• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.53-73
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• 2006

최근 PDA, 휴대폰 GPS와 같은 모바일 기기의 발달로 인하여 이동체에 대한 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 기술의 핵심은 이동체로부터 획득된 위치를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 이동체 데이터베이스이며 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 대부분 디스크 기반 환경에서의 이동체 색인을 연구하였으며 이러한 색인은 메인 메모리의 특성을 고려하지 않기 때문에 메인 메모리 DBMS에서는 효율적인 동작을 보장할 수 없다. 따라서, 메인 메모리 환경에 적합한 이동체 색인에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 메인 메모리 DBMS에서 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위한 R-tree 기반의 메인 메모리 색인을 제시한다. 제안한 색인에서는 성장 노드 구조를 사용함으로써 노드 오버플로우 시 노드 분할을 지연하여 노드 분할에 의한 분할 비용이 증가하는 것을 방지한다. 또한, 노드간의 중첩을 줄이기 위한 합병 후 재분할 정책과 노드 MBR이 차지하는 영역 크기 비율을 줄이기 위한 큰 영역을 가진 노드에 대한 분할 정책을 제안함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 성능 평가를 통해서 이 논문에서 제안한 색인은 기존의 색인에 비해서 영역 질의 수행 시 최대 30% 정도의 성능향상을 보여주고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.236-244
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• 2008

본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.274-281
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• 1999

최근 많이 사용되고 있는 많은 고속 대용량의 디스크는 복수 구역을 갖는 존 구조를 가지고 있다. 이와 같은 존 구조 디스크에서는 여러 개의 구역이 존재하고, 각각의 구역(Zone)마다 한 트랙에 존재하는 섹터 수와 대역폭이 다르다. 따라서 모든 트랙이 동일한 수의섹터를 가지는 기존의 디스크를 모델로 사용한 연구들을 존 구조를 갖는 디스크에 적용하고 라운드 로빈 방식으로 저장된 비디오 데이터를 SCAN 기법을 이용하여 읽어 낼 때, 전체 디스크의 전송 속도는 가장 느린 안쪽 구역의 전송 속도로 정해지거나, 데이터 배치 시 저장 공간의 과도한 낭비를 발생시킨다. 이런 단점을 보완하기 위해서 본 논문에서는 디스크의 물리적 구역을 분할과 합병을 통하여 논리적 구역으로 재구성시키는 방법과 재구성된 디스크에서의 최적 블록 전송 크기 결정 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.240-249
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• 2002

최근 인터넷 환경 속에서 이동 에이전트와 관련된 기술들이 지속적인 관심과 연구의 대상이 되고 있다. 이동 에이전트는 사용자가 정한 여정 리스트에 따라 자율적으로 이동을 하며 사용자의 요구사항을 대신하는 대리인의 역할을 한다. 이러한 이동 에이전트를 통해 분산 환경 속에서 여러 가지 이득을 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 이동 에이전트는 보안상 많은 취약점을 가지고 있다. 특히 이동 에이전트에 대한 불법적인 호스트의 공격은 이동 에이전트가 상업적으로 널리 이용될 수 있는데 있어서 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 따른 이동 에이전트 자체에 대한 보안으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트가 가지고 있는 이동성에 따른 위험성을 여정 리스트의 분석을 통해 제거하고 코드의 중요도에 따라 코드를 분할 및 재생성하여 이동 에이전트 자체의 보안을 유지하고자 한다. 또한 이러한 이동 에이전트의 분할 및 재생성을 수행하는 역할을 이동 에이전트 게이트웨이(MAG-Mobile Agent Gateway)로 설계 및 구현하였다. MAG을 통해 이동 에이전트는 보다 안전하게 사용자의 역할을 대신함으로 인해 이동 에이전트가 사용자의 역할을 안전하게 수행하는데 기여하고자 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.3-13
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• 2004

TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.3-12
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• 2001

인터넷 환경 속에서 사용자 또는 터미널의 이동성은 분산환경에서 지속적이 관심과 연구의 대상이 되어 왔다. 사용자의 동기적인(Synchronous) 접근은 시간적으로나 네트워크의 효율적인 측면에서 많은 제약이 발견되었고 이를 해결하고 자 하는 대안으로 연구된 분야가 이동 에이전트(Mobile Agent) 분야이다. 이동 에이전트는 사용자가 정한 여행리스트에 따라 자율적으로 이동을 하며 사용자의 요구사항을 대신하는 대리인의 역할을 한다. 이러한 이동 에이전트를 통해 분산 환경 속에서 여러 가지 이득을 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 이동 에이전트는 보안상 많은 취약점을 가지고 있다. 특히 이동 에이전트에 대간 불법적인 호스트의 공격은 이동 에이전트가 상업적으로 널리 이용될 수 있는 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 따른 이동 에이전트 자체에 대한 보안으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트 가 가지고 있는 이동성에 따른 위험성을 제거하고 코드의 중요도에 따라 코드를 분할 및 재생성하여 이동 에이전트 자 테의 보안을 유지하고자 한다. 또한 이러한 이동 에이전트의 분할 및 재생성을 수행하는 역할을 가상 사설망 (VPN-Virtual Private Network)을 이용하고 이를 이동 에이전트 게이트웨이(MAG-Mobile Agent Gateway)로 설계하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.744-749
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• 2007

물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.111-121
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• 2006

분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.