• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.237-238
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• 2021

야구는 데이터 스포츠라 불릴 만큼 경기마다 많은 데이터가 생성되며, 이를 바탕으로 경기를 진행한다. 본 연구는 한국 프로야구 구단인 한화 이글스의 승률 및 타자의 성적과 날씨 사이의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 한화 이글스의 승률과 타자의 성적을 한국프로야구(KBO) 공식 홈페이지 및 야구 기록 통계사이트 스탯티즈(statiz)에서 수집하였으며, 날씨 데이터는 온도와 습도를 고려한 불쾌지수 데이터를 기상청으로 부터 수집하였다. 파이선의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 전처리를 실행하였다. 이후 파이선의 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 불쾌지수가 보통일 때 승률이 가장 크고 높음일 때 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한, 타자들의 평균 성적을 분석한 결과 보통과 매우 높음은 전체적인 타격 지수가 비슷하나 높음일 때 부진한 것으로 나왔다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.3
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• pp.193-198
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• 2023

We study a learner-customized lecture recommendation project using deep learning. Recommendation systems can be easily found on the web and apps, and examples using this feature include recommending feature videos by clicking users and advertising items in areas of interest to users on SNS. In this study, the sentence similarity Word2Vec was mainly used to filter twice, and the course was recommended through the Surprise library. With this system, it provides users with the desired classification of course data conveniently and conveniently. Surprise Library is a Python scikit-learn-based library that is conveniently used in recommendation systems. By analyzing the data, the system is implemented at a high speed, and deeper learning is used to implement more precise results through course steps. When a user enters a keyword of interest, similarity between the keyword and the course title is executed, and similarity with the extracted video data and voice text is executed, and the highest ranking video data is recommended through the Surprise Library.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.776-779
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• 2002

본 논문에서는 OpenGL을 이용한 삼차원 뷰어(Viewer)를 개발한다. 3D Max와 같은 3D 개발 툴에서 침대, 소파 등 3D 모델 라이브러리를 제작한 후 일어들이는 렌더링 모듈을 개발한다. 3D 모델 라이브러리에 직물 이미지 라이브러리를 매핑하는 모듈도 개발하여 직물 이미지와 유사한 효과를 낼 수 있도록 한다. 3D max에서 광원과 질감을 포함하여 렌더링한 후 개발되는 프로그램으로 데이터 손실없이 읽어들이는 것을 목표로 한다. 3차원 모델에 설계된 직물 이미지를 사용하여 3D 매핑된 후. 사용자가 확대, 축소, 이동, 회전 등의 효과를 줄 수 있게 하는 사용자 인터페이스 제공 및 3D 애니메이션 기능을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.132-134
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• 2012

본 논문에서는 오디오 데이터를 분석하여 촉각 피드백을 출력할 수 있는 햅틱 라이브러리를 소개한다. 개발한 라이브러리는 안드로이드 플랫폼에서 동작하며, 어플리케이션에서 발생하는 오디오 신호를 이용하여 촉각 효과를 생성하므로, 기존 어플리케이션의 수정 없이 촉각 효과를 제공할 수 있다. 또한 복합적인 오디오 음원으로부터 사용자가 원하는 특정 주파수 대역을 선별하여 촉각 효과를 적용할 수 있다. 마지막으로 개발한 라이브러리를 레이싱 게임 및 음악감상 어플리케이션에 적용한 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.631-633
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• 2002

모바일 장치의 기능 향상과 무선 데이터 통신 기술의 발달로 유선 인터넷 서비스를 모바일 장치에서 사용하기 위한 다양한 지원 모델이 연구되고 있으며, 이에 관련된 응용 프로그램이 개발되고 있다. 또한, 장치의 한계성으로 인해 컨텐츠의 표현을 정적인 형태에 의존하였던 초기와는 달리 하드웨어의 발전으로 멀티미디어 형태의 표현 방식이 요구되고 있다. 그러나, 대다수의 모바일 장치에서 멀티미디어 기능 구현은 플랫폼 종속적이므로, 다른 모바일 플랫폼으로 이식하는 데는 많은 부분을 다시 작성하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 다양한 모바일 장치에서 동일한 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 멀티미디어 응용프로그램을 구현할 수 있는 멀티미디어 라이브러리를 개발하였다. 라이브러리의 개발을 위해 이전 라이브러리 기능 분류를 통해 모바일 장치에서 사용 가능한 멀티미디어 기능을 정의하였고, 다른 환경으로 쉽게 이식할 수 있도록 계층적인 구조를 가지는 플랫폼 독립적인 멀티미디어 라이브러리를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.97-99
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• 2011

논문에서는 일반 웹 브라우저를 대상으로 제작된 웹 페이지로부터 사용자가 원하는 정보를 추출하여 모바일 환경에서 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 기존에 별도의 프록시(proxy) 서버를 통해 데이터를 저장하고 이를 제공하는 방식이 제안되었으나 이는 보안에 민감한 데이터 및 실시간 데이터 처리에 적합하지 않다. 본 논문에서는 모바일 기기상에서 웹 데이터 추출을 직접 처리하는 방법을 제안하며 이를 위해 웹 페이지로부터 데이터를 추출하는 방법 및 절차를 기술하는 정의 언어 (Web Extraction Definition Language)를 설계한다. 또한 설계된 WEDL 문서를 기반으로 동작하는 웹 클라이언트 라이브러리를 구현하여 실제 웹 페이지를 대상으로 동작하는지 실험한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.550-553
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• 2007

본 논문에서는 제품 정보를 교환 및 공유하기 위한 국제 표준인 ISO 15926에 근거한 해양 플랜트 기자재의 제품 정보의 온톨로지 모델링을 소개한다. 모델링 방법은 코어 데이터 모델과, 참조 데이터 라이브러리, 템플릿과 객체 정보 모델을 이용한다. 코어 데이터 모델은 보편적인 개념을 정의하고, 참조데이터 라이브러리는 코어 데이터 모델을 확장한 공통 용어 사전이다. 의미를 표현하는 가장 작은 조각으로 템플릿을 사용하고, 객체 정보 모델을 통하여 객체들 사이의 관계를 정의한다. 모델링은 OWL을 이용하여 제품 데이터의 온톨로지를 생성하여 이기종 소프트웨어 간의 제품 정보를 교환하고 공유하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.164-166
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• 1998

객체지향 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 데이터 모델을 제공하는 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째 방법은 객체지향 데이터 모델의 확장성을 이용하여 사용자 클래스와 동등한 수준의 공간클래스 라이브러리를 제공하는 방법이고, 둘째 방법은 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 언어에 반영하는 방법이다. 기존의 객체지향 공간 데이터베이스 시스템들은 주로 첫 번째 방법에 기반한 공간 데이터 모델을 제공하지만, 이는 여러 가지 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 공간 클래스 라이브러리로 제공된 공간 데이터 모델의 문제점들을 분석하고, 그러한 문제점들을 모두 해결하는 시스템 수준 공간 데이터 모델을 제시한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.28 no.4
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• pp.67-74
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• 2019

As the market for Internet of Things (IoT) service grows, the security issue of the data from IoT devices becomes more important. In this paper, we implemented a cryptographic library for confidentiality of sensor data from Android Things based IoT services. The library made use of the SEED algorithm for encryption/decryption of data and we verified the library by implementing a service environment. With the library, the data is securely encrypted and stored in the database and the service environment is able to represent the current sensing status with the decrypted sensor data. The contribution of this work is in verifying the usability of SEED based encryption library by implementation in IoT sensor based service environment.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.