• 한국통신학회논문지
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• 제34권11A호
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• pp.862-869
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• 2009

본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.193-203
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• 2005

XML은 인터넷 상에서 데이타의 표현 및 전송 표준으로 인식되고 있다. XPath는 XML 문서의 특정 부분을 규정하는 표준으로, XML 질의 처리와 접근 제어에 적합한 언어이다 본 논문에서는 XPath를 사용자 질의 및 접근 제어 정보를 표현하는 방법으로 사용하는 XML 접근 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 접근 제어 XPath 표현식을 통해 질의 XPath 표현식을 필터링하여 XML 문서에 대한 접근을 제어한다. 이를 위하여 XML 접근 제어 트리(XACT)를 정의하고, 이 트리를 이용하여 질의 XPath 표현식에서 접근 허용되는 부분만을 추출한다. XACT는 XML 엘리먼트들에 대한 구조적 요약으로 에지를 구성하고, 접근 제어 정보로 노드를 구성한 구조이다. 제안하는 방법의 정확성을 보이고, 기존방법과의 성능을 비교한다

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.266-273
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• 2005

대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.959-974
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• 2020

High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.205-213
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• 2019

네트워크 강건성은 네트워크의 가장 중요한 요구특성 중 하나이다. 전술 통신 네트워크에서 강건성은 공격 단계를 지속적으로 유지하는 핵심 기능이다. TICN이라고 하는 육군의 전술 통신 네트워크는 격자형과 트리형 네트워크 토폴로지가 혼합되어 있으며, 트리형 구조는 네트워크 강건성에서 다소 약하다. 따라서 본 논문에서는 그래프 이론을 적용하여 현재 전술 통신 네트워크의 취약점인 단절점과 브리지를 탐색하고 이 부분을 개선하기 위해 기존 네트워크에 링크를 추가하여 네트워크를 생성한다. 이후 SNA 기반 네트워크 강건성 평가를 위해 핵심 노드를 단절하여 각 네트워크의 지표 변화를 관찰한다. 실험 결과, 보완된 네트워크의 강건성이 기존 운용개념 하의 네트워크 구조보다 개선되었음을 보여준다.

• ALGAE
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• 제36권3호
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• pp.165-174
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• 2021

Radicilingua Papenfuss and Calonitophyllum Aregood are two small genera of the family Delesseriaceae that consist of only three and one taxonomically accepted species, respectively. The type species of these genera, Radicilingua thysanorhizans from England and Calonitophyllum medium from the Americas, are morphologically very similar, with the only recognized differences being vein size and procarp development. To date, only other two species were recognized inside the genus Radicilingua: R. adriatica and R. reptans. In this study, we analysed specimens of Radicilingua collected in the Adriatic and Ionian Sea (Mediterranean), including a syntype locality of R. adriatica (Trieste, northern Adriatic Sea), alongside material from near the type locality of R. thysanorhizans (Torpoint, Cornwall, UK). The sequences of the rbcL-5P gene fragment here produced represent the first molecular data available for the genus Radicilingua. Phylogenetic reconstruction showed that the specimens from the Adriatic and Ionian Seas were genetically distinct from the Atlantic R. thysanorhizans, even if morphologically overlapping with this species. A detailed morphological description of the Mediterranean specimens, together with an accurate literature search, suggested that they were distinct also from R. adriatica and R. reptans. For these reasons, a new species was here described to encompass the Mediterranean specimens investigated in this study: R. mediterranea Wolf, Sciuto & Sfriso. Moreover, in the rbcL-5P tree, sequences of the genera Radicilingua and Calonitophyllum grouped in a well-supported clade, distinct from the other genera of the subfamily Nitophylloideae, leading us to propose that Calonitophyllum medium should be transferred to Radicilingua.

• Natural Product Sciences
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• 제24권4호
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• pp.235-240
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• 2018

Betula platyphylla var. japonica (Betulaceae), also known as Asian white birch, is an endemic medicinal tree, the bark of which has been used in Chinese traditional medicine for the treatment of various inflammatory diseases. In our continuing search for bioactive compounds from Korean natural resources, a phytochemical investigation of the bark of B. platyphylla var. japonica led to the isolation of 7-oxo-${\beta}$-sitosterol (1) and soyacerebroside I (2) from its ethanol extract as main components by liquid chromatography (LC)/mass spectrometry (MS)-based analysis. The structures of isolates were identified by comparison of $^1H$ and $^{13}C$ nuclear magnetic resonance spectroscopic data and physical data with the previously reported values and LC/MS analyses. To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate that the isolated compounds, 7-oxo-${\beta}$-sitosterol and soyacerebroside I, were isolated in B. platyphylla var. japonica. We examined the effects of the isolates on the regulation of adipocytes and osteoblast differentiation. These isolates (1 and 2) produced fewer lipid droplets compared to the untreated negative control in Oil Red O staining of the mouse mesenchymal stem cell line without altering the amount of alkaline phosphatase staining. The results demonstrated that both compounds showed marginal inhibitory effects on adipocyte differentiation but did not affect osteoblast differentiation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1343-1350
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• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-6
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• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-12
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• 2022

해양조난사고 발생 시 해상 익수자의 안전과 생명 보장을 위해 구조자산을 활용한 신속한 탐색 및 구조작전은 매우 중요하다. 본 연구는 해양관측부이에서 수집되는 기상정보에 다중선형회귀분석, 의사결정나무, 서포트벡터머신, 벡터자기회귀, 순환신경망의 LSTM을 활용하여 울릉도 북서해역의 표층해류를 분석하고 유향과 유속에 대한 각각의 예측모형을 구축하여 예측된 유향과 유속정보를 통해 해상 익수자의 이동경로를 예측하는 모형들을 제안한다. 본 연구에서 적용한 다양한 기계학습 모형을 MAE와 RMSE의 성능 평가척도로 비교해 볼 때 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 익수자 이동지점과 예측모형의 예측지점 간 거리 차이에 있어서도 LSTM이 다른 모형들에 비해 탁월한 성능을 나타내었다.