• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.121-123
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• 2007

현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 사운드(sound)와 이미지(image)를 통합한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 이미지(image) 데이터 중 피부색 분포 비율과 사운드(sound) 데이터 중 주파수 분석을 통한 심층적인 기법을 활용하여 현재까지 진행되고 있는 이미지 필터링(image filtering)방법에 대한 수행 결과보다 획기적으로 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 사운드와 이미지의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하여 현재까지 한정된 자원인 이미지만을 활용한 기법보다는 현저한 향상된 수행능력을 예측해 볼 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.3
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• pp.565-573
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• 2012

To investigate the business corruption, the obtainments of the business data such as personnel, manufacture, accounting and distribution etc., is absolutely necessary. Futhermore, the investigator should have the systematic extraction solution from the business data of the enterprise database, because most company manage each business data through the distributed database system, In the general business environment, the database exists in the system with upper layer application and big size file server. Besides, original resource data which input by user are distributed and stored in one or more table following the normalized rule. The earlier researches of the database structure analysis mainly handled the table relation for database's optimization and visualization. But, in the point of the digital forensic, the data, itself analysis is more important than the table relation. This paper suggests the extraction technique from the table relation which already defined in the database. Moreover, by the systematic analysis process based on the domain knowledge, analyzes the original business data structure stored in the database and proposes the solution to extract table which is related incident.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.4
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• pp.27-40
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• 2023

Many researchers have investigated ways to enhance recommender systems by integrating heterogeneous data to address the data sparsity problem. However, only a few studies have successfully integrated heterogeneous data using knowledge graph. Additionally, most of the knowledge graphs built in these studies only incorporate explicit relationships between entities and lack additional information. Therefore, we propose a method for expanding knowledge graphs by using deep learning to model latent relationships between heterogeneous data from multiple knowledge bases. Our extended knowledge graph enhances the quality of entity features and ultimately increases the accuracy of predicted user preferences. Experiments using real music data demonstrate that the expanded knowledge graph leads to an increase in recommendation accuracy when compared to the original knowledge graph.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.301-302
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• 2014

질병의 발병기작과 같이 생명현상을 이해하기 위해서는 질병관점에서 생명현상을 분석하는 연구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 질병과 관련된 임상 및 바이오 정보의 통합된 데이터베이스가 필요하다. 통합된 데이터베이스를 구축하기 위해서는 다양한 출처로부터 수집되는 다양한 임상 및 바이오 정보를 하나로 통합하여 저장 및 관리하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 위한 범용적 임포팅 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 다양한 출처로부터 수집되는 임상 및 바이오 정보를 데이터 형태에 상관없이 하나의 통합 데이터베이스에 입력할 수 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.6
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• pp.543-552
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• 2022

This study tried to analyze the social perception of news coverage on inclusive education by using big data analysis techniques. News articles were collected according to the 5-year policy period for the development of special education, and news big data was analyzed. As a result, the frequency of media reports during the five-year policy period of special education development from 1998 in the first year to 2022 in the fifth year was steadily increased. During this period, the top topic words in news coverage changed from words conceptualizing simple definitions to words expressing the active will of students with disabilities for the actual right to education. In addition, as a result of emotional analysis of the overall keywords in the inclusive education news coverage, it was found that the positive word ratio was high. Through this study, it can be seen that interest in news coverage on inclusive education is increasing quantitatively in accordance with changes in special education policies, and the demand for inclusive education is being concreted in the direction of guaranteeing the actual right to education of students with disabilities.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.38 no.4
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• pp.345-352
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• 2020

To preserve and restore tidal flats and prevent safety accidents, it is necessary to construct tidal flat topographic information including the exact location and shape of tidal creeks. In the tidal flats where the field surveying is difficult to apply, airborne LiDAR surveying can provide accurate terrain data for a wide area. On the other hand, we can economically obtain relatively high-resolution data from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) surveying. In this study, we proposed the methodology to generate high-resolution topographic information of tidal flats effectively by integrating airborne LiDAR and UAV point clouds. For the purpose, automatic ICP (Iterative Closest Points) registration between two different datasets was conducted and tidal creeks were extracted by applying CSF (Cloth Simulation Filtering) algorithm. Then, we integrated high-density UAV data for tidal creeks and airborne LiDAR data for flat grounds. DEM (Digital Elevation Model) and tidal flat area and depth were generated from the integrated data to construct high-resolution topographic information for large-scale tidal flat map creation. As a result, UAV data was registered without GCP (Ground Control Point), and integrated data including detailed topographic information of tidal creeks with a relatively small data size was generated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.895-898
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• 2003

본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1070-1071
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• 2015

전국에 분포하고 있는 분산형 전원설비의 구성요소와 발전소에 대한 정보를 축적하여 개인 사업자 및 공급자가 해당 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 웹기반의 통합관리시스템을 구축하였다. 대표적인 분산형 전원설비인 태양광 발전소와 풍력 발전소의 구성요소 사양들과 전국 발전소의 설치 및 발전용량들에 대한 데이터를 축적하여 데이터베이스화하였다. 축적된 데이터베이스는 웹기반의 통합관리시스템으로 구축되어 사용자가 쉽게 정보를 검색하여 문제를 해결할 수 있도록 하였다. 또한 각 발전소의 실시간 모니터링을 통한 데이터는 통계기법을 통하여 수익성을 평가할 수 있는 기초 자료로 활용 가능하도록 하였다. 향후 비즈니스 모델을 활용하여 통합관리시스템의 지속적인 운영이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.673-676
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• 2004

본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서 뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화 시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.