• KSCI Review
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• v.26 no.2
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• pp.1-7
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• 2018

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1215-1218
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• 2021

한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.381-383
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.104-107
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• 2021

전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.808-810
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• 2021

얼굴 인식 기술들은 다양한 인공지능 플랫폼들의 발달 및 알고리즘들의 연구 개발로 인해 발전하고 있다. 대부분의 얼굴 인식 알고리즘들은 정확도를 높이기 위해 많은 양의 데이터 학습을 요구하고 잇다. 그러나 커피숍이나 음식점과 같이 사람들이 짧은 시간 머물고 있는 환경에서는 사람들의 출입 여부를 체크하기 기존의 얼굴인식 기술들을 적용함에 있어 학습량의 부족으로 부적합하다. 이에 본 논문에서 카페와 음식점의 사용자 출입 관리를 위한 단시간 얼굴 학습을 통한 얼굴 인식 시스템 구현한다. 이로 인해 카페 및 음식점의 운영자는 사용자들의 입·출입 데이터를 활용하여 테이블 회전율 분석 및 코로나19 방역수칙인 카페 2인 이상 1시간 이내 사용을 체크가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.413-414
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• 2023

IT 기술의 발달로 E-Commerce 분야는 실시간으로 발생되는 데이터양이 증가하고 있으며, 발생된 데이터는 개인화 맞춤 서비스에 많이 활용되고 있다. 그러나 신생 E-commerce 기업은 신규 상품 및 기존 상품에 대한 정보와 고객 간의 상호 작용 데이터가 존재하지 않아 콜드 스타트 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 E-commerce 환경에서 실시간 사용자 구매패턴 분석을 통한 사용자 상품 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Kafka와 Spark를 사용해 실시간 스트림을 데이터를 처리한다. 주요 기능은 ALS 알고리즘과, FP-Growth 알고리즘을 적용해 콜트 스타트 문제를 해결하며, 사용자 구매 패턴 분석을 통한 분석 결과에 맞는 상품을 사용자에게 추천한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.888-889
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• 2023

문서를 통해 기록을 남기는 과거의 기록 방식은 현대에 이르러 블로그, 인스타그램 등 다양한 SNS를 활용하는 방식으로 변모하고 있다. SNS의 발달과 대중화는 현대인에게 일반적인 일기 작성 포맷으로 자리 잡고 있다. 증가하는 수요와 디지털 기술 혁신에 대비되는 기존의 수동적인 일기 작성 애플리케이션을 대체하기 위해 본 논문은 DALL-E2와 블록체인을 활용한 일기 작성 및 민팅 애플리케이션 구현을 제안한다. 사용자는 제안하는 애플리케이션을 통해 음성인식, 광학 문자인식을 통한 다양한 일기 작성 방식을 제공받고, 완성된 일기 이미지를 디지털 자산으로서 보존할 수 있다.

• The Safety technology
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• no.164
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• pp.12-14
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• 2011

1990년대까지만 해도 김포구제공항은 외국과 우리나라를 오가는 유일한 관문으로, 늘 관광객과 국제적인 인사들로 북적했다. 그로부터 20여년이 지난 지금, 김포공항의 위상은 많이 달라졌다. 인천국제공항이 새로 생기면서 국제공항으로서의 면모가 다소 떨어지고, 찾는 발길도 크게 줄어든 것. 하지만 김포공항은 조용히 또 한 번의 비상을 준비하고 있다. 그리고 그 중심에는 롯데건설이 시공하고 있는 '김포국제공항 SKY PARK 조성사업'이 있다. 이 사업은 대지면적만 19만5천여$m^2$에 달하는 옛 국제공항주차장부지에 쇼핑몰(백화점), 영화관, 호텔을 조성하는 것으로, 올 11월 준공을 눈앞에 두고 있다. 실로 강서지역에 새로운 중심지가 만들어 지는 것. 김포공항의 변신이라는 점도 화두지만, 이 사업을 빛나게 하는 것이 또 하나 있으니 바로 '안전'이다. 이곳의 시공사인 롯데건설은 2007년 사업을 시작한 이래 지금까지 빈틈없는 안전관리로 무재해 300만 시간을 기록하고 있다. 안전으로 강서의 신 중심을 만들고 있는 이곳 현장을 찾아가 봤다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.33-34
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• 2023

성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.615-616
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• 2023

본 논문은 자율주행 자동차의 보안 취약성과 이를 해결하기 위한 솔루션에 대한 조사를 다루고 있다. 자동차의 자율주행 및 초연결성이 대두됨에 따라 보안 위협이 점점 중요해지는 현실을 직면하고 있다. 본 논문은 다양한 취약성을 카테고리 별로 다루고, 해당 취약성에 대응하기 위한 보안 솔루션과 현재 연구 개발 중인 솔루션들을 소개하고 있다. 그러나 아직 해결되지 않은 과제들이 산적해 있으며, 연구와 개발이 계속되어야 안전하고 신뢰성 있는 초연결 자율주행 자동차를 구현할 수 있을 것으로 기대한다.