• 제목/요약/키워드: 2단계방법

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보호공학방법론에 관한연구

  • 이영화;이남용
    • 정보보호학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.69-82
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    • 1999
  • 최근발생한 많은 정보시스템 침해 사고로 인해 특정 목적 ·환경에 맞게 개발된 사 용보호 제품의 추가만으로는 시스템을 효과적으로 보호할수 없다는 것이 실증되었다, 따라 서 조직의 정보시스템 환경에 보다 뛰어난 보호를 제공하기 위한 보호 관련 활동을 시스템 개발 과정과 통합하여 초기 단계부터 중요하게 고려해야 한다는 주장이 널리 제기 되었다, 이를 위해 시스템 개발 초기단계부터 운용유지에 이르는 전단계에 걸쳐 안전한 시스템 구축 을 위한 체계적인 보호공학 방법론이 필요하게 되었다. 본논문에서는 획득자를 대상으로시 스템 수명 주기 전반에 걸쳐 단계별로 고려해야할 보호 고려사항과 수행활동을 체계화한 시 스템 개발 기반 보호공학 방법론을 소개한다.

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양적속성 추정을 위한 2단계 확률화응답기법

  • 최경호
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.161-165
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    • 1997
  • 양적속성의 추정을 위한 확률화응답기법은 Greenberg et al.(1971)로부터 시작된다. 이후 새로운 방법에 대한 제시(Dalenius와 Vitale(1974)) 및 분포함수에 대한 추정(Duffy와 Waterton(1984))등이 연구되어 오고 있다. 본 연구에서는 2단계 확률화응답기법을 이용하여 양적속성을 추정하는 방법을 제시하고 이의 효율성 비교를 행해 보고자 한다.

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색상과 모양 정보를 이용한 2단계 영상 검색 기법 (The 2-Phase Image Retrieval Technique using The Color and Shape Information)

  • 김봉기;오해석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.173-182
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    • 1998
  • 최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다

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컨텍스트의존 모형 및 측정특유 모형을 이용한 아시아항만들의 클러스터링 측정 및 추세분석에 관한 실증적 연구 (An Empirical Study on the Clustering Measurement and Trend Analysis among the Asian Ports Using the Context-dependent and Measure-specific Models)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.53-82
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    • 2012
  • 본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 첫째, 기존연구에서는 다루지 못한 새로운 방법인 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 대해서 이론적으로 설명하였으며, 둘째, 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 매력도와 진전도 측정방법 및 실제적용, 셋째, 아시아 38개 항만들의 10년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 효율성의 단계별로 효율적인 항만들을 대상으로 클러스터링하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 또한 매력도, 진전도, 벤치마킹쉐어의 측정방법도 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2009년도 자료를 이용한 매력도측정결과는 Degree 1부터 Degree 7까지의 각 Degree별 랭킹을 살펴보면, 광저우항, 두바이항, 홍콩항, 닝보항, 상하이항의 순서였다. 둘째, 2009년도 단계1에 속한 항만들의 등급별 진전도를 측정한 결과를 보면, 베이루트항, 포트술탄항, 아덴항과 같이 낮은 등급의 점수에 해당하는 항만들은 그 전 등급의 항만을 벤치마킹해야만 한다. 셋째, 효율적인 항만들의 벤치마킹 쉐어에 대한 측정결과를 보면, 두바이항(선석길이), 홍콩항(수심, 총면적, 크레인수)이 다른 비효율적인 항만들의 효율성에 미친 영향이 큰 것으로 나타났다. 넷째, 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 의한 클러스터링 결과는 동일하게 나타났다. 그 가장 큰 이유는 투입-산출 자료의 특성 때문이라고 판단된다. 다섯째, 10년동안의 클러스터링 추세를 분석결과는 다음과 같다. (1) 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다. (2) 효율적인 단계(2단계, 3단계)의 클러스터링은 두바이항, 크호르 파칸항, 첸나이항, 부산항, 콜롬보항, 키롱항, 탄중펠프스항으로 나타났다. (3) 중정도의 효율적인 단계(4단계, 5단계, 6단계)의 클러스터링은 사히드 라자이항, 탄중프리옥항, 하이파항, 탄중퍼락항, 토쿄항, 요코하마항, 코베항, 나고야항, 오사카항, 인천항, 카라치항, 마닐라항, 방콕항, 담만항으로 나타났다. (4) 하위의 효율적인 단계(7단계, 8단계)의 클러스터링은 포트술탄카부스항, 제다항, 아덴항으로 나타났다. (5) 효율적인 단계로 진전되어 클러스터링된 항은 닝보항, 첸나이항, 탄중펠프스항으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 항만정책입안자들은 컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다.

Core point와 Flow-line 추적을 이용한 지문 영상의 분류 (Fingerprint Classification Using Core Points and Flow-line Tracing)

  • 박철현;오상근;이경환;김현순;박길흠
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권4B호
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    • pp.505-513
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    • 2001
  • 지문영상의 분류는 데이터베이스의 용량이 클 경우 검색시간을 효율적으로 단축시킬 수 있는 핵심적인 기술이다. 따라서 본 논문에서 core point 와 flow-line 추적을 이용한 효율적인 지문 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 방법은 특히 압착 날인된 지문 영상의 분류에 적합한 방법으로 크게 2단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 먼저 Poincare index를 이용하여 core point를 찾아내고 이를 바탕으로 개략적인 분류를 수행한다. 그 다음 두 번째 단계에서는 core point를 중심으로 flow-line을 추적하여 그 결과를 가지고 세부적인 분류를 수행한다. 세부분류 단계에서는 평활화된 블록의 방향정보를 이용한 효과적인 flow-line 추적 알고리즘과 이를 이용한 새로운 분류 방법이 제안된다. 제안한 방법은 회전이나 이동 그리고 약간의 잡음에 강인한 지문 분류 방법으로 지문입력기를 통하여 획득된 700장의 지문 영상에 적용해 본 결과 93.6%의 분류율을 나타내었다.

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Dempster's Rule of Combination을 이용한 인공신경망간의 결합에 의한 ARMA 모형화 (Combining Multiple Neural Networks by Dempster's Rule of Combination for ARMA Model Identification)

  • 오상봉
    • 정보기술응용연구
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    • 제1권3_4호
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    • pp.69-90
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    • 1999
  • 본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.

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DEM 데이타에 의한 3차원 지형 모델링 기법에 관한 연구 (A study on the 3D Terrain Modelling Technique based on DEM data)

  • 최정단;정운종;이철원;윤경현
    • 대한공간정보학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.99-108
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    • 1994
  • 본 논문에서는 지형 정보의 나은 이해를 위한 3차원 지형 모델링 방법을 제시한다. 이는 다음의 세단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인공위성의 영상으로부터 데이타를 획득하여 DEM 데이타의 형식으로 저장된다. 두 번째 단계는 상세도 레벨에 근거하여 모델링 데이타를 추출하는 단계이며 세 번째 단계는 추출된 데이타를 이용하여 TIN으로 3차원의 표면을 구성하는 것이다. 제안된 동적 TIN 재구성 알고리즘은 새로이 추가될 점만을 고려하여 기존의 TIN을 지역적인 접근 방법으로서 재구성하는 방법이다. 이러한 방법은 감소된 처리 시간으로 TIN을 재구성하여 3차원 지형의 실시간적인 시뮬레이션을 가능토록 한다.

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2단계 웨이블렛 변환을 이용한 동영상 부호화 기법 (Video Coding Method Using 2-Step Wavelet Transform)

  • 최환수;이웅희;정동석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.727-730
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    • 2001
  • 본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.

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시맨틱웹을 위한 온톨로지 구축방법에 관한 비교 연구 (The Comparative Study on the Methodologies of Building Ontology toward Semantic Web)

  • 김은경;남영준
    • 정보관리연구
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    • 제35권2호
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    • pp.57-85
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    • 2004
  • 본 연구는 IEEE Standard 1074-1997을 기준으로 사례별 온톨로지 구축방법의 절차를 분석하였다. 분석대상은 OTK, CommonKADS, ONIONS, Ontology Development 101의 네 가지 구축방법을 선정하였다. 분석된 결과를 기반으로, 각 온톨로지 구축방법의 장점을 수용하고 단점을 보완함으로써 여섯 단계로 이루어진 완성도 있는 온톨로지 구축방법 모델을 제안하였다. 그 단계는 다음과 같다. 1) 사전개발 단계로서 타당성 조사를 포함한다. 2) 초기 구축 단계로서 온톨로지 구축 목표를 성립한다. 3) 지식 재사용을 위해 기존 온톨로지를 통합하는 방안을 고려한다. 4) 주제 영역의 개념과 관계를 규정하면서 온톨로지를 구성한다. 5) 완성된 온톨로지를 평가하고 검증한다. 6) 사후개발 단계로서 유지관리 절차를 포함한다.

특징 정보를 이용한 다단계 내용기반 영상 검색 기법 (Multi-Level Content-Based Image Retrieval Technique Using Feature Information)

  • 김봉기;오해석
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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    • pp.395-405
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    • 1998
  • 최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

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