• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1196-1198
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• 2013

행위 패턴은 사람의 행위들이 수행되는 양식으로 성향, 습관, 건강상태 등에 따라 다르게 나타나는 생활양식이다. 헬스케어, 마케팅, 정책 결정 등과 같은 다양한 분야에서 사람의 행위패턴을 활용하고 있다. 행위 패턴을 분석하기 위한 방법으로 행위 패턴들을 비교하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 행위 패턴 비교 기법은 구조적 정보만을 반영하여 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 두 행위 그래프를 효과적으로 유사도를 정확하게 비교하기 위하여 구조적 정보와 행위 간의 의미적 유사성을 동시에 반영한다. 실험을 통하여 기존의 기법보다 약 4% 정확도가 향상됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.3-4
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• 2009

내장형 시스템 시장의 확대는 시스템의 전체 성능 향상뿐만 아니라 전력 소모량을 줄이는 것도 고려하게 만들었다. 특히 시스템 내부적으로 많은 비중을 차지하는 캐시 시스템의 전력 소모량을 줄이는 것은 내장형 시스템 설계의 중요한 주제 가운데 하나로 부각 되었다. 본 논문에서는 태그 압축을 통한 저전력 캐시의 구현을 제안한다. 제안된 기법은 지역성이 높은 내장형 응용 프로그램의 특징을 활용한 것으로, 지역 버퍼와 태그 압축 비트를 활용하는 새로운 형태의 저전력 캐시용 태그 압축 기법이다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안된 기법은 시스템의 전체적인 성능 감소 없이, 기존 모델 대비 최대 27%, 평균 18%의 캐시 에너지 감소를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.379-382
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• 2009

최근 단백질 기능 예측을 위한 서열비교와 구조비교 기법들은 정확한 분류가 가능한 반면, 새로운 단백질 기능 분류를 함에 있어서 많은 복잡도가 따른다. 따라서 이 논문에서는 보다 빠른 단백질의 구조 분류 및 예측을 위하여 출현 시퀀스(emerging sequence)를 기반으로 하는 분류기법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 출현 시퀀스 마이닝 알고리즘을 이용하여 단백질 서열 데이터로부터 4 가지의 단백질 2 차 구조 출현 시퀀스를 발견하고, SVM을 이용하여 단백질의 출현 시퀀스 속성으로부터 단백질의 2 차 구조를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1323-1326
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• 2011

모바일 디바이스가 널리 보급됨에 따라 복잡한 기능을 수행하는 모바일 어플리케이션의 수요도 많아지고 있다. 또한, 자원의 제약성을 가지는 모바일 디바이스에서 복잡한 기능의 어플리케이션을 수행하기 위하여 서비스 개념을 이용하는 것은 보편적인 방법이다. 그러나 이런 서비스 기반 모바일 컴퓨팅에서는 안정성 및 성능의 부족과 같은 해결해야 할 중요한 문제들이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 동적 서비스 디플로이먼트 기법 및 설계를 제안한다. 이를 위해 3장에서는 동적 디플로이먼트의 개념 및 장점을 설명한다. 4 장에서는 동적 디플로이먼트를 위한 설계를 보여주고, 5 장에서는 동적 디플로이먼트의 구현을 보여준다. 6 장에서는 실험을 통하여 동적 디플로이먼트의 효율성을 보여준다. 본 논문에서 제안하고 있는 동적 서비스 디플로이먼트 기법 및 설계는 서비스 기반 모바일 어플리케이션의 자원 사용량 감소, 성능 향상을 도와준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.580-583
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• 2021

인공지능이 발전함에 따라 그에 따른 보안의 중요성이 커지고 있다. 딥러닝을 공격하는 방법 중 하나인 적대적 공격은 적대적 사례를 활용한 공격이다. 이 적대적 사례를 생성하는 대표적인 4가지 기법들에는 기울기 손실함수을 활용하는 FGSM, 네트워크에 쿼리를 반복하여 공격하는 Deepfool, 입력과 결과에 대한 맵을 생성하는 JSMA, 잡음과 원본 데이터의 상관관계에 기반한 공격인 CW 기법이 있다. 이외에도 적대적 사례를 생성하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서도 본 논문에서는 FGSM기반의 ABI-FGM, JSMA 기반의 TJSMA, 그 외에 과적합을 줄이는 CIM, DE 알고리즘에 기반한 One pixel 등 최신 적대적 사례 생성 연구에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.56-59
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• 2022

최근 인터넷 기반 서비스에서 사용되는 데이터가 개인화 및 맞춤화가 됨에 따라 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같이 데이터를 서비스 요청 즉시 처리해야 하는 실시간 서비스에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 하지만, 기존 컨테이너 관리 시스템은 컨테이너의 데드라인 할당 및 관리 기능이 제공되지 않으며, 컨테이너 관리 시스템에서 GPU(Graphic Processing Unit) 작업의 실행과 같은 작업 상태를 알 수 없다. 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 시작 및 종료 상태의 추적과 데드라인 할당 기법을 위한 실시간 처리 정보 관리 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.612-614
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• 2022

최근 딥러닝 기술은 자연어처리에서 기본적이고 필수적인 기법으로 자연어처리에 필요한 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 딥러닝 기술을 연구 논문 분류에 적용하며, CNN(Convolutional Neural Network)에 LSTM과 GRU을 각각 결합하여 특정 분야의 연구 논문을 분류하고 연구 논문을 추천하는 기법을 제안한다. 워드 임베딩과 딥러닝 기법을 연구 논문 분류에 적용하여 관심이 있는 단어와 단어 주변의 단어들 사이의 유사성과 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.946-949
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• 2008

저가형 이미지 센서와 무선 센서 네트워크의 하드웨어 성능 향상으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 주목받고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 정보를 센싱하고 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터양을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 이를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안하고, 압축 성능과 발생 패킷 수, 에너지 소모량을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1465-1468
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• 2008

모바일 에드혹 네트워크(MANET)에서 익명 라우팅을 위해 각 노드가 익명ID를 이용하여 MAC 단에서 익명으로 서로를 인증하고 네트워크 단에서 익명 라우팅 수행하는 AODV 기반의 라우팅 기법이 제안된바 있다[4]. 하지만 기존의 제안된 방법은 익명ID가 변경될 때마다 페어링 연산을 통해 재인증을 해야 하며, 라우팅 경로 중간의 노드들은 메시지의 연결성을 없에게 위해 매홉마다 암·복호화를 반복하여 상당히 비효율적이다. 본 논문은 기존논문의 노드 인증 기법을 확장하여 실제 메시지의 교환과정에서 일어나는 홉 간 암호화 횟수를 줄이고, 임시 인증값을 이용한 노드 상호간의 빠른 인증 기법을 사용하여 노드간의 인증과 익명성을 보장하는 보다 효율적인 프로토콜을 제안한다.