• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.66-68
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• 1999

본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2285-2291
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• 2011

이 논문에서는, 화면내 예측기, CAVLC(구문기반 적응가변길이 부호화기), DDR2 메모리 제어모듈을 집적화한 H.264 하이프로파일 화면내 부호화기를 제안한다. 설계된 부호화기는 한 매크로블록당 440 cycle에 동작할 수 있으며, 부호화기의 기능을 검증하기 위하여, JM13.2으로부터 참조 C 코드를 개발하고, 참조 C코드로부터 생성된 테스트벡터를 이용하여 개발된 하드웨어를 검증하였다. 개발된 부호화기는 FPGA에서 검증하였으며, DMA 는 200MHz에서, 부호화기모듈은 50MHz에서, 영상입력모듈(VIM)은 25MHz에서 동작한다. 회로의 크기는 Virtex 5XC5VLX330을 사용시에 약 20%의 LUT(43099개)를 사용하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.107-114
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• 2005

사용자는 적응형 하이퍼미디어를 항해하면서 적응형 하이퍼미디어가 아닌 다른 응용 프로그램을 함께 사용할 수도 있다. 만일 사용자가 그 응용 프로그램을 통해 적응형 하이퍼미디어와 관련된 정보에 접근하였다면, 이러한 사용자의 행동은 적응형 하이퍼미디어가 제공하는 내용에 대한 사용자의 지식이나 흥미에 영향을 줄 수 있다. 그러나 적응형 하이퍼미디어 시스템은 페이지 접근과 같은 탐색 활동을 통해 사용자 행동을 이해하며, 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자의 행동을 인식하여 사용자 속성을 변화시키기 어렵다. 본 논문에서는 적응형 하이퍼미디어 시스템이 다른 응용프로그램에서 발생한 사용자 행동을 인식하여 사용자 프로파일을 갱신시킬 수 있도록 함으로써 현재 사용자의 특성을 보다 정확하게 파악하여 적응형 내용 제시와 적응형 항해를 제공하고자 한다. 후킹 메커니즘을 이용하여 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자 이벤트를 분석하고, XML 번역기를 이용하여 시스템에 저장된 사용자의 프로파일을 갱신할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.574-577
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• 2011

H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.670-672
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• 1999

인터넷의 빠른 보급으로 인해 교육용 시스템은 독립형 교육시스템에서 최신의 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 웹 기반 교육시스템으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 학습자들이 제공한 프로그램을 관리자가 교육시스템내에서 구조체와 함수 단위로 분석한다. 분석된 구조체와 함수는 구조체 파일과 함수 파일로 파일 시스템에 저장되고, 저장된 구조체 파이과 함수 파일의 정보는 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 제공된 소스 파일을 HTML문서로 변환하는 과정에서 구조체와 함수는 데이터베이스에서 구조체와 함수 파일을 찾게되고, 발견하면 각각의 파일 정보를 이용하여,

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.800-802
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• 2003

이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.573-583
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• 2015

앰캐시(Amcache.hve) 파일은 프로그램 호환성 관리자(Program Compatibility Assistant)와 관련된 레지스트리 하이브 파일로 응용 프로그램의 실행정보를 저장한다. 이 파일을 통해서 응용 프로그램의 실행경로, 최초 실행시간을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 삭제시간까지 추정할 수 있다. 응용 프로그램의 최초 설치시간 및 삭제시간까지 확인할 수 있기 때문에 프리패치(Prefetch) 파일, 아이콘캐시(Iconcache.db) 파일 분석과 병행하면 응용 프로그램의 전체적인 타임라인을 구성할 수 있다. 또한, 앰캐시 파일은 안티포렌식 프로그램, 포터블 프로그램 및 외장저장장치 흔적을 기록하고 있어 디지털 포렌식 관점에서 중요한 아티팩트이다. 본 논문에서는 앰캐시 파일의 특성과 응용 프로그램 삭제시간 추정 등 디지털 포렌식 기술로서의 활용방안을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.29-39
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• 2003

이 논문에서는 웹 미디어(웹 기반의 하이퍼미디어) 시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.921-928
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• 2004

이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.347-356
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• 2008

마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.