• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.708-711
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• 2016

본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.803-806
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• 2017

고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.456-458
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• 2019

정보보안을 달성하기 위해서 컴퓨터가 보급된 이래로 많은 노력이 이루어졌다. 그중 메모리 보호 기법에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌지만, 컴퓨터의 성능 향상으로 이전의 메모리 보호 기법들의 문제들이 발견되고, 부채널 공격의 등장으로 새로운 방어책이 필요 되었다. 본 논문에서는 프로그램에 정적 바이너리 재작성(Static Binary Rewriting) 기법을 통해 페이지(Page)마다 4~8byte 의 난수를 삽입하여 메모리 공유 기반 부채널 공격을 방어할 수 있는 2 가지 방법을 제시한다. 최근 아키텍처는 분기 예측(Branch Prediction)을 통해 jmp 명령어에 대한 분기처리가 매우 빠르고 정확하게 처리되기 때문에 난수를 삽입할 때 사용하는 jmp+rand 방식은 오버헤드가 매우 낮다. 또한 특정 프로그램에만 난수 삽입이 가능하므로 특히 클라우드 환경에서 중복제거 기능과 함께 사용하면 높은 효율성을 보일 수 있다고 예상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.268-271
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• 2019

최근 인공지능과 빅데이터 등 최첨단 기술이 빠른 속도로 의료 정보시스템에 도입됨에 따라 환자정보를 포함한 민감한 개인정보에 대한 사이버 공격이 급증하고 있다. 다양한 개인정보 비식별화에 대한 표준이 제안되었지만, 데이터의 범주에 따른 기법 적용에 대한 연구가 미비하다. 본 논문에서는 EHR 데이터를 위한 심근경색을 대상으로 하는 원격 의료 시스템을 위한 개인정보들에 대한 민감도를 4단계로 분류하고 이에 따른 비식별화 기법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안한 EHR 데이터에 대한 분류 및 비식별화 기법은 다양한 의료 정보 서비스를 위한 프라이버시 보호에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.381-384
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• 2012

본 연구에서는 가상전시 시스템에서 제품의 시각적 디자인에 대한 고객의 관심도를 자동으로 평가하기 위한 영상분석 기법을 제시한다. 전시공간의 동영상으로부터 모션인식, 목표물 감지 및 추적기법을 통하여 기본 특징을 추출하고 이로부터 대상자의 행동패턴을 인식한다. 정의된 각 행동패턴에 따라 상품의 관심도와의 관계를 반영하는 가중치 파라미터를 정의하였으며 이에 대한 학습알고리즘을 제안하였다. 실험으로서 4종류, 종 24개 제품에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과를, 직접조사를 통한 실제 관심도 자료와 비교하여 분석함으로써 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.274-277
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• 2012

중복 제거(De-duplication) 기법은 파일시스템 내에서 동일한 내용의 데이터 블록이나 파일의 중복을 제거하여 유일한 내용만을 보관함으로써, 저장장치의 낭비를 막을 수 있다. 상반된 개념으로 결함극복을 위하여 동일한 파일시스템이나 시스템 구성요소를 복제(이중화)함으로써, 일부 시스템 결함시 복제(이중화)된 다른 시스템을 이용하여 신뢰성과 가용도를 향상시킬 수 있다. 그러나 결함 극복을 위한 파일시스템의 이중화는 저장장치의 낭비화 복제된 파일시스템의 일치성 유지에 비용이 소요된다. 본 논문에서는 일정 수준의 가용도를 유지하기 위한 중복제거 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안하는 고가용도 중복제거 기법에서는 요구되는 가용도를 유지할 수 있는 범위내에서 중복을 제거하며, 필요에 따라 선택적으로 중복을 유지할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.419-422
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• 2024

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 1999.04a
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• pp.91-93
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• 1999

충북 단양에 위치한 조일 광산에서 채취한 구리와 아연으로 오염된 광미 (광산 폐기물로서 금속 추출 후 남은 찌꺼기)를 효율적으로 처리하기 위하여 생물학적 용출기법(bioleaching)의 효율 증진에 관한 연구를 수행하였다. 기본 배지 조성(9K medium) 중 미생물의 성장 및 증식, 용출 효율에 영향을 미치는 인자인 에너지원, 인, 질소원의 농도를 변화시키며 배지 조성에 따른 중금속의 용출 효율을 관찰하였다. 그 결과 인 농도 변화는 인을 첨가하지 않았을 때, 아연과 구리의 용출 효율이 각각 98.8%와 47.5%로 나타났고, 질소원은 45mM 농도로 주입하였을 때 아연, 구리 각각 85%와 46.4%의 용출 효율을 보였다. 에너지원 변화에 서는 아연의 경우 에너지원을 첨가하지 않았을 때 93%의 용출 효율을 나타냈고, 구리의 경우는 160mM 첨가했을 때 46.4%로 가장 높은 용출 효율을 나타냈다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.95-105
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• 2009

In this study, we presented the periodic inspection method of the Certified Missile Round Concepts usuing M&S(Modeling and Simulation) techniques. Firstly, We drew up the scenario from the application concepts and the predicted dormant reliability Secondly, we performed the modeling for a simulation program based on the scenario. Lastly we embodied the simulation program. After comparing and examining the difference between the simulation results and the theoretical estimates, we present the best periodic inspection plan for achieving the probability of success.