• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1318-1324
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• 2007

지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터 베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.131-138
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• 2011

기존의 FPGA기반 DES 전수조사 시스템은 비용대비 높은 성능을 가지고 있으나, 단일 FPGA에서 DES 알고리즘의 최적화 설계에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 77개 Xilinx Virtex5-LX50 FPGA로 구성된 상용 FPGA 클러스터 시스템의 단일 FPGA에 최적화된 하드웨어 DES를 제안한다. 이를 위해서 DES 코어의 파이프라인 수, DES 코어 수, DES 코어의 동작 주파수 등에 따른 설계 공간 탐색을 수행하여 단일 FPGA에 333MHz로 동작하는 16개의 DES 코어를 집적했다. 또한, 각 FPGA에 공급되는 전력의 제한으로 인한 성능 하락을 줄이기 위해서 저전력 설계를 적용하여 333MHz로 동작하는 8개의 DES 코어를 집적했다. 제안된 DES을 상용 시스템에 적용할 경우, 각각 최대 2.03일과 4.06일 안에 DES 키를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제49권5호
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• pp.614-616
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• 2022

As of November 2021, TikTok has one billion monthly active users and is recognized as the most engaging social media platform. TikTok has seen a surge in users and content creators, ranging from athletes to medical professionals. In the past year, content creators have utilized the app to advocate for social reforms, education, and other uses that were not previously considered. Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women, with an expected 281,550 new cases of invasive breast cancer in 2021. As more individuals with breast cancer choose to undergo resection, the demand for autologous fat grafting in breast reconstruction has increased due to the natural look and feel of breast tissue. The purpose of this article is to analyze content related to breast reconstruction with fat grafting found on TikTok and recommend methods to improve patient education, care, and outcomes. We searched TikTok on November 1, 2021, for videos using the phrase "breast reconstruction with fat grafting." The top 200 videos retrieved from the TikTok search algorithm were analyzed, and all commentaries, duplicates, and nonrelevant videos were removed. Video characteristics were collected, and two independent reviewers generated a DISCERN score A total of 131 videos were included in the study. They were found to have a combined 1,871,980 likes, 41,113 comments, and 58,662 shares. The videos had an average DISCERN score of 2.16. Content creators had an overall low DISCERN score in items involving the use of references, disclosure of risks for not obtaining treatment, and support for shared decision-making. When stratified, the DISCERN score was higher for videos created by physicians (DISCERN average 2.48) than for videos created by nonphysicians (DISCERN average 1.99; p < 0.001).

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.225-233
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• 2022

Due to the large number of documents that are important to people and many of their requests from time to time to perform an essential official procedure, this requires a practical arrangement and organization for them. When necessary, many people struggle with effectively arranging official documents that enable display, which takes a lot of time and effort. Also, no mobile apps specialize in professionally preserving essential electronic records and displaying them when needed. Dataset consisting of 10,841 rows and 13 columns was analyzed using Anaconda, Python, and Mito Data Science new tool obtained from Google Play. The research was conducted using the quantitative descriptive approach. The presented solution is a model specialized in saving essential documents, categorizing according to the user's desire, and displaying them when needed. It is possible to send in an image or a pdf file. Aside from identifying file kinds like PDFs and pictures, the model also looks for and verifies specific file extensions. The file extension and its properties are checked before sharing or saving it by applying the similarity algorithm (Levenshtein). Our method effectively and efficiently facilitated the search process, saving the user time and effort. In conclusion, such an application is not available, which facilitates the process of classifying documents effectively and displaying them quickly and easily for people for printing or sending to some official procedures, and it is considered one of the applications that greatly help in preserving time, effort, and money for people.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.113-119
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• 2023

In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.179-184
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• 2022

본 논문은 탐색 알고리즘 없이 자동으로 모델의 합성곱 필터의 개수를 최적으로 결정할 방법에 대해 연구하고자 한다. 본 논문은 SENet에서 제안한 SE Block을 합성곱 신경망에 연결하고 하단의 학습하지 않는 합성곱 신경망을 연결한 HSE Block을 제안한다. HSE Block 모델에 두 개의 데이터셋을 이용하여 필터의 개수를 3 epoch 당 1개씩 증가시키는 실험과 필터 내의값에 따라 필터의 개수를 증가시키는 실험을 수행하였다. 이 실험을 바탕으로 한 층의 HSE Block이 아닌 다층의 HSE Block으로 모델을 구성하고, 기존의 실험할 때 사용한 데이터셋에 비해 더욱 학습하기 어려운 데이터셋을 사용하여 실험을 진행하였다. 기존보다 학습하기 어려운 데이터셋에 대해 HSE Block의 개수를 2개, 3개, 4개, 5개로 두고 실험을 수행함으로써 HSE Block의 효과를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.37-44
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• 2020

AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.71-81
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• 1999

본 연구의 목적은 유전자 알고리즘 최적화기법을 이용하여 설계기준에 합당한 제약조건을 고려한 최소경비의 관망시스템의 설계를 목적으로 한다. 수리학적 제약조건들은 수리모의프로그램(KYPIPE)과 연계하여 가능해 영역을 수시로 검증하였다. 유전자 알고리즘은 비교적 새로운 최적화기법이다. 유전자 알고리즘은 매우 강력한 탐색능력을 가지고 있으며 특히 비선형 문제를 해결하는데 탁월한 성능을 가진다고 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 계산결과로 제시되는 결정변수인 관경은 연속적인 수치가 아닌 이산적인 규격의 표준관경인 상업용 관경으로 제시되며 펌프용량까지 최적화시키는 효율적인 최적설계를 도모하고자 한다. 본 모형은 가상 및 실제 관망시스템에 적용하였다. 그 중 하나는 많은 다른 연구자들에 의한 간단한 관망에 사용된 논문들로부터 채택하였다. 그 결과의 비교는 이 연구에서 개발된 모형의 적합성을 보여준다. 또한, 본 모형은 최적펌프용량도 결정할 수 있으며 그 적용성을 검증하기 위하여 고양시에 적용시켜 보았다. 개발된 모형은 비교적 간단한 방법으로 관망시스템의 최적설계에 성공적으로 적용시킬 수 있음이 판명되어져 왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.315-322
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• 2008

비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.