• Spatial Information Research
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• 제23권4호
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• pp.79-89
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• 2015

본 연구는 GIS를 이용하여 미시적 수준에서 교통현상을 시뮬레이션 할 수 있는 미시적 수준의 교통모형을 설계 및 구현하는데 목적이 있다. 이를 위해 차량이 GIS 도로 중심선 자료를 차선, 이동속도 등이 반영된 도로 네트워크 자료로 인식하는 방법론을 개발하였으며, 운전자의 주행 행태를 반영하기 위해 환경인식모형, 차두시간분포모형, 차량추종모형 및 차로변경모형으로 행태모형을 설계 및 구현했다. 모형의 정확도 평가는 종로구의 자하문길을 대상으로 관측자료와 예측 자료를 비교하였으며, 그 결과 시간대별 이동 속도를 매우 정확하게 예측한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구현된 GIS 기반의 미시적 수준의 교통모형은 교통 탄소 배출량 분석, 교통류 평가 및 도시기반시설 입지 계획등의 다양한 분야에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국언론정보학보
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• 제23권
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• pp.47-77
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• 2003

이 연구는 새로운 대인커뮤니케이션 매체로 자리잡은 인터넷과 이동전화를 면대면 커뮤니케이션과의 관계 속에서 바라보는 ‘매체간 연구’를 시도했다. 즉 이용자들이 처한 면대면 커뮤니케이션 환경과 인터넷과 이동전화의 이용양상은 어떠한 관계를 맺고 있는가를 경험적 자료를 통해 조명해보았다. 온라인조사방법을 통해 수집된 자료를 분석한 결과, 면대면 커뮤니케이션을 회피하는 사람들은 그렇지 않은 사람들이 비해 면대면 커뮤니케이션 네트워크는 물론 인터넷과 이동전화의 이용에 있어서도 작지 않은 차이를 보였다. 즉, 면대면 커뮤니케이션을 회피하는 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 면대면 커뮤니케이션 네트워크의 폭이 더욱 제한돼 있으며, 인터넷을 사용하게 된 후 인간관계의 폭이 더욱 심하게 위축된 것으로 밝혀졌다. 또한 면대면 커뮤니케이션을 회피하는 사람들은 현실공간의 그것과는 사뭇 다른 새로운 정체성을 사이버공간에서 더욱 적극적으로 실험함으로써 현실에서 충족되지 않는 자신의 욕구를 대리 충족하려 하며, 지신의 인터넷 사용을 자율적으로 통제하지 못하는 ‘강박적 이용’의 양상도 더욱 강하게 표출했고, 이동전화를 통한 현재적 잠재적 커뮤니케이션 네트워크도 더욱 위축돼 있는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.80-90
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• 2012

메디컬 센서노드에서 측정된 생체정보는 홈 헬스 게이트웨이가 장애중이더라도 분실되지 말아야 서비스를 정상적으로 제공할 수 있다. 장애 중에 데이터를 수신할 수 없다면 메디컬 센서노드가 임시로 로컬저장소에 저장하거나 다른 센서노드와 상호 교신하여 저장 공간이 가장 많을 것으로 예상되는 센서노드를 선정한 후 분산 보관한다면 생체정보의 분실을 최소화 할 수 있다. 뿐만 아니라 정보의 측정주기는 생체정보의 유형에 따라 다르기 때문에 분산 보관에 필요한 공간이 기기마다 다르므로 보다 효율적인 보관기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 각각의 다양한 측정주기를 갖는 생체정보 센서노드간의 효율적 분산보관 프로토콜(DAP)을 제안하였다. 또한 DAP의 효용성을 확인하기 위해 센서노드와 게이트웨이 간에 DAP을 설계하고 구현하였다. 구현한 프로그램을 이용하여 실험을 한 결과, 99.3%의 높은 회수율과 적중률을 구할 수 있어 일시적인 장애에는 센서노드가 그 역할을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.291-300
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨터 환경은 사용자가 언제 어디서나 컴퓨터를 이용할 수 있도록 네트워크를 통해 상호 연결된 보이지 않는 수많은 컴퓨터(Invisible Computer)가 편재되고 사용자가 원하는 대로 쉽게 이용할 수 있는 컴퓨팅 환경을 지향하고 더 나아가서는 사용자가 원하는 컴퓨팅을 컴퓨터 스스로 알아서 (상황인식 Context Awareness) 제공하는 스마트 환경이다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 보안에 있어 특히 취약한 면을 많이 내포하고 있다. 그 중에서도 분산된 다양한 컴퓨팅 기기들이 도처에 존재함으로 인해 사웅자 주턴에 있는 기기 중에서 사웅자 혹은 서버에 인증된 기기로의 위장공격 등이 가능해진다. 이에 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 가지는 방식을 제안한다. 디바이스의 이동을 통한 인증 모델을 제시한다. 이는 개인의 작은 디바이스가 다른 사용자의 공간(MD: Multi Domain)로 이동하였을 경우 디바이스를 통한 인증을 실쳔하는 방식과 사용자 자신의 공간(SD: SinEle Domain)으로 이동하였을 경우 디바이스를 통한 인증을 실현하는 두 가지 방식을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.49-56
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• 2020

Detecting shadows in images and restoring or removing them was a very challenging task in computer vision. Traditional researches used color information, edges, and thresholds to detect shadows, but there were errors such as not considering the penumbra area of shadow or even detecting a black area that is not a shadow. Deep learning has been successful in various fields of computer vision, and research on applying deep learning has started in the field of shadow detection and removal. However, it was very difficult and time-consuming to collect data for network learning, and there were many limited conditions for shooting. In particular, it was more difficult to obtain shadow data from buildings and satellite images, which hindered the progress of the research. In this paper, we propose a method for generating shadow data from buildings and satellites using Unity3D. In the virtual Unity space, 3D objects existing in the real world were placed, and shadows were generated using lights effects to shoot. Through this, it is possible to get all three types of images (shadow-free, shadow image, shadow mask) necessary for shadow detection and removal when training deep learning networks. The method proposed in this paper contributes to helping the progress of the research by providing big data in the field of building or satellite shadow detection and removal research, which is difficult for learning deep learning networks due to the absence of data. And this can be a suboptimal method. We believe that we have contributed in that we can apply virtual data to test deep learning networks before applying real data.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11A호
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• pp.979-986
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• 2005

광전달망(Optical Transport Network)에서 사용자의 서비스 요구는 종종 주기적인 특성을 보이므로 이러한 계획 연결 요구에 대하여 시간 중복성을 RWA 문제에 이용할 수 있다. 계획 연결 요구의 RWA 문제는 조합 최적화 방법(Combinatorial Optimal Solution)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반한 순차적(sequential) RWA(sRWA) 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하거나 많은 연산을 필요로 하므로 본 논문에서는 그룹화를 통해 계획 연결 요구들의 시간 중복성을 이용하여 효과적으로 경로 설정 및 파장 할당을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 sRWA 보다 같거나 작은 파장 수를 사용하여 $54\%$ 이상의 계산량의 성능 향상을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.189-196
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• 2011

창의적인 디자인 컨셉(Concept) 개발을 위해서는 팀원들의 아이디어 발상량(發想量)이 매우 중요하다. 기획에서 제안까지 브레인스토밍 발상 방법을 통하여 과제에 대한 창의적인 문제점 도출(導出)과 해결 방안에 대한 과정과 원리를 이해할 수 있다. 따라서 아이디어 발상량 도출은 자유로운 생각들을 단어로 표현하는 것이다. 처음부터 좋은 아이디어를 내려하기 보다는 많은 아이디어를 만드는 것이 중요하다. 본 논문은 기존의 실제(實際) 브레인스토밍의 프로세스를 연구하고, 웹(Web) 환경에서 업그레이드(Upgrade) 되어진 네트워크 서비스와 멀티미디어 기술을 활용하여 아이디어 발상과 정리(整理)를 전개하는 것이다. "Webstorming" 프로그램의 Brainwriting과 Braindrawing 과정을 통해 장소나 시간 제약 없이, 쓰기, 그리기를 통하여 요소(要素) 군집(群集)별 아이디어 발상량을 비교한 후에, 디자인 팀원들의 요소 군집별 특성을 분석하여 창의적인 아이디어 발상 방법을 제시한다. 본 연구는 지식정보화 사회에서 디자인과 IT관련 기술을 응용하여, 상품 기획, 상품 개발, 마케팅에 활용함으로서 국가적인 디자인 경쟁력을 확보하고 부가가치를 높이는데 기여하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.175-181
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• 2006

공간 데이터베이스 호스트의 이동성은 어디서나 필요한 공간 데이터에 대한 접근을 가능하게 하지만, 시스템의 특징인 이동성과 이로 인한 네트워크의 불안정성으로 인하여 전통적인 분산 환경에서의 데이터베이스 트랜잭션 처리 방법으로는 처리하기 어려운 단점을 가지고 있다. 특히, 위치 투명성을 제공하는 분산 컴퓨팅 환경과는 달리 이동 컴퓨팅 환경은 위치 의존적인 특성을 가지므로 트랜잭션 처리에 있어서도 분산 트랜잭션에 참여하는 이동 호스트의 이동성을 반영하기 위한 새로운 모델이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 기존 이동 트랜잭션 모델들이 고려하지 않는 이동 호스트의 이동 경로 양식인 지리적 기준으로 트랜잭션을 처리하는 Feature 기반 트랜잭션 처리 모델을 구현한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.21-31
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• 2015

현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.