• Digital Contents
• /
• no.1 s.140
• /
• pp.69-69
• /
• 2005

2004년 포털 시장은 어느 때보다 상위권 포털사이트간 경쟁이 첨예한 시기였다. 다음, 네이버, 네이트의 포털 3강 구도가 고착된 가운데 다음과 네이버가 순방문자 규모 1위를 놓고 , 또 다음과 네이트가 페이지뷰 1위를 놓고 치열한 선두 다툼을 벌였다. 2위 그룹에 속한 사이트들은 상위권 포털로 진입하기 위해 공격적인 마케팅을 펼쳤다. 드림위즈는 인티즌의 커뮤니티부문을 인수했고, 대대적인 프로모션을 통해 야심차게 등장한 파란 역시 M&A를 통한 상위권 도약을 노리고 있는 것으로 알려져 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.670-672
• /
• 2002

본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이나 문자 훼손이 있는 문서를 복원 하고자 만다. 제안하는 방법은 스캐너로 읽어들인 문서영상을 잡영 제거론 만 다음 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagalion을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 만다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.61-64
• /
• 2002

본 논문에서는 Left-Right HMM 모델에 기초를 둔 음질 향상 방법을 제안하였다. 기존 HMM에 기초를 둔 음질 향상 방법은 ergodic HMM에 기초를 두고 음질을 향상시켰다. 본 논문에서는 Left-Right HMM이 현재 상태에서 다음상태로만 변하는 성질을 이용하여 현재의 상태를 결정하여 다음 프레임에서 현재와 다음 상태에서만 계산을 하는 방법을 사용하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 많은 시간을 줄일 수 있었다.

• Digital Contents
• /
• no.12 s.115
• /
• pp.74-81
• /
• 2002

인터넷 서비스의 대명사로 자리잡은 '포탈'이 '제5의 권력'으로 부상하고 있다. '한메일' 서비스로 성장한 다음커뮤니케이션, 검색 사이트 '네이버'로 성장한 NHN, 그리고 야후!코리아 등 TOP3는 각사의 장점을 살리며 영향력을 강화해 나가고 있다. 이제 더 이상 이들 포탈은 정보를 얻을 수 있었던 '인터넷 사이트'에 머물지 않는다. 다음커뮤니케이션, NHN(구 네이버), 야후!코리아 TOP3 포탈사이트의 누적 체류시간 비중이 2000년 11월 55%에서 2002년 5월 65%로 증가하면서 상위 사업자군의 이용시간 지배력이 강화되고 있다. 업계 최고의 인지도를 자랑하는 다음, 최고의 수익률을 자랑하는 NHN, 그리고 3위 자리를 내놓지 않고 승승장구하고 있는 야후!코리아. 한국의 대표적인 인터넷 기업의 현재 서비스와 향후 전략을 비교했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.01a
• /
• pp.17-18
• /
• 2017

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.41-44
• /
• 2011

본 연구는 현재 사용자가 청취한 음악과 청취한 순서를 기반으로 다음에 사용할 아이템을 추천하는 문제를 다룬다. 우리가 제시하는 모델은 아이템 사용 로그를 기반으로 하며, 정보검색에서 많이 사용하는 N-gram모델을 사용하여 아이템의 순서열을 추출한 후 다음에 올 확률이 높은 아이템을 학습한다. 그리고 사용자가 현재 선택한 아이템의 순서열을 기반으로 다음에 가장 들을 확률이 높은 아이템을 추천한다. 또 실 세계 데이터를 기반으로 실험하여 협업적 필터링 방식과 성능을 비교한다.

• The Monthly Diabetes
• /
• s.203
• /
• pp.22-43
• /
• 2006

지난 18일 통계청이 발표한 2005년 사망원인통계결과에 의하면 2005년에 각종 암으로 사망한 사람은 총65만명으로 사망원인 중 1위를 차지했다.(전체 사망자의 26.7%), 그 다음으로는 뇌혈관 질환,심장질환,자살,당뇨병 순으로 통계 됐다. 2005년에 가장 많이 사망한 암은 폐암으로 전체 사망자의 28.4%인 13,805명이였으며, 다음으로는 위암(22.6%), 간암(22.5%), 데장암(12.5%), 췌장암(7%)의 순으로 나타났다. 사망률이 가장 많이 증가한 암은 2004년과 같이 폐암이며, 그 다음으로는 대장암,췌장암,전립선암이다. 반면 사망률이 가장 많이 감소한 암은 위암이고, 그 다음이 자궁암이다. 이렇듯 암은 한국인에게서 가장 많이 발견되는 질병 중에 하나이며, 이로 인해 많은 사람들이 사망하고 있다. 10월호에서는 과연 암이란 어떤 질병이고, 어떻게 우리의 생명을 위협하는지 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1012-1015
• /
• 2010

VANET(Vehicle Ad hoc NETwork)에서는 차량들이 불규칙한 움직임과 빠른 이동성을 가진다. 이러한 VANET 의 특성 때문에 메시지를 목적지까지 올바르게 전송하기 위해 전송 차량의 다음 홉 선택은 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존에 직선도로나 교차로에서 사용되는 메시지 전송 프로토콜로는 $90^{\circ}$커브에서 메시지 전송 실패를 가져올 수 있는 경우에 대해 기술하고, 이를 해결하기 위해 커브에서 중앙선을 기준으로 전송 차량이 있는 도로와 그 반대편 도로의 범위를 구하여 전송 차량이 다음 홉 선택 시 자신과 동일한 도로에 위치한 차량만 고려하도록 함으로써 신뢰성 있는 다음 홉 선택이 이루어지도록 하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.47-48
• /
• 2021

본 논문에서는 대용량의 3D 데이터 시퀀스의 압축을 진행한다. 3D 데이터 시퀀스의 각 프레임에서 Pose Estimation을 통해 3D Skeleton을 추출한 뒤, 포인트 클라우드를 skeleton에 묶는 리깅 과정을 거치고, 다음 프레임과 같은 자세로 deformation을 진행한다. 다음 프레임과 같은 자세로 변형된 포인트 클라우드와 실제 다음 프레임의 포인트 클라우드를 비교하여, 두 데이터에 모두 있는 점, 실제 다음 프레임에만 있는 점, deformation한 데이터에만 있는 점으로 분류한다. 두 데이터에 모두 있는 점을 제외하고 나머지 두 분류의 점들을 저장함으로써 3D 시퀀스 데이터를 압축할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.801-804
• /
• 2021

소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.