• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.817-827
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• 2015

현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 ${\kappa}$와 ${\beta}$ 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.210-214
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• 2008

로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1435-1444
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• 2006

본 논문은 얼굴 영상에서 추출된 특징 값들을 주성분 분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)을 이용하여 재해석하고, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; 이하 SVM)을 이용한 이진 분류를 통하여 효과적이면서 실시간으로 얼굴을 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 얼굴과 얼굴이 아닌 영상들로 학습데이터를 구성하여, 이 영상들로부터 Haar-like 특징값들을 추출한다. 추출된 다량의 특징 값들 중에 얼굴과 얼굴이 아닌 영역에 대하여 판별 능력이 우수한 특징값들은 PCA를 이용하여 재해석되고 유용한 특징들을 선별한다. 선별된 특징들을 SVM의 입력 차원으로 사용하여 최종 분류기를 학습 및 구성한다. 제안하는 분류기는 학습데이터 집단의 구성에 크게 영향을 받지 않고, 소량의 학습데이터만으로도 90.1%의 만족할만한 얼굴 검출률을 보여주며, $320{\times}240$ 크기의 영상에 대하여 실시간 얼굴 검출에 사용 가능한 초당 8프레임의 처리속도를 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.1-13
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• 2007

GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.65-84
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• 2023

라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 수산경영론집
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• 제34권1호
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• pp.9-30
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• 2003

This paper tries to suggest a rational proposal for the distribution of compensation of common property fisheries damages caused by a large scale coastal reclamation. For the purpose the paper introduces the approach of alternative cost of the use of fishing ground. The background of the paper is the legal conflict between tenants and non-tenants, both of whom are common owners of seaweed cultivation ground, in the distribution of compensation for damages. In principal, so far as the seaweed cultivation right is a common property of the fishing association, the compensation is also a common property of it. Therefore the distribution method of the compensation entirely depends on the decision of the association. But in case that the numbers of non-tenants is larger than those of tenants, the distribution of the compensation is usually unfavorable to the tenants even though the latter is the key contributor to the realization of present value of the common property. The paper aims to show an appropriate distribution method based on the economic principle of optimal distribution. In others words, the value added to the economic value of alternative use of the fishing ground should be distributed to the tenants. the value amount of alternative use of the fishing ground should be equally distributed to the members of the association.

• 한국항만학회지
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• 제1권1호
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• pp.21-47
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• 1987

Nowaday all the countries of the world have studied the various problems caused in operating their own ports efficiently. Ship delay in the port is attributal to the inefficient operation in the navigation aids, the cargo handling, the storage and transfer facilities, and to the inefficient allocation of gangs or to a bad service for ships. Among these elements the allocation of gangs is the predominating factor in minimizing ship's turn round time. At present, in the case of Pusan Port. the labour union and stevedoring companies allocate gangs in every hatches of ships by a rule of thumb, just placing emphasis on minimizing ship's turn round time, without applying the principle of allocation during the cargo handling. Owing to this the efficiency of the cargo handling could not be expected to be maximized and this unsystematic operation result in supplying human resources of much unnecessary surplus gangs. Therefore in this paper the optimal size and allocation of gangs for minimizing the ship's turn round time is studied and formularized. For the determination of the priority for allocation the evaluation function, namely $F=PHi^{n}{\times}(W+H)$, can be obtained; where, PHI : Principal Hatch Index W : Total Cargo Weight represented in Gang-Shifts H : Total Number of Ship's hatches and also for the optimal size of gangs the average number of gang allocated per shift (Ng), namely Ng=W/PHI, is used. The proposed algorithm is applied to Pusan Port and its validity is verified.

• 정보와 통신
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• 제4권4호
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• pp.505-524
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• 1987

Nowaday all the countries of the world have studied the various problems caused in operating their own ports efficiently. Ship delay in the port is attributal to the inefficient operation in the navigation aids, the cargo handling, the storage and transfer facilities, and to the inefficient allocation of gangs or to a bad service for ships. Among these elements the allocation of gangs is the predominating factor in minimizing ship's turn round time. At present, in the case of Pusan Port. the labour union and stevedoring companies allocate gangs in every hatches of ships by a rule of thumb, just placing emphasis on minimizing ship's turn round time, without applying the principle of allocation during the cargo handling. Owing to this the efficiency of the cargo handling could not be expected to be maximized and this unsystematic operation result in supplying human resources of much unnecessary surplus gangs. Therefore in this paper the optimal size and allocation of gangs for minimizing the ship's turn round time is studied and formularized. For the determination of the priority for allocation the evaluation function, namely $F=PHi^{n}{\times}(W+H)$, can be obtained; where, PHI : Principal Hatch Index W : Total Cargo Weight represented in Gang-Shifts H : Total Number of Ship's hatches and also for the optimal size of gangs the average number of gang allocated per shift (Ng), namely Ng=W/PHI, is used. The proposed algorithm is applied to Pusan Port and its validity is verified.