• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.91-97
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.11-22
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• 2009

동적이고 자원 제한적인 무선 애드혹 네트워크 환경에서, 발행/구독을 위한 이벤트 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 지금까지는 노드간의 거리 정보를 이용하여 네트워크 오버헤드를 최소화하려는 이벤트 라우팅 알고리즘이 대표적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 네트워크 오버헤드 중심의 이벤트 라우팅 알고리즘을 기반으로, 구독되는 주제의 유사도를 추가적으로 고려하여 발행/구독 트리에서의 노드 부모를 결정하는 새로운 알고리즘, TopSim을 제안한다. 본 제안 알고리즘은 기반이 되는 ShopParent 알고리즘을 이용하여 네트워크 오버헤드를 계산하고, 이를 기반으로 부모 후보 집합을 만든 후 새로 가입하는 노드와 부모 후보 노드들의 구독주제의 유사도를 계산하여 이를 기반으로 부모를 결정한다. 그럼으로써 노드들이 다수의 구독 주제를 가지는 경우에 보다 효과적으로 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 성능평가를 통해 기존의 네트워크 오버헤드기반의 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 네트워크 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.375-382
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• 2008

단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1-10
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• 2012

과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.51-56
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• 2014

HSR(High-availability seamless redundancy)은 이더넷 네트워크의 고장 극복을 목적으로 표준 제정된 프로토콜로서, 하나의 전송 프레임을 복제하여 두 개의 물리적인 포트로 각각의 프레임을 전송하여 고장 극복 시간을 "0"이 되도록 한다. 따라서 HSR은 실시간 고장 극복이 필요한 이더넷 어플리케이션에 사용할 수 있다. 그러나 HSR은 각 노드마다 프레임을 복제하므로 불필요한 프레임이 다수 생성되어 네트워크에 전달되어 네트워크 전송용량을 상당량 점유하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 표준 HSR의 이러한 단점을 보완하기 위해 보편적으로 사용되는 여러 개의 ring이 연결된 복합 링 네트워크에 적합한 MAC (media access control) 주소에 기반을 둔 Port Locking (PL) 이라는 새로운 방식을 제안한다. 제안 방식은 네트워크 제어 프레임과는 별도로 Source 및 Destination 노드의 위치를 점차적으로 학습하며, 학습에 따라 Destination 노드가 없는 소규모 ring 네트워크의 입구 포트를 차단함으로써 해당 ring의 프레임 순환을 방지하도록 한다. 이와 같이 PL 알고리즘은 대형 링 네트워크 구조의 트래픽을 현저히 감소시키며, 이에 따라 네트워크의 성능은 크게 향상된다. 이에 대한 이론적 분석 결과는 제안된 PL 방식의 유효성을 입증한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권sup3호
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• pp.179-183
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• 2016

Breast cancer is the most prevalent type of cancer among women around the world, and mortality is primarily caused by micro-metastatic disease. The complex mechanisms of breast cancer invasion and metastasis are intrinsically related to the malignant cell type so that early detection of micro-metastases can help prolongation of survival for patient. The aim of the present research work was evaluation of the expression status of mammoglobin protein as a candidate molecular marker in the negative sentinel lymph node (SLN). Fifty tumor specimens, and 50 normal adjacent breast tissue samples from the same patients were selected on the basis of having more than 10% tumor content for RNA extraction from SLNs. Tumor samples and normal adjacent breast tissue were archived in the form of frozen fresh tissue in liquid nitrogen. Real-time PCR was performed on a Bioner life express gradient thermal cycler system. Mammoglobin gene overexpression in breast cancer metastasis was investigated. Single marker results were mammaglobin 66.7% and CK19 50.0%, with 58.3% for the two in combination. Due to improved outcome with at least 3 genes (83.3%), it seems, triple marker evaluation will be most likely useful for detecting micro-metastases instead of studying separate genes.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1631-1636
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• 2015

무선 통신기술의 발전과 함께, 수중 통신 기술도 초기의 점대점 통신에서 벗어나 다수개의 노드를 연결하는 네트워크 구축으로 연구가 진행되고 있다. 수중의 통신환경은 전파지연, 도플러 효과, 다중경로, 그리고 전파손실의 측면에서 기존의 지상 무선 환경과 크게 차이가 있다. 따라서, 지상의 연구 결과가 수중에서 그대로 적용되기는 어려운 상황이다. 특히, 전파환경에 의존성이 큰 매체접속제어 프로토콜은 수중 통신망을 위해 새로 설계되어야한다. CSMA/CA는 데이터 패킷의 충돌을 피하고 숨겨진 노드 문제 등을 해결할 수 있으므로 이를 기반으로 한 여러 수중 매체접속제어 프로토콜들이 제안되어 왔다. 하지만 현실적으로는 RTS/CTS가 도달하는 전송범위 밖에서 발생한 간섭에 의해 수신신호의 성능이 저하되어 RTS/CTS의 효율이 감소될 수 있다. 본 논문에서는 수중 환경에서 전파반경 밖의 간섭 신호의 영향으로 인해 발생되는 신호대잡음비(SNR) 감소를 분석하여 RTS/CTS의 효율 감소를 도출하고, 기존 매체접속제어 프로토콜에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 수중 환경에서의 전파 간섭문제와 지상에서의 전파 간섭 문제를 비교 분석하여 지상과 차별화된 수중 통신환경에서 고려해야 할 사항들을 정리해 보았다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.288-298
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• 2003

통신 경로 상에 위치한 인접 노드간의 오류 제어를 위해 window-controlled selective repeat ARQ 방식을 고려한다. 이 방식에서 전송될 패킷은 순환적 그리고 순차적으로 순차 번호를 부여받는다. 한편 송신 노드는 이전 window에 소속된 모든 패킷에 대해 긍정적 응답을 받을 때까지 새 window에 소속된 패킷을 전송할 수 없으며, 이러한 전송의 연기로 인해 throughput 및 지연 성능의 저하가 야기된다. 본 논문에서는 지연 성능을 향상시키기 위한 방안으로 프레임 내에서 순차 번호를 중복 사용하는 부수적 방식을 고려한다. 이러한 중복 규칙을 고정형, 임의형, 적응형으로 분류하여 범주별 중복 규칙을 제시하고 각 중복 규칙에 따른 지연 성능을 평가한다. 계량적 분석 결과로부터 순차 번호를 중복 부여하여 (특히 ADR-T2의 도입으로) 평균 패킷 지연 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 관찰한다. 또한 이러한 지연 성능의 개선은 국지적으로 최적인 window 크기를 만족할 수 있는 확률의 증가에 기인함을 규명한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.452-472
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• 2005

본 논문에서는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술과 새로운 인스턴스 조인 기술을 이용하여 방대하고도 이질적인 XML 문서들에 대한 부분 매취 질의(Partial Match Query)를 처리하는 새로운 방법으로, XIR-Branching을 제안한다. 부분 매취 질의는 경로 표현식에 조상-후손 관계성(descendent-or-self axis) "//"를 가지는 질의로 정의되며, 선형 경로 표현식(Linear Path Expression, LPE)과 분기 경로 표현식(Branching Path Expression, BPE)으로 구분된다 일반적 형식의 부분 매취 질의는 분기하는 경로들을 만드는 분기 조건들을 가진다. XIR-Branching의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 방대한 문서들에 주어지는 부분 매취 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Branching은 관계형 테이블을 사용하는 전통적인 스키마-레벨 방법들(XRel, XParent, XIR-Linear[21])에 그 기초를 두고, 역 인덱스(inverted index) 기술과 새롭게 소개하는 인스턴스-레벨 조인 기술인 프리픽스 매취 조인(Prefix Match Join)을 사용하여 질의 처리 효율성과 확장성을 향상시킨다. 전자는 LPE를 처리하기 위한 기술로 XIR-Linear[21]에서 사용한 방법이다. 후자는 BPE를 처리하기 위한 기술로 본 논문에서 새롭게 제안하는 기술이며, 전통적인 방법에서 사용하는 포함 관계 조인(containment join) 보다 효과적인 방법으로 결과 노드(result node)를 찾는다. 기존 연구인 XR-Linear는 역 인덱스를 사용하여 LPE 처리에 우수한 성능을 보이고 있지만, BPE 처리 방법을 다루지 않았다. 그러나. 더욱 구체적이고 일반적인 질의를 위해서는 BPE도 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 BPE까지 다룰 수 있는 새로운 방법으로 기존의 XIR-Linear를 확장한 XIR-Branching을 제안한다. 제안하는 방법은 스키마-레벨 방법으로 질의 대상 후보 집합을 크게 줄인 후, 인스턴스-레벨 조인 방법인 프리픽스 매취 조인으로 최종 결과 집합을 효과적으로 구하는 방법이다. XIR-Branching의 우수성을 보이기 위해 기존 BP포 처리 방법인 XRei, XParent와 비교 분석을 수행한다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 XIR-Branching이 기존 방법들에 비해 수십에서 수백배 효과적이고 확장성 또한 뛰어남을 보인다.