자판기가 꾸는 최고의 꿈은 무엇일까, 그것은 아마도 완전 무인화를 통해 유통의 모든 것을 대신하는 오토피아의 세계일 것이다. 자판기를 미래지향적 유통기기라 하는 것도, 또 산업계가 현재의 가능성보다는 내일을 더욱 중시하며 인고의 길을 마다하지 않는 이유도 분명 그 세계를 향한 꿈에 있을 게다. 이런 점에서 볼 때 최근 시장전개라 모색되는 오토 샵 시스템은 자판기의 미래지향적 꿈에 가장 근접한 기종이라 할 수 있다. 구성에 따라서는 수백가지 아이템을 인력 없이 판매할 수 있는 이 무인 시스템은 오토피아 세계를 향한 가능성의 시험대로서도 기대가 크다. 무인화에 있어서는 결코 한번 간 길은 되돌아가지 않는다. 일단 무인화가 되기가 힘들어서 그렇지 일정 단계에 도달하면 다시 유인으로 되돌아가기에는 너무 익숙하고 편해져 있게 마련이다. 오토 샵 시스템 역시 이 같은 흐름을 제대로 탈 수 있다면 오토피아의 대표주자로서 빠른 파급력을 기대해 볼 수 있다. 하지만 결코 쉽지 않은 길. 누구도 가지 않았기에 험난하고 힘들 수밖에 없는 그 길 위에서 오토피아 꿈들을 아직은 가능성 하나만을 믿고 매달려야 하는 시점이다. 금호 현장진단에서는 키오스텍에서 전개하는 '솔드아웃'을 통해 오토샵 시장의 가능성을 진단해 보는 시간을 마련했다.
통계적 절리모델링에서 가장 불확실성이 큰 부분이 절리의 길이분포를 추정하는 것이다. 절리선 길이 분포의 추정에서 이제까지는 주로 조사선 조사(scanline survey)를 통한 절리선 반길이 분포를 이용하여 왔다. 이 연구에서는 포이송 디스크 절리모델에 대하여 보다 정밀도가 높은 절리선 길이 분포 추정방법을 찾기 위하여 조사창 조사를 이용하였다. 직사각형 및 원형 조사창에 대하여 양쪽 끝이 조사창 내부에 존재하는 절리선인 양끝내포선의 길이 분포와 한쪽 끝만이 존재하는 한끝내포선의 길이 분포를 이용, 절리선 분포를 추정하는 4개의 관계식을 각각 유도하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 유도식의 타당성을 검증한 후 각 유도식을 이용한 절리선 분포의 추정오차를 비교하였다. 또한 절리선 분포로부터 절리직경분포를 계산하는 수치적 해를 유도하고 컴퓨터 모의시험을 통해 수치적 해에 대한 타당성을 검증하였다. 이 연구에서 제시한 조사창 조사를 이용한 절리 길이의 추정방법은 앞으로 절리모델링 분야에서 적용성이 높을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.197-199
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2016
일반적으로 네비게이션은 차를 이용하는 것으로 발전한 것이 대부분이며, 지형이나 지도 또는 정보를 저장했다가 사용하는 로드뷰를 이용하여 개발되고 있다. 본 연구에서는 증강현실 기술과, 스마트폰의 카메라, 센서 등을 이용하여 실제의 길과 주변 환경을 스마트폰에 보여주고, 실제 길 위에 찾고자 하는 목적지까지 길을 안내해주며 다양한 부가 정보를 제공하는 도보 길찾기 앱을 개발하고자 한다. 기존의 앱과 다른 점은 증강현실 기술을 활용하는 것이다. 기존 네이게이션에서 2D나 3D로 그래픽 처리되어 있는 것을 실제 화면을 적용하여 직관적으로 길을 찾을 수 있고, 부가적으로 주변의 정보들을 실시간으로 표현할 수 있는 이점이 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.549-552
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2018
현재 흔히 사용하는 길찾기 앱은 대부분 2D 로 이루어져있어 초행길인 사람들이 길을 찾는 데 어려움이 있다. 특히 외국인들의 경우 길을 물어봐도 복잡한 길을 정확하게 알려주는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 외국인들에게 서울의 명소들을 카테고리 별로 나눠서 소개하고, 도보 길찾기와 대중교통 길찾기를 통합하여 제공하는 애플리케이션을 개발한다. 본 논문에서 개발한 애플리케이션은 특히 증강현실에 기반한 길찾기 서비스를 제공함으로써 외국인들이 도보 길을 보다 쉽게 찾아갈 수 있도록 한다. 본 논문에서 개발한 애플리케이션을 통해 외국인들은 서울의 유명관광지들을 보다 쉽고 빠르게 찾아갈 수 있으며, 목적지 주변의 시설들도 쉽게 파악할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.130-135
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2010
문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.
1980년 3월 대학원에 진학한 후, 나는 본격적으로 천문학도의 길로 들어섰다. 대학원에서 근성점 운동을 보이는 세 개의 식쌍성을 광전관측한 결과를 석사학위논문으로 제출하여 졸업한 후, 1982년 3월 국립천문대(1974.9.-1986.3) 에 입사하였다. 국립천문대가 정부출연연구기관인 한국전자통신연구소 부설 천문우주과학연구소(1986.3-1991.10)로 바뀌고, 한국표준과학연구원 천문대(1991.10-1999.5)로 변경되는 11년의 기간을 보낸 후, 나는 1993년 3월 충북대학교 천문우주학과로 이직하였다. 2019년 2월 정년퇴직하여 현재 명예교수와 석좌연구원으로 28년간 충북대학교에 재직하고 있다. 그러니까 40여년 간 천문학도의 길을 걸은 셈이다. 나는 그 여정의 길을 회고하면서 그 길에서 만든 조그마한 작품들을 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.269-270
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2020
본 논문에서는 한류의 영향으로 그 관심이 증가되고 있는 신한복 커스터마이징 시스템 개발을 위해 신한복 치마 패턴개발에 필요한 기초자료를 얻고자 시판 6개 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교분석하였다. 같은 디자인의 free사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 치마길이는 17cm, 허리벨트길이는 29cm, 허리벨트폭은 4.5cm, 끈길이는 72.7cm, 치마길이는 17.0cm, 치마폭은 90.5cm의 차이를 나타냈다. 같은 신한복 치마임에도 브랜드에 따라 치수 차이가 큰 것으로 분석되어 치수규격의 정리가 필요할 것으로 사료된다. 한국 성인여성의 신체치수를 분석하여 그에 적합한 신한복 치마 패턴 개발이 이루어져야 함을 알 수 있다.
Kim, Hyungjin;Kim, Juneyoung;Park, Juhong;Shim, Jaeuk;Ko, Seokju;Kim, Jeongseok
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.536-539
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2020
길이 좁고 차도와 인도의 구분이 없는 골목길의 특성상 사각지대가 많고 보행자의 동선을 예측하기 힘들어 교통사고가 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 를 활용, 영상 내 사물을 추적하여 골목길에서의 사고를 예방하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 Object - Detection & Tracking 을 사용하여 보행자 및 차량을 식별·추적하여 두 개 이상의 사물이 동시에 교차로에 접근 시 사고 예방 알람을 발생시킨다. 이 시스템을 전국에 설치되어 있는 CCTV 에 활용하면 추가적인 비용과 설치 시간에 제한받지 않고 전국적으로 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.15-18
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2021
최장 공통 부분 서열(Longest Common Subsequence, LCS)은 서열 유사도(Similarity)를 측정하기 위한 주요 지표 중 하나로 특별한 가정이 없는 한 두 문자열의 LCS 를 계산하기 위해서는 두 문자열의 길이의 곱에 비례하는 시간이 필요하다. 최근 최장(longest)이라는 조건을 극대(maximal)로 완화한 극대 공통 부분 서열(Maximal Common Subsequence, MCS)이 제시되었고, 두 문자열의 MCS 를 선형에 가까운 시간에 찾는 알고리즘이 개발되었다. 극대는 최장을 보장하지 않기 때문에 두 문자열의 MCS 길이는 LCS 길이와 달리 유일하지 않을 수 있고, LCS 길이가 매우 길어도 길이가 1인 MCS가 존재할 수도 있다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에 의해 계산되는 MCS 의 효용성을 알아보기 위해, DNA 등 여러 종류의 실제 데이터와 랜덤 생성된 데이터에 대해 LCS 와 MCS 의 길이를 비교했다. MCS 길이는 LCS 길이 대비 실제 데이터에서 32.1 ~ 60.2%, 랜덤 데이터에서는 27.5 ~ 62.9%로 나타났다. 이 비율은 문자열을 이루고 있는 알파벳 수가 많을수록, 문자열의 길이가 길어질수록 감소했다.
우리나라에서 에이즈 예방 광고를 한다면 어떤 표현이 나올까? 몹시 조심조심하다가 결국 아무도 보지 않고 지나가버리지 않을까? 외국의 경우 어떻게 접근하여 풀어갔는지 살펴보면 우리가 앞으로 갈 수 있는 길이 보일 것이다. 예술의 나라 프랑스의 사례를 보면 에이즈 광고도 예술처럼 만든 장인정신을 느낄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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