• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-57
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• 2005

ATM 포럼은 ATM 네트워크에서 TCP 트래픽에게 MCR을 보장하고, 여분의 대역폭을 공정하게 공유할 수 있도록 GFR 서비스를 정의하였다 GFR 스위치 구현 방법은 F-GCRA 알고리즘과 프레임 전달 메커니즘으로 이루어진다. F-GCRA 알고리즘은 MCR 보장에 적합한 프레임을 분류한다. 프레임 전달 메커니즘은 F-GCRA의 분류 정보에 따라 프레임 단위로 셀을 저장하고, 스케줄링 기법에 따라 출력 단자로 저장된 셀을 전달한다 전역 임계값을 갖는 공유 버퍼로 이루어진 단순 GFR 메커니즘은 단순한 구조로 인해 구현이 용이 하지만, MCR를 보장하는데 충분치 않다고 알려져 있다 본 논문은 단순 GFR 메커니즘을 갖는 ATM 스위치에서 TCP 트래픽을 위한 GFR 서비스 성능을 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.211-220
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• 2002

본 논문에서는 비교적 간단한 컴퓨터 셀 애니메이션 동영상을 대상으로 낮은 비트율에서 효율적인 압축 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인트라 프레임 부호화와 인터 프레임 부호화를 기본 구조로 한다. 인트라 프레임 부호화에서는 팔레트를 이용한 칼라 양자화, 색인 재배치, JPEG-LS의 ADPCM 및 매핑, 분류화 및 블록단위의 색인에 대한 엔트로피 부호화로 구성되고, 인터 프레임 부호화에서는 움직임의 특성을 분류하여 블록 단위의 움직임 리플레니쉬먼트 기법을 이용해서 부호화한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방식인 Flash, FLC, Motion-JPEG, MPEG-1 및 MPEG-4 등과 낮은 비트율에서 부호화 성능을 비교해 볼 때 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.291-297
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• 2003

본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업게에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권4호
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• pp.389-395
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• 2003

본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었으며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업계에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.991-1000
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• 2007

본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.48-56
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• 1998

본 논문에서는 영상 감시 시스템을 위한 이동물체 추적 및 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째의 이동 물체 감지 단계에서는 각각의 입력 프레임에 대하여 화소값의 변화를 기반으로 한 세 종류의 특징값들을 추출한 다음, 그 값들에 의하여 입력 프레임을 다섯 종류의 클래스로 분류한다. 분류 결과 현재의 프레임이 이동물체를 포함하고 있다면 두 번째의 얼굴 영역 분리 단계에서 컬러 정보와 프레임간의 차이를 이용하여 그 얼굴 영역을 추출하게 된다. 제안된 알고리즘은 광류등 계산시간이 많이 걸리는 특징값들에 의존하지 않으므로 실시간 처리에 적합하다. 또한 여러 테스트 영상시퀀스에 대하여 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성이 입증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.718-727
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.134-143
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• 2010

본 논문에서는 위험도라는 품질 인자를 예로 들어 메트릭 기반 소프트웨어 품질 예측 모델들을 네가지 타입으로 분류하는 프레임워크를 제안한다. 모델들은 다음과 같은 두가지 기준에 의해 분류된다: 모델 입력 메트릭 형태, 과거 프로젝트 데이터의 필요 유무. 분류된 타입들은 각각의 특성을 가지며 새롭게 정의된 몇가지 기준들에 의해 타 타입들과 장단점이 비교되었다. 이러한 정성적인 평가를 거쳐 품질 예측 모델을 이용하고자하는 개발 집단은 어떤 품질 예측 모델이 자신들에게 적합한지를 판단할 수 있게 된다. 또한 각 타입에 속하는 위험도 예측 모델들을 구현해 예측 성능을 측정한 선행 연구 데이터를 분석하여 예측 성능에 못지않게 모델이 속한 타입의 특성이 모델 선정의 중요한 관건이 됨을 보였다.