• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.44-51
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• 2008

Pattern matching and pattern searching in time series data have been active issues in a number of disciplines. This paper suggests a novel pattern matching technology which can be used in the field of stock market analysis as well as in forecasting stock market trend. First, we define conceptual patterns, and extract data forming each pattern from given time series, and then generate learning model using Hidden Markov Model. The results show that the context-based pattern matching makes the matching more accountable and the method would be effectively used in real world applications. This is because the pattern for new data sequence carries not only the matching itself but also a given context in which the data implies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.644-647
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• 2020

최근 교육분야에서는 IT 기술을 활용하여 교육을 혁신하는 것을 의미하는 에듀테크에 대한 관심이 높아지고 있다. 단순한 지식의 전달이 아닌 사용자의 수준에 맞춰진 학습을 하고 자신의 학습 내용을 스스로 모니터링할 수 있는 새로운 교육시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 빅데이터를 활용한 영어학습 애플리케이션를 제안한다. 제안하는 애플리케이션은 영어뉴스 기사에서 추출한 빅데이터를 활용하여 사용자 수준에 맞춘 유용한 문장을 분석해 자동으로 문제를 생성하고 사용자의 음성데이터를 강세 분석 알고리즘으로 원어민 발음과 비교분석 하여 발음 및 강세를 교정할 수 있도록 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.330-331
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• 2017

최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.310-313
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• 2003

최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.810-812
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• 2017

최근 기계학습에 대한 관심이 높아지면서 금융 분야에서는 인공지능을 이용하여 투자 포트폴리오를 제안하는 로보어드바이저(robo-advisor)를 출시하고 있다. 이는 고객에게 저렴한 수수료를 제공하며 높은 접근성, 인건비의 절감 등의 장점으로 이를 도입하여 다양한 상품을 개발하고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘인 SVM(support vector machine)과 kNN(k-nearest neighbor)을 활용하여 매월 12개월 이전의 KOSPI 지수 데이터를 학습시킨 후 예측하는 투자 시스템을 구현하였다. 실험결과 SVM이 2.90413배의 성적으로 가장 우수했으며 수익률은 Precision(예측정확도)와 비례함을 보였다. 또한 수익곡선은 추세에 따라 유사한 형태를 보인 성과를 도출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.165-168
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• 2015

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.214-216
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• 2006

온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.429-432
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• 2009

오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.527-530
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• 2019

최근 각 산업분야에서 대화 시스템과 챗봇 기술의 업무로의 도입이 활발해짐에 따라 한국어 패러프레이즈 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존에는 연구와 평가 목적으로 규모는 작아도 잘 정제된 평가셋을 만드는 것이 중요했으나, 최근에는 기계학습 기술의 발달로 학습을 위한 일정 수준의 품질을 보장하는 대량의 말뭉치를 빠르게 확보하는 방법이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 현재 수행하고 있는 한국어 패러프레이즈 말뭉치 구축 경험과 방법에 대해 소개한다.