• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.845-850
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• 2011

본 논문에서는 IPTV에 활용하기 위해 이 기종 시스템 간의 통합 운용을 위한 디지털 콘텐츠 유통 비즈니스 모델을 제안하고, 유통 비즈니스 모델을 통한 보호관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 유통 비즈니스 모델은 이 기종 시스템 간에 상호 호환성을 유지하며, REL(Right Expression Language)에 기반한 저작권 보호 문서를 생성하고, 디지털 콘텐츠와 패키지함으로써 새로운 형태의 패키지된 디지털 콘텐츠를 유통 비즈니스 모델에 제공하여 상호 운용적인 환경을 제공하였다. 또한, MPEG-21 표준에 따른 REL 데이터 간의 상관관계를 미리 정의하여 새로운 형태의 패키지된 디지털 콘텐츠를 생성하여 재가공이 쉽다. 디지털 콘텐츠 유통 및 저작 보호기술에서 비용절감의 효과와 저작권 보호를 위한 기존의 CAS(Conditional Access System)와 DRM(Digital Rights Management) 시스템의 보안 기술을 캡슐화 함으로써 보안성을 한층 높일 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.51-59
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• 2012

본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.57-66
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• 2010

최근 IPTV 환경이 점차 개방형 IPTV로 발전함에 따라, 댁내에서 사용되는 IPTV 단말의 경우도 다양한 형태로 발전하고 있다. 이러한 환경에서 사용자는 노트북, 휴대폰, PDA와 같은 댁내에 존재하는 다양한 IPTV 서비스 가용 단말을 통해 IPTV를 시청할 수 있게 된다. 하지만, 방송 콘텐츠보호를 위해 셋탑박스 (STB)에 탑재된 CAS 기술로 인해 같은 댁내에서도 각 단말의 개수만큼의 STB를 필요로 하거나, STB에 연결가능한 모든 단말에는 CAS가 해제된 상태로 무제한 제공하여야 하는 것이 현재의 기술 수준이다. 본 논문에서는 추가적인 STB 설치 없이 댁내 사용자가 선택한 IPTV 가용 단말들로 컨텐츠를 재분배함과 동시에 서비스 사업자가 복수의 사용자 단말에 대하여 수신제어가 가능한 기술을 제안한다. 제안 기법은 RSA 서명의 개인키 분할 방식을 사용하여 STB에서 댁내 IPTV 단말로 전달되는 컨텐츠를 기존 CAS 시스템을 통해 스크램블링된 내용 그대로 재암호화과정 없이 전달할 수 있다. 따라서, 제안기법은 STB에서 사용자 단말 구간에 재암호화 기법을 활용하여 콘텐츠를 분배하는 기존 기법에 대비하여, 기존의 보안 수준을 유지하면서도 계산량 및 전송량 측면에서 기존 기술과 비교하여 많은 성능개선과 함께, 댁내에 재분배되는 컨텐츠에 대한 불법적인 유출을 방지하는 효과도 부수적으로 제공한다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제17권3호
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• pp.178-187
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• 2005

경사식 방파제에서 파랑과 구조물의 상호작용에 의하여 발생되는 처오름에 대한 파고i주기결합분포의 영향을 해석할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 제시되었다 처오름과 관련된 파괴모드의 정의에 따라 수면의 불확실성에 따른 영향을 해석할 수 있는 신뢰함수가 유도되었다. 특히 신뢰함수에 주기가 하나의 확률변수로 포함되어, 주기의 통계적 특성과 분포함수가 직접적으로 고려될 수 있을 뿐만 아니라 평균주기에 따른 파고분포의 거동특성이 조건부파고분포에 의해 올바로 고려될 수 있었다. 주기의 영향을 받지 않는 유의파고의 극치분포를 이용한 신뢰성 해석의 결과와 비교하여, 파고-주기결합분포를 이용한 신뢰성 해석이 극치분포를 이용한 신뢰성 해석보다 더 큰 파괴확률을 추정한다는 사실을 확인할 수 있었다. 따라서 중요한 구조물인 경우, 극치분포를 이용하여 경사식 방파제의 마루높이가 결정되더라도 단일 폭풍사상에 대하여는 파고-주기결합분포를 이용한 추가적인 해석이 필요하다. 한편 주기의 분포함수에 영향을 주는 계수에 따른 신뢰지수의 거동특성이 해석되었는데, 이에 따른 영향은 매우 작은 것으로 나타났다. 그러나 평균주기에 의한 파고분포의 거동에 따른 신뢰지수의 차이는 큰 것으로 나타났다 이는 파괴확률에 미치는 주기의 영향이 파고분포를 통하여 주로 발생된다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 수면 변동 효과를 고려한 합리적인 마루높이 산정을 위해 마루높이의 변화에 따른 파괴확률을 산정하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제21권1호
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• pp.217-247
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• 2016

Five extended cylindrical reticulated shells are proposed by changing distribution rule of diagonal rods based on three fundamental types. Modeling programs for fundamental types and extended types of cylindrical reticulated shell are compiled by using the ANSYS Parametric Design Language (APDL). On this basis, conditional formulas are derived when the grid shape of cylindrical reticulated shells is equilateral triangle. Internal force analysis of cylindrical reticulated shells is carried out. The variation and distribution regularities of maximum displacement and stress are studied. A shape optimization program is proposed by adopting the sequence two-stage algorithm (RDQA) in FORTRAN environment based on the characteristics of cylindrical reticulated shells and the ideas of discrete variable optimization design. Shape optimization is achieved by considering the objective function of the minimum total steel consumption, global and locality constraints. The shape optimization for three fundamental types and five extended types is calculated with the span of 30 m~80 m and rise-span ratio of 1/7~1/3. The variations of the total steel consumption along with the span and rise-span ratio are analyzed with contrast to the results of shape optimization. The optimal combination of main design parameters for five extended cylindrical reticulated shells is investigated. The total steel consumption affected by distribution rule of diagonal rods is discussed. The results show that: (1) Parametric modeling method is simple, efficient and practical, which can quickly generate different types of cylindrical reticulated shells. (2) The mechanical properties of five extended cylindrical reticulated shells are better than their fundamental types. (3) The total steel consumption of cylindrical reticulated shells is optimized to be the least when rise-span ratio is 1/6. (4) The extended type of three-way grid cylindrical reticulated shell should be preferentially adopted in practical engineering. (5) The grid shape of reticulated shells should be designed to equilateral triangle as much as possible because of its reasonable stress and the lowest total steel consumption.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.119-130
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• 2017

다변량 분포에서의 VaR (Value at Risk)와 CTE (Conditional Tail Expectation)에 관한 많은 연구문헌에서는 특정한 포트폴리오 구성비를 이용하여 일변량 분포로 변환하여 추정하였다. 다변량 분포에서 분위수에 관한 많은 연구가 존재한다. 그러나 분위수가 유일하게 존재하지 않으므로, VaR와 CTE의 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다변량 분위 벡터를 이용한 대안적인 VaR와 통합적인 다변량 CTE의 연구를 확장하여, 여러 종류의 포트폴리오로 구성된 다양한 비율 조합에 따른 가중 CTE 벡터들을 제안한다. 일변량에 대한 CTE 관계식을 다차원의 관계식으로 확장하고, 일변량의 관계식과의 특징과 차이점에 대하여 토론한다. 정규분포로부터 추출한 자료와 실증 예제를 통하여 본 연구에서 제안한 가중 CTE를 탐색하면서 가중 CTE의 활용성과 장점을 유도한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권11호
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• pp.5-16
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• 2012

일부 지점에서 수행된 시추조사결과를 이용하여 미조사구간의 지층분포를 추정하는 경우, 예측하고자 하는 변수들의 공간적인 분포 추정뿐만 아니라 추정결과에 수반되는 불확실성을 정량적으로 평가하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 송도신도시 풍화토층 출현심도 추정결과의 국부적 불확실성을 지시자 방법을 이용하여 평가하였다. 지시자 방법을 이용하여 작성한 각 위치에서의 조건부 누적분포함수의 평균을 이용하여 송도신도시 풍화토층 출현심도의 공간적 분포를 추정하였다. 또한, 조건부 누적분포함수와 손실함수를 이용하여 송도신도시의 최적 풍화토층 출현심도를 결정하였다. 본 논문에서 이용한 손실함수를 고려할 수 있는 설계방법이 지반공학분야에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3984-4005
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• 2017

Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.855-863
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• 2000

K개의 인식기로부터 관찰된 K개 결정을 결합하는 결합 방법론 중의 하나인 BKS (Behavior-Knowledge Space) 방법은 아무런 가정 없이 이들 결정을 결합하지만, 관찰된 K개 결정을 저장하고 관리하려면 이론적으로 기하학적인 저장 공간을 만들어야 한다. 즉, K개의 인식기 결정을 결합하기 위하여 (K+1)차 확률 분포를 필요로 하는데, 작은 K라 할지라도 그 확률 분포를 저장하거나 평가하는 것이 어렵다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러한 문제점을 극복하기 위해서는 고차 확률 분포를 몇 개의 구성 분포로 나누고, 이들 구성 분포의 곱(product)으로 고차 확률 분포를 근사시켜야 한다. 그러한 이전 방법 중의 하나는 그 확률 분포에 조건부 독립 가정을 적용하는 것이고, 다른 방법으로는 [1]에서와 같이 그 확률 분포를 단지 트리 의존관계 또는 2차 구성 분포의 곱으로 근사하는 것이다. 본 논문에서는, 구성 분포의 곱으로 근사하는 방법에서, 2차 이상의 고차 구성 분포까지 고려하여 (K+1)차 확률 분포를 d차 ($1{\le}d{\le}K$) 의존관계에 의한 최적의 곱으로 근사하고, 베이지안 방법과 그 곱을 기반으로 다수 인식기의 결정을 결합하는 의존관계 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 표준 CENPARMI 데이타베이스로 실험되어 평가되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.