being's opinions) in group meetings. Group Decision Support System(GDSS) provides us with a number of voting methods for decision making or aggregation of the ideas. It is generally difficult to select a voting method appropriate for given a meeting situation, without any aid of experts or computers having a knowledge on voting. In this paper we propose a supporting system for selecting an appropriate voting method. Since the selected method is recommended to the facilitator of GDSS, a part of time and effort related with the voting would be reduced. The knowledge in the system is represented as rules that are inductively generated from examples of voting. We used UNiK-INDUCE with ID3 algorithm so as to learn, which is a tool of developing expert systems.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.79-88
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• 2008

Recently demands for the speech technology-based products targeted for the mobile terminals such as cellular phones and PDA are rapidly increasing. And voting-based speaker identification algorithm is known to have a good performance in the mobile environment, since it works well with small amount of speaker training data. In this paper, we proposed a method to improve the performance of this voting based speaker identification system by using the observation confidence value which is derived from the function of SNR each frame. The proposed method is evaluated with ETRI cellular phone DB which is made for the speaker recognition task. The experimental results show that the proposed method has better performance of 2-3% identification rate than the conventional GMM method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.195-203
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• 2012

본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.