• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권1호
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• pp.44-52
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• 2008

본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2020

현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권5호
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• pp.1-15
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• 2001

객체지향 데이터베이스를 위한 시각적 질의어(visual query language)의 설계에서 복잡한 질의 조건을 간단하고도 직관적으로 표현할 수 있도록 지원하는 것이 중요한 연구과제가 되고 있다. 본 논문에서는 시각적 객체지향 질의어인 VOQL(Visual Object Query Language)을 제안한다. VOQL은 그래프와 밴다이어그램(Venn Diagram)을 결합한 시각적 표현 기법을 사용하여 객체지향 데이터베이스의 스키마(schema)와 질의어를 하나의 통일된 시각적 표시법으로 표현하며, 객체지향 질의어에 포함된 한정된 경로식(quantified path expression), 집합 연산자, 상속 등의 객체지향 특성도 간단한 시각적 표시법을 이용하여 표현한다. VOQL의 가장 큰 특징은 기존의 시각적 개체지향 질의어들에 비하여 간단하고 직관적인 구문과 의미를 가지며, 뛰어난 질의 표현력을 가진다는 점이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.7-13
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• 2000

객체지향 프로그램의 테스트 적합성 기준에 근거한 구현기반 클래스 테스팅 방법을 제안한다. 데이터 멤버간 종속성과 테스트 데이터 적합성에 대한 공리들을 고려하여 흐름 그래프 기반 테스팅 기준을 만족시키는 테스트 케이스인 메소드의 시퀀스를 생성시킨다. 파생 클래스 테스팅을 위해서 유산관계와 실험을 통해 테스트 비용 절감을 검증한 부모 클래스에 대한 테스팅 정보의 재사용성을 고려한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3197-3218
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• 2012

Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1937-1947
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• 1996

객체 지향 개발 방법을 이용하여 실시간 시스템을 개발할 경우에는 반드시 시간제약 문제를 고려해야 한다. 본 논문에서는 사건의 발생에 따른 시스템의 상태 변이를 상태도로 나타내는 동적 모델에 대한 실시간 규격화로서, OMT와 SDL을 이용한 객체 지향 실시간 시스템 모델링 방법을 제안하였다. 현재 가장 널리 활용되고 있는 OMT방법론의 분석과정에서 생성되는 동적 모델에 실시간 시스템의 시간제약을 반영함으로써 예상시간 도표를 작성하였고, 실시간 예측이 가능하도록 순차 수행, 반복 수행, 병렬 수행에 대한 최대 및 최소 실시간 예측 공식을 제시하였다. 또한, 제안된 방법론을 이용하여 ATM 시스템의 최대 수행 시간을 예측해 보았고 객체 상호 작용 그래프와 SDL의 구문적 표현을 이용하여 ATM 시스템의 사용자 인터페이스에 대한 기능 명세서를 기술하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.75-84
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• 2009

프로그램의 생산성을 향상시키기 위해 프로그램 개발 단계에서 소요되는 비용을 최소화하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 점진 평가는 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이다. 점진 평가 방법은 전체 프로그램을 다시 평가하지 않기 때문에, 프로그램 개발 환경의 실행 효율성 측면에서 고려해 볼 때 매우 중요하다. 본 논문에서는 명령형 언어를 위해 제시된 종속 차트(dependency chart)를 확장하여 객체 지향언어인 자바 같은 언어에서 점진 평가를 수행할 수 있도록 확장된 종속 차트를 제시한다. 객체 지향언어에서 점진 평가를 수행하는 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 정확성을 증명하고 실험을 통해 점진 평가의 효율성을 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.447-450
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• 2003

In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.447-460
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• 2006

본 연구에서는 확률모형의 모수로부터 얻어지는 여러 형태의 함수간의 크기를 다중 비교 하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 비교대상인 모수 함수 간의 선호확률을 베이지안 방법으로 추정하고, 이들로부터 얻어지는 선호행렬을 이용한 새로운 다중비교법이다. 이러한 방법의 제안에 필요한 이론과 비교기준을 고안하였으며, 응용 예로 제안된 방법을 s의 독립인 지수분포 모수의 기하평균 크기 비교에 적용하였다.