• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06d
• /
• pp.227-229
• /
• 2011

애드혹 네트워크(Ad-hoc network)는 노드의 이동성으로 인해 토폴로지가 동적으로 변화하여 경로 에러가 빈번하게 발생한다. 그러므로 빠르고 효과적으로 경로를 재설정 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 애드 혹 라우팅 플로토콜 중의 하나인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜에서의 노드 경로 설정 과정을 개선하는데 있어서, 코어(CORE) 노드를 중심으로 다중경로를 설정하여 경로 오류 발생시, 경로 재설정 과정의 시간을 단축시키고 제어 트래픽의 오버헤드를 낮추어 보다 빠르고 효율적인 경로 복구 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.835-837
• /
• 2005

최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.201-206
• /
• 2008

본 논문은 한국어 문서 감정분류에 기반이 되는 감정 자질의 가중치 강화를 통해 감정분류의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 먼저, 어휘 자원인 감정 자질을 확보하고, 확장된 감정 자질이 감정 분류에 얼마나 기여하는지를 평가한다. 그리고 학습 데이터를 이용하여 얻을 수 있는 감정 자질의 카이 제곱 통계량(${\chi}^2$ statics)값을 이용하여 각 문장의 감정 강도를 구한다. 이렇게 구한 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정 자질의 가중치를 강화시킨다. 마지막으로 긍정 문서에서는 긍정 감정 자질만 강화하고 부정 문서에서는 부정 감정 자질만 강화하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우 보다 약 2.0%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.69-76
• /
• 1998

Due to the drastic improvement of computer hardware and operating system, it is easy to break through the main defects of limited computer memory and processing time, etc. To keep up with this situation, this paper is focused on developing the preprocessor program with the input method based on vector graphic editor and the preprocessing technique including automatic node generation algorithm for the $\rho$-version finite element program. To develop this preprocessor program, the special data structure and the OOP(Object Oriented Programming) have been used by the Visual Basic 4.0. The Special data structure is proposed to describe the geometric data of node numberings and coordinates suitable for the $\rho$-version finite element program, which are quite different from the comvential h-version finite element program.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.94-100
• /
• 1999

This paper concerns the implementation of a digital neural network which performs the high speed operation of Hopfield model's arithmetic operation. It is also designed to use a look-up table and produce floating point arithmetic of nonlinear function with high speed operation. The arithmetic processing of Hopfleld is able to describe the matrix-vector operation, which is adaptable to design the array processor because of its recursive and iterative operation .The proposed method is expected to be applied to the field of real neural networks because of the realization of the current VLSI techniques.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.04a
• /
• pp.97-100
• /
• 2002

이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.445-448
• /
• 2018

본 논문에서는 데이터 이중화 저장시스템의 장애발생으로 인한 백업서버 데이터 손실을 보호하기 위해 무 손실 실시간 데이터 이중화 시스템 설계방안을 제안한다. 이는 원본서버의 데이터와 백업서버의 데이터가 특정 시점 T에서 100% 일치하지 않는 비동기 방식을 동기방식으로 해결하기 위한 시스템 설계 제안으로, 원본서버의 데이터 생성과 동시에 실시간 데이터 백업을 목적으로 한다. 이를 위해 전송단계에서 필요한 가장 빠른 압축인 LZ4 압축 알고리즘을 기반으로 Intel AVX 명령어를 사용하여 보다 압축속도를 증진시켜 실시간 시스템을 구축한다. 또한 전송 중 보안위협으로부터 보호하기 위해 Key 전달 기법과 AES 암호화 알고리즘에 대해 기술한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.190-192
• /
• 2008

매트릭스 컨버터(Matrix Converter:MC)는 기본적으로 9개의 양방향 스위치를 이용한 전력변환장치이다. 입력 전압의 크기에 따라 일정 범위 내의 전압을 합성할 수 있으며, 다이오드 정류기를 이용하는 인버터에 비해 입력전류를 정현파로 만들 수 있는 장점을 가지고 있다. 다수의 스위치를 이용하여 출력전압을 합성하기 때문에 제어가 복잡하다는 단점이 있으나, 반대로 여러 가지 방법으로 전압을 합성할 수 있는 가능성과 회로 구성의 확장 가능성이 크다는 장점도 있다. 본 논문에서는 입력 전압의 순시적인 선간전압을 이용한 새로운 공간 벡터 변조(Space Vector Modulation: SVM)방법을 제안하고, 기존 SVM과 동일한 구현 가능성 및 새로운 유사 멀티레벨(Multi-level) SVM으로의 확장성을 보인다. 유사 멀티레벨 SVM을 사용하였을 경우 출력 전류의 리플이 감소하고 고조파 특성이 개선됨을 Matlab 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.27-31
• /
• 2003

This paper proposes a robust on-line signature verification system based on a new segmentation method and fusion scheme. The proposed segmentation method resolves the problem of segment-to-segment comparison where the variation between reference signature and input signature causes the errors in the location and the number of segments. In addition, the fusion scheme is adopted, which discriminates genuineness by calculating each feature vector's fuzzy membership degree yielded from the proposed segmentation method. Experimental results show that the proposed signature verification system has lower False Reject Rate(FRR) for genuine signature and False Accept Rate(FAR) for forgery signature.

• ETRI Journal
• /
• v.34 no.2
• /
• pp.288-291
• /
• 2012

In this letter, a new online anomaly detection approach for software systems is proposed. The novelty of the proposed approach is to apply a new semantic kernel function for a support vector machine (SVM) classifier to detect fault-suspicious execution paths at runtime in a reasonable amount of time. The kernel uses a new sequence matching algorithm to measure similarities among program execution paths in a customized feature space whose dimensions represent the largest common subpaths among the execution paths. To increase the precision of the SVM classifier, each common subpath is given weights according to its ability to discern executions as correct or anomalous. Experiment results show that compared with the known kernels, the proposed SVM kernel will improve the time overhead of online anomaly detection by up to 170%, while improving the precision of anomaly alerts by up to 140%.