• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.51-60
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• 2004

개방형 GIS에서 GIS 클라이언트는 동일한 인터페이스를 통해 서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터에 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 따라서, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어는 서로 다른 GIS 서버간의 상호 운용성(interoperability)을 보장한다. 그러나, GIS 클라이언트가 공간 데이터에 접근하기 위해서 표준 인터페이스론 사용한다면, 사용자의 응답시간이 느려지는 단점을 갖는다. 왜냐하면, 상호 운용성을 위해서는 각 GIS 서버로부터 접근된 공간 데이터를 표준 인터페이스를 통해 접근할 수 있도록 OLE/DB의 로셋과 같은 공통된 데이터 모델로 변환해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 GIS 클라이언트에서 데이터 버퍼를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서는 공간 분할에 의한 버퍼관리 방법을 설계하고, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어인 MapBase 컴포넌트를 통해 구현하였다. 또한 성능 평가 실험을 통해 이 논문에서 제안한 버퍼 관리 방법이 GIS 클라이언트에서 데이터 접근 성능을 개선함을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제10권1호
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• pp.61-76
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• 2002

최근 무선 인터넷의 급속한 확산과 휴대장치 기술의 발전으로 PDA를 이용한 모바일 지도 서비스가 보편화되고 있다. 지도 서비스를 위한 공간 데이터는 용량이 크고,공간 연산 또한 비용이 매우 간 반면 PDA는 저장 장치의 용량이 작고 프로세서의 성능이 낮다 따라서 PDA용 공간 색인은 작은 규모이면서도 총간 연산의 여과 효율이 좋아야 한다 이 논문에서는 저용량, 낮은 성능의 PDA에 적합한 총간 색인 구조인 MHF를 제안한다. MHF는 간단한 구조로 공간 효율성을 높이면서, 직접 탐색 방법인 해슁을 도입하여 검색 효율을 높였다. 그러고 2차인 총간 색인의 80%이상을 차지하는 치소 경계사자형(MBR) 정보를 압축하기 위한 HMBR을 제안한다. HMBR은 MBR의 표현량을 약1/3으로 단축함에도 불구하고, 공간 데이터의 대부분을 차지하는 작은 객체인 경우에는 정량화에 의한 정보 손실이 전혀 없어 여과 효율이 좋다. 실험 결과 색인의 크기, MBR 비교 연산 횟수, 여과 효율, 공간 연산의 수행 시간 측면에서 제안한 HMBR을 이용한 MHF 공간 색인이 PDA에 가장 적합한 구조임을 보여주었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.101-112
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• 1999

본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.27-35
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• 2017

가까운 미래에는 빅데이터의 많은 부분을 IoT 데이터가 차지할 것이라는 전망이 나오고 있다. 그에 따라, IoT 데이터의 많은 부분을 차치하는 센서 데이터에 관한 관심과 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 여러 분야에서 활용되고 있는 센서 데이터는 분석할 때 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하게 되면 정확한 분석이 어려우며, 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위해 수집된 원자료를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하였다. 또한, 점점 늘어나고 있는 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 처리하였다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며, 각 단계를 매퍼와 리듀스로 구현하였다. 제안한 기법의 평가를 위해서 3가지 환경에서 비교하였으며, 그 결과 이상치 탐지 및 제거를 하고자 하는 데이터의 용량이 커질수록 스파크를 이용한 분산처리환경에서의 처리가 가장 빠르다는 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.243-248
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• 2003

본 논문에서는 학습 자료로부터 비선형 특징추출과 분류를 위한 점진적인 커널 주성분 분석 방법(IKPCA)을 제안한다. 일괄처리 방식의 커널 주성분 분석 방법은 학습 자료의 크기가 클 경우 과도한 계산량이 문제가 된다. 또한 새로 추가 되는 학습 자료가 있을 경우 고유벡터를 계산하기 위해 고유공간 전체를 다시 계산해야 하는 문제점이 있다. IKPCA는 이러한 문제점들을 고유공간 모델의 점진적인 계산과 경험 커널사상에 의해 해결하였다. IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석에 비해 기억공간 요구량에 있어 효율적이며 학습 자료의 재학습에 의해 성능을 쉽게 향상시킬 수 있다. 비선형 자료에 대한 실험을 통해 IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석 방법에 비해 특징추출과 분류 문제의 성능에 있어 유사한 결과를 나타내었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.153-163
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• 2023

This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.

• 대한핵의학회지
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• 제32권3호
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• pp.225-237
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• 1998

목적: $H_2^{15}O$ 양전자단층촬영으로 작업기억을 조사할 때 뇌기능을 국소화한 뇌기능지도를 만들기 위해 동원되는 통계적 가정과 추론의 여러 방법을 해석하고 뇌활성화와 관련된 뇌기능 국소화 방법에 영향을 미치는 요소를 조사하였다. 대상 및 방법: 정상인 6명에 대하여 각각 대조과제, 언어성 작업기억 활성화과제 2종류, 시각적 작업기억 활성화과제 1종류를 수행시키며 뇌혈류 $H_2^{15}O$ PET 촬영을 시행하였다. SPM96 소프트웨어를 이용하여 각 영상과 표준지도의 뇌피질 경계가 일치 되도록 부분 선형적으로 변형하였으며 선형화한 비선형적 변형 방법으로 사람에 따라 나타나는 뇌피질 및 내부 구조의 미세한 차이를 제거하였다. 공간정규회된 영상들을 16mm의 FWHM을 갖는 가우시안 커널로 중첩적분하여 편평화하였다. 각 화소의 방사능 계수는 뇌피질전체 뇌혈류, 활성화에 의한 특정 효과, 여러 교란변수의 영향과 오차의 선형 결합으로 이루어진다는 일반선형모델을 가정하고 공분산분석 방법으로 전체 뇌혈류 차이를 제거하였다. 각 화소의 방사능 계수가 자극과 뇌활성화 작업에 상관없을 경우 평탄한 무작위 가우스장의 행동을 따른다고 가정하고 특정화소의 계수차이가 이 무작위장의 정상적인 교란 이상인지 검정하였다. 화소별 t 값을 Z 값으로 바꾸어 표현하고 가설검정 결과에 따라 화소, 덩어리, 화소 또는 덩어리의 차이가 얼마나 유의한지 제시하였다. 결합분석을 하여 여러 과제를 수행할 때 동시에 화소의 계수가 증가하는 곳을 찾았다. 각 화소의 Z 값을 3차원으로 렌더링한 표준지도와 투명유리뇌에 투사하여 활성화된 부위를 알아볼 수 있게 하였다. 결과: 피검자 모두 성공적으로 검사를 마쳤으며 대조 과제와 기억 과제를 수행하는 동안 피험자는 평균 95%를 맞췄다. 활성화된 덩어리의 개수는 언어성 기억과제 I에서 4개, 언어성 기억과제 II에서 9개, 시각적 기억과제에서 9개, 결합분석에서 6개였다. 언어성 기억과제에서는 주로 왼쪽 뇌가, 시각적 기억과제에서는 오른쪽 뇌가 활성화되었다. 결론: $H_2^{15}O$ 양전자 단층촬영술과 통계적 파라메터 지도작성법이 언어성 및 시각적 작업기억과 관련되어 활성화된 지 영역을 찾는데 유용하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권2호
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• pp.282-292
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• 2003

본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.