• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1125-1136
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• 2010

최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권1호
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• pp.42-49
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• 2015

In laser pointer interaction systems, laser spot detection is one of the most important technologies, and most of the challenges in this area are related to the varying backgrounds, and the real-time performance of the interaction system. In this paper, we present a robust dictionary construction and update algorithm based on a sparse model of background subtraction. In order to control dynamic backgrounds, first, we determine whether there is a change in the backgrounds; if this is true, the new background can be directly added to the dictionary configurations; otherwise, we run an online cumulative average on the backgrounds to update the dictionary. The proposed dictionary construction and update algorithm for laser spot detection, is robust to the varying backgrounds and noises, and can be implemented in real time. A large number of experimental results have confirmed the superior performance of the proposed method in terms of the detection error and real-time implementation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.231-232
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• 2007

In this paper, a fault diagnosis and control integrated system (FDCIS) was developed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The objectives of the proposed model predictive control were to minimize both the difference between the predicted TE power and the desired power, and the variation of control drum angle that adjusts the control reactivity. Also, the objectives were subject to maximum and minimum control drum angle and maximum drum angle variation speed. A genetic algorithm was used to optimize the model predictive controller. The model predictive controller was integrated with a fault detection and diagnostics algorithm so that the controller can work properly even under input and output measurement faults. With the presence of faults, the control law was reconfigured using online estimates of the measurements. Simulation results of the proposed controller showed that the TE generator power level controlled by the proposed controller could track the target power level effectively even under measurement faults, satisfying all control constraints.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.179-189
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• 2007

고객이 제품을 구매할 때에는 항시 구매패턴이 생기기 마련인데, 이러한 구매패턴을 찾아 나가는 과정을 장바구니 분석이라 부른다. 장바구니 분석은 Microsoft Association Algorithm에서는 두 가지 단계로 구성되어 있는데, 첫 번째 단계는 빈발항목집합을 찾아내는 과정이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 빈발항목집합을 근거로 하여 이들의 중요도를 비교하는 단순한 계산과정이다. 빈발항목집합을 찾아내는 첫 번째 단계는 장바구니 분석에 있어서 핵심부분임에도 불구하고, OLAP 큐브에 적용할 때에는 추적분석이 불가능해지거나 허구의 빈발항목집합이 생성되는 등 여러 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 장바구니 분석에 있어서 추적분석을 가능하게 하고 실제의 빈발항목집합만을 생성시키는 새로운 OLAP 큐브 구조의 설계법을 제안하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.113-119
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• 2008

월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권9B호
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• pp.1609-1617
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• 2000

본 논문에서는 SEED 알고리즘을 구현하는 암호 보조 프로세서를 설계하였다. 속도 와 면적 사이의 상반 관계를 고려하여, 암호 보조 프로세서는 1 라운드 동작을 3개의 부분 라운도로 나누고, 클럭마다 하나의 부분 라운드를 수행하는 구조를 갖는다. 동작속도를 향상시키기 위해서 암호 및 복호 동작의 라운드 키를 온라인 사전 계산 기법을 사용하여 계산하였으며, 다양한 분야에 응용할 수 있도록 4가지 동작 모드를 지원한다. 그리고 데이터의 외부 입출력 동작에 따른 성능 저하 문제를 제거하기 위해, 암호 보조 프로세서의 암.복호 동작과 데이터의 입출력 동작을 병렬로 수행하는 방식을 사용하였다. 설계한 암호 보조 프로세서는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며, 설계된 회로는 약 29,300개의 게이트로 구성되며, 100 Mhz 동작 주파수와 ECB 동작 모드 조건에서 약 237 Mbps의 암.복호율의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.495-498
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• 2005

본 연구에서는 전략적 마케팅을 위한 지능형 인터넷 쇼핑몰을 설계하고 구현하기 위해 고객들의 접속 기록과 상품 구매 기록 및 신상정보를 데이터마이닝 기법에 의해 통계적으로 분석하고 고객을 세분화하여, 고객이 상품에 대한 인기도에 따라 상품 진열을 자동적으로 구성할 수 있는 알고리즘 향상에 관한 연구이다. 본 시스템을 통하여 쇼핑몰 관리자의 주관적인 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 기존의 쇼핑몰 관리 업무를 자동화 할 수 있으며, 또한 최근에 급격하게 증가하고 있는 전자상거래 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 형태의 마케팅 기법을 제시할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.178-184
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• 2003

Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5112-5128
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• 2016

Tracking human body is an important problem in computer vision field. Tracking failures caused by occlusion can lead to wrong rectification of the target position. In this paper, a robust human tracking algorithm is proposed to address the problem of occlusion, rotation and improve the tracking accuracy. It is based on Tracking-Learning-Detection framework. The key auxiliary information is used in the framework which motivated by the fact that a tracking target is usually embedded in the context that provides useful information. First, face localization method is utilized to find key face location information. Second, the relative position relationship is established between the auxiliary information and the target location. With the relevant model, the key face information will get the current target position when a target has disappeared. Thus, the target can be stably tracked even when it is partially or fully occluded. Experiments are conducted in various challenging videos. In conjunction with online update, the results demonstrate that the proposed method outperforms the traditional TLD algorithm, and it has a relatively better tracking performance than other state-of-the-art methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.49-56
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• 2006

P2P 분산 시스템의 가장 큰 특징은 해당 피어들이 항상 온라인 상태일 것이라는 보장이 없다는 것이다. 즉 P2P 시스템을 이용할 때에는 해당 피어로부터 파일을 다운로드받다가 다운로드 되지 않는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위한 연구의 대부분은 재전송이라는 방법에 의존하고 있다. 이는 P2P 시스템의 성능 저하의 원인이 되므로 이에 대한 해결책이 필요하다. 본 연구에서는 해당 P2P 시스템을 이용하는 사용자의 평균 이용 시간대의 분석 자료를 자원 제공자 선택의 기준으로 적용하여 자원 전송 보장성을 높이고, 또한 인기도 높은 자원에 대해서 자료 전송 기회를 높여주는 역할의 기존의 분산 객체 리플리케이션 기법들과의 조합에 의한 분산 객체 전송률이 향상된 검색 알고리즘을 제안한다.