• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.33 no.1
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• pp.114-120
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• 2010

데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection) 방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성 (Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition) 방법을 사용한 최적화 기반의 새로운 요소선택 방법을 NP 구조의 기본적인 이론 근거와 함께 제안한다. 또 한 편으로 많은 요소선택 방법들이 다중 형태의 데이터를 처리하는데 한계를 가지고 있는데, NP 기반의 요소선택 방법에 다중 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 요소 성능 평가도구(Evaluators)를 도입하여 이를 극복하고자 한다. 또한 어떤 평가도구가 특정 데이터 형태에서 더욱 좋은 결과를 보이는지를 실험 결과와 함께 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.473-475
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• 2008

회사 전략과 경영 계획을 세우는데 다양한 통계 데이터를 사용한다. 데이터가 필요할 때 마다 데이터 추출을 요청하고 취합한 후 원하는 형태로 가공해야한다면 급변하는 경영환경에 효과적으로 대응할 수 없게 된다. 이를 위하여 정확하고 신속한 통계 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 배전업무의 통계정보를 좀 더 효과적으로 제공할 수 있는 웹 기반 배전 통계 시스템을 구현하였다. 웹 기반으로 환경에 제약 없이 누구나 사용할 수 있고 풍부한 유저 인터페이스 제공으로 편리하게 다양한 형태의 데이터 추출이 가능하여 통계 업무가 간소화 된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.17-27
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• 2024

Video frame interpolation is an important technique used in the field of video and media, as it increases the continuity of motion and enables smooth playback of videos. In the study of video frame interpolation using deep learning, Kernel Based Method captures local changes well, but has limitations in handling global changes. In this paper, we propose a new U-Net structure that applies feature map differentiation and two directions to focus on capturing major changes to generate intermediate frames more accurately while reducing the number of parameters. Experimental results show that the proposed structure outperforms the existing model by up to 0.3 in PSNR with about 61% fewer parameters on common datasets such as Vimeo, Middle-burry, and a new YouTube dataset. Code is available at https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.13-14
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• 2020

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.79-92
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• 2008

The purpose of this paper is to design an algorithm for data fusion of sensors data in the helicopter ASE system, using Bayesian Network, which was selected among several knowledge base data fusion methods after consideration and applied to this study. The result of the algorithm analysis shows that Bayesian Network is effective method for solving this problem.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.505-509
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• 2004

본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.531-533
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• 2024

최근 AI 를 비롯한 데이터 기반의 비즈니스 모델 증가에 따라, 데이터 유출 등의 기업 정보보안 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 해당 사고들은 종종 법적 분쟁으로 이어지며, 이는 기업의 막대한 경제적 손실을 초래하며 정보보안 사고를 선제적으로 대비하기 위한 기술적, 관리적 조치 마련을 위한 기업의 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 들어 급증한 기업의 정보보안 관련 판례를 대상으로 BERTopic, Top2Vec, LDA 를 활용하여 토픽 모델링을 수행하여 산출된 토픽 기반의 기업 정보보안 사고를 유형화하고자 한다. 전통적으로 각각 다른 법적 요소와 판결을 담고 있어, 유사 사건 간의 비교 및 분석이 어려운 판례 데이터의 특징을 반영하여 본 연구에서는 앞서 제시된 3가지의 모델을 각각 적용한다. 이를 통하여 각 모델 수행 결과의 성능 비교를 통하여 기업의 정보보안 사건의 유형화 및 동향을 파악하는 동시에 판례 데이터를 분석하기 위한 최적의 모델을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.1
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• pp.71-79
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• 2009

Currently much research is being done on host based intrusion detection using system calls which is a portion of kernel based data. Sequence based and frequency based preprocessing methods are mostly used in research for intrusion detection using system calls. Due to the large amount of data and system call types, it requires a significant amount of preprocessing time. Therefore, it is difficult to implement real-time intrusion detection systems. Despite this disadvantage, the frequency based method which requires a relatively small amount of preprocessing time is usually used. This paper proposes an effective method for detecting denial of service attacks using the frequency based method. Principal Component Analysis(PCA) will be used to select the principle system calls and a bayesian network will be composed and the bayesian classifier will be used for the classification.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.153-158
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• 2006

우리나라의 금형산업의 기술력을 선진국에 비하여 결코 낮은 수준은 아니다. 그러나 외국의 기술력에 비하여 낮은 수준에 머물려 있는 이유로는 올바른 기술력을 정리 통합하지 못한 결과로 인하여 낮은 기술력으로 판정 받고 있으며, 고부가가치를 창출하지 못하고 있다. 이를 극복하지 위하여 경영 고도화를 위한 구축전략에 관하여 연구를 하게 되었으며, 이를 위한 첫 번째 과정으로 금형산업의 특성을 정확히 분석하여 표준화된 데이터를 구축하여 경영 고도화를 위한 구축전략을 연구하게 되었다. 중소형 금형산업의 경영 고도화를 위한 기반 구축전략은 2단계로 나누어서 각 단계의 구축 수준에 따라서 경영 고도화를 완성하는 단계를 설명하고 있다. 1단계에서는 현 설비와 기술수준을 파악하고 2단계로 발전할 수 있는 기반을 조성하며, 2단계에서는 CAD/CAM 구축하는 과정을 설명하고 있으며, 또한 해당업체의 금형 생산 방향에 따라서 CAD/CAM의 구축수준을 선정하여 필요 이상의 투자를 줄이고 효과적인 투자를 통하여 중소형 금형산업의 경영 고도화를 위한 기반 구축전략을 설명하고 있다.