• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1191-1194
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• 2002

해저면의 상태가 뻘, 모래, 자갈, 바위, 또는 기타 오물들의 퇴적 상태인지를 판단할 수 있다면 패류 서식지의 발견, 어류 양식장의 관리, 해저 생태계의 관리 등에 크게 도움을 받을 수 있다. 본 논문에서는 현재 대부분의 중소형 선박에도 설치되어 있는 어군 탐지기로부터의 초음파를 디지털 신호로 변환하여 해저 상태에 따른 패턴을 분석한 후, 패턴 데이터베이스에 저장하여, 실시간으로 해저면의 상태를 판별하기 위한 시스템에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.455-458
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• 2007

생체 인식에 있어서 가장 높은 성능을 가진 것으로 알려진 홍채인식 시스템은 고도의 보안성을 요구하는 시스템에 적합하지만 높은 하드웨어 비용 때문에 널리 보급되고 있지는 못하고 있는 실정이다. 한편, 단초점 CMOS센서는 높은 하드웨어 비용을 보완할 수 있고 개인을 식별하기에 충분한 해상도를 제공한다. 본 논문에서는 단초점 센서를 사용하여 하드웨어 비용을 줄이고 홍채패턴의 코드화는 상용화된 제품에 사용되어 이미 안정적이라 평가받은 John G. Daugman 의 Gabor Wavelet Transform 을 기반으로 하여 홍채인식 시스템을 구현하고 이를 실생활에 적용할 수 있는 근태관리 시스템을 개발하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.5 s.108
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• pp.507-514
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• 2006

Various application systems are developed using RFID as a part of ubiquitous computing, and it is expected that RFID chip will become wide-spread for the distribution industry especially. Efficient and efact intelligent-type of warehouse management system is essential for small-to-medium-sized enterprises in the situation having a trouble in the viewpoint of expense and manpower. In this paper, we implement small-scale warehouse management system using log-based context awareness technology. This system is implemented to be controlled on web, configuring clients to control RFID readers and building up DBMS system in a server. Especially, it grasps user's intention of storing or delivering based on toE data for the history of user's access to the system and it reports user's irregular pattern of warehouse use and serves predictive information of the control of goods in stock. As a result, the proposed system can contribute to enhance efficiency and correctness of small-scale warehouse management.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.4
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• pp.53-57
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• 2009

In this paper to computerized patient management of patients applying for a facial recognition algorithm to extract Face Feature Points environment, the implementation of the U-Healthcare offers. First, mobile devices and the pictures and photos of the patient data used as input data, the algorithm AdaBoost Face Feature Points patterns extracted, then stored in an existing database, extracted from the patient's sample photos, matching patterns and makes Face Feature Points. The result is the same patient if the patient information database, in recognizing the disease, doctors, and medical fields to extract the relevant information on the screen to output devices, the patient will present the implementation of recognition system.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.5
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• pp.522-530
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• 2014

Spatio-temporal congestion evolution pattern can be reproduced using the VDS(Vehicle Detection System) historic speed dataset in the TMC(Traffic Management Center)s. Such dataset provides a pool of spatio-temporally experienced traffic conditions. Traffic flow pattern is known as spatio-temporally recurred, and even non-recurrent congestion caused by incidents has patterns according to the incident conditions. These imply that the information should be useful for traffic prediction and traffic management. Traffic flow predictions are generally performed using black-box approaches such as neural network, genetic algorithm, and etc. Black-box approaches are not designed to provide an explanation of their modeling and reasoning process and not to estimate the benefits and the risks of the implementation of such a solution. TMCs are reluctant to employ the black-box approaches even though there are numerous valuable articles. This research proposes a more readily understandable and intuitively appealing data-driven approach and developes an algorithm for identifying congestion patterns for recurrent and non-recurrent congestion management and information provision.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.3
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• pp.67-73
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• 2007

In this paper, we review essential constituents of a dialogue interface system and propose practical methods to implement the each constituent. The implemented system consists of a discourse manager, an intention analyzer, a named entity recognizer, a SQL query generator, and a response generator. In the progress of implementation, the intention analyzer uses a maximum entropy model based on statistics because the domain dependency of the intention analyzer is comparatively low. The others use a simple pattern matching method because they needs high domain portability. In the experiments in a schedule arrangement domain, the implemented system showed the precision of 88.1% in intention analysis and the success rate of 83,4% in SQL query generation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.129-130
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.143-144
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.124-125
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• 2016

빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.672-677
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.