• 한국문헌정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.335-357
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• 2007

다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.109-114
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• 2005

Twofish 암호알고리즘은 AES인 Rijndael 암호알고리즘에 비하여 알고리즘 자체가 간결하며, 구현의 용이성이 좋지만 처리속도가 느린 단점을 가진다. 그러므로 본 논문은 Twofish 암호알고리즘의 속도를 향상시키기 위하여 개선된 MDS 블록을 설계하였다. 기존 MDS 블록은 Twofish 암호시스템의 critical path를 점유하게 되는 블록으로서 처리속도의 병목현상으로 인한 속도저하의 문제점이 존재하였다. MDS 블록에서 연산자로 사용되는 곱셈연산을 감소시키기 위하여 본 논문은 LUT 연산과 modul-2o연산을 사용하여 MDS자체에 대한 속도저하 및 병목현상을 제거하였다 이러한 결과로 새롭게 설계된 MDS블록을 포함하는 Twofish 암호시스템은 기존 Twofish 암호시스템에 비하여 10$\%$정도 처리속도의 향상을 가져옴을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.117-122
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• 2008

This paper presents a multi-robot localization based on multidimensional scaling (MDS) in spite of the existence of incomplete and noisy data. While the traditional algorithms for MDS work on the full-rank distance matrix, there might be many missing data in the real world due to occlusions. Moreover, it has no considerations to dealing with the uncertainty due to noisy observations. We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nystr$\ddot{o}$m approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1462-1470
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• 2003

정보통신의 발달과 인터넷의 확산으로 인해 정보보안의 필요성이 증대되면서 다양한 암호알고리즘이 개발되어 활용되고 있다. 이와 더불어 암호 공격 기술도 발전하여서, 공격에 강한 알고리즘에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Substitution Permutation Networks(SPN)등의 블록 암호알고리즘에서 교환계층의 선형변환행렬이 Maximum Distance Separable(MDS) 코드를 생성하면 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 보인다. 본 논문에서는 선형변환행렬이 MDS 코드를 생성하는가를 판단하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 선행변환행렬의 입력코드는 GF(2$^n$)상의 원소들로 이들을 변수로 해석할 수 있다. 하나의 변수를 다른 변수들의 대수식으로 변환하고 대입하여 변수를 하나씩 소거한다. 변수가 하나이고 모든 계수가 ‘0’이 아니면 선형변환 행렬은 MDS 코드를 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 모든 정방부분행렬이 정칙인지를 판단하는 알고리즘과 비교하여 곱셈 및 역수 연산수를 많이 줄임으로서 수행 시간을 크게 감소 시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.42-53
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• 2006

본 논문은 다양한 형식으로 구성된 멀티미디어 데이터베이스를 의미적 통합 (Semantic Integration)/검색 (Semantic Retrieval) 하기 위한 멀티미디어 온톨로지 구성 방법에 대해 기술한다. 우리는 이를 위해 멀티미디어 콘텐츠를 기술하고 있는 대표적 표준인 MPEG-7 Multimedia Description Schemes(MDS)와 TV-Anytime 의 개념에 기반한 통합 온톨로지를 구성하고 Web Ontology Language(OWL)를 이용하여 다시 표현한다. 그리고 현재 다른 개념 및 다른 형태의 온톨로지와 우리가 구성한 통합 온톨로지와 의 상호운용성에 대해 기술한다. 마지막으로, 통합 멀티미디어 온톨로지를 이용한 의미적 검색 방법에 대해 기술한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제14권1호
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• pp.237-244
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• 1997

A 14-year old boy was admitted with stuporous mentality. CT scan, MRI and cerebral angiogram revealed SAH and a giant aneurysm of right middle cerebral artery($4{\times}5{\times}5.3cm$). To minimize surgical risk, endovascular treatment was done with MDS(mechanical detachable system)-spiral coil. Follow up MRI showed intraluminal thrombus formation of the aneurysm.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.648-653
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• 2010

비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우에 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하여 개체 간의 관련성을 연구하는 방법으로 지역 최적치가 많은 최적화 문제로 간주할 수 있다. 비계량 다차원 척도법을 위한 기존의 알고리즘은 최대 경사법을 사용함으로 일단 지역 최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 담금질 방법을 비계량 다차원 척도법에 접목하여 지역 최적치에 빠지지 않고 전역 최적치를 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 비계량 다차원 척도법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용하고 실험을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 0.7%에서 3.2%의 향상률을 보였다. 또한 통계적 가설 검정을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제12권1호
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• pp.209-227
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• 2010

최근 경영정보와 마케팅 분야의 최근 연구들은 다양한 미디어 플랫폼 환경에서 소비자들의 지속사용을 유발하는 요인들을 밝히고자 노력하고 있다. 유사한 맥락에서 본 연구는 모바일 데이터 서비스(Mobile Data Services: MDS) 플랫폼에서 사용자들의 서비스 지속사용 의지에 영향을 미치는 선행변수들을 밝히고자 한다. MDS 소비자들은 서비스 사용에 대한 비용을 직접 지불한다. 그러므로 해당서비스의 사용을 통해서 획득할 수 있는 이득과 사용할 때 지불해야 하는 비용이 지속사용을 결정하는 중요한 변수들이 될 수 있다. 이러한 의사결정 과정을 반영하기 위해서 본 연구는 소비자들이 얻을 수 있는 이득으로 인지된 유용성과 인지된 즐거움을 고려하였으며, 지불해야 하는 비용으로 재무적 비용과 정신적 비용을 고려하였다. 본 연구는 고려된 변수들을 기대일치모형(Expectation Confirmation Model: ECM)에 결합하여 MDS 사용자 지속사용을 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 연구 모형에서 제안된 가설들 검증하기 위해서, 설문 응답 시점에서 3개월 이내에 MDS를 이용한 경험이 있는 대학생들을 대상으로 설문조사를 수행하여 총 204부의 설문지를 수집하였다. 수집된 데이터는 PLS(partial least squares)를 이용해서 분석되었다. 분석 결과, 인지된 유용성과 인지된 즐거움은 서비스 지속사용 의지를 형성하는데 도움을 주는 것으로 밝혀졌다. 반대로, 재무적 비용과 정신적 비용은 사용자들의 서비스 지속사용 의지를 저해하는 요인들임이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 MDS 플랫폼에서 소비자들의 지속사용 행태에 대한 깊은 이해를 제공하며, 서비스 활성화를 위한 전략 개발과 시사점 제공에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.427-431
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• 2010

다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

• 벤처다이제스트
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• 통권110호
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• pp.8-11
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• 2007

<나는 2008년 매출 1,000억 임베디드SW 세계 TOP10 달성을 위하여, 지금 무엇을 생각하고 실행해야 하는가를 늘 고민해야 한다>라고 적힌 플랜카드가 걸려 있는 김현철 대표의 집무실. 책상 옆엔 신문지만한 수도권지도가 있고 각기 다른 곳에 스티커를 붙여 놓았다. 180여 명에 이르는 직원들이 사는 곳을 표시해 놓은 것으로, 아침마다 이것을 보며 세계를 향한 도전을 새롭게 한다. 임베디드 기술 최고 기업 'MDS테크놀로지'를 이끄는 김현철 대표를 만나본다.