• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1359-1362
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• 2003

최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.784-786
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• 2003

본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.64-66
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• 2005

한국과학기술정보원(KISTI) 바이오인포매틱스센터(CCBB)에서는 생명과학 관련 주제별 Open Archiving Community의 구성과 운영을 통한 연구자들 간의 정보교환을 유도하고, 더불어 논문뿐만 아니라 세미나, 연구노트 등의 최신의 연구 정보를 공유할 수 있도록 생명과학 Open Archiving Community 시스템을 구축하여 운영하려고 한다. 본 community에서 수집, 구축, 서비스할 점보의 종류는 아티클, 학위논문 연구보고서, 발표자료, 연구노트, 실험데이터, 전자자료 등이다. 그러므로, 전 세계적으로 많이 활용되고 있는 Dublin-core, Marc21, MODS를 비교 분석하여 MODS 메타데이터를 기준으로 아티클과 같은 문헌정보 뿐만 아니라 실험결과, 연구노트 등의 비문헌정보도 유연성 있게 적용할 수 있는 생명과학 관련 주제별 Open Archiving Community를 위한 메타데이터 스키마를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.406-411
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• 2007

현재 리눅스에서 사용되고 있는 스케줄링 방식은 Weight(가중치), Quantum(기본 설정 CPU점유시간)등을 이용하여 스케줄링 한다. 이러한 스케줄링 방식으로는 프로세스 각각의 특징을 반영하기 힘들다. 이러한 점을 개선하고자 하나의 프로세스가 실행될 때, 실행 프로세스의 특징을 경험적 데이터로 저장함으로서, 프로세스가 다시 실행될 시에, 경험적 데이터를 적용하여 프로세스의 특징을 스케줄링에 반영토록 한다. 경험적인 데이터들로는 프로세스의 실행시간, 프로세스의 종류, 실행 빈도 등이 있는데, 이들을 스케줄링에 적용하여, 프로세스 각각의 특징을 반영하여 각각의 프로세스에 최적화된 스케줄러를 구현한다. 개발 대상 OS는 Open Source이며, 다양한 분야에 적용되고 있는 리눅스를 선정하였고, 기존의 리눅스 스케줄링에 과거의 경험적인 데이터를 반영하여, 좋은 효율의 스케줄러를 구현하는데 목적을 두었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.683-685
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• 2018

본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1595-1596
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• 2007

광통신에 있어서 광소자와 광섬유 사이의 광결합효율이 중요하다. 광효율을 증가시키기 위하여 파이버 연마 과정이 필요하다. 기존 파이버 연마 장치는 대부분 외국 장비이고 단일모드만 작동되고 대량 생산이 용이하지 않으며 데이터 저장과 긴급상황 발생시 대처가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 보안하기 위하여 PC기반의 본 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 여러 종류의 샘플 가공과 코어의 자동 정렬이 가능하며 PD데이터를 자동 저장한다. 또한 연마 거리를 자동 계산하여 연마 필름의 낭비를 줄였다. 정전과 같은 긴급상황 발생시 데이터를 보존하여 다음 연마시 기존 데이터로 초기화가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.127-129
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• 2001

현재 서비스되고 있는 주요 P2P 솔루션들은 파일 공유, 전자상거래 등의 단일 서비스 위주로 구성되어 있으며, 이를 위한 저장소 또한 솔루션에서 제공하는 서비스 위주로 설계되어 있다 그러나, 향후 P2P 네트워크상에 전자상거래, 지식공유, Collaboration 등의 여러 서비스를 동시 구현하기 위해서는 다양한 환경 및 서비스를 지원할 수 있는 인프라와 이러한 요구사항에 따른 개선된 저장소를 필요로 한다. 본 논문에서는 다양한 서비스의 구현이 용이하며, PC, 웹, 모바일 환경에서 연동이 가능하도록 지원하는 XML 기반 Global Peer-to-Peer 엔진(글로벌 P2P 엔진)의 저장소 설계에 대하여 다룬다. 본 논문에서 제안하는 저장소는 P2P 네트워크를 이용한 스토리지 공유 기능을 지원한다. 이를위하여 저장매체에 대해 투명성을 제공하도록 메모리, 디스크의 데이터에 직접 억세스 하는 스토리지 인터페이스를 설계하였으며, 멀티미디어 등의 공유 컨텐츠에 대한 메타데이터를 XML로 구성하고 관리하는 기능을 설계함으로써 효율적인 검색이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 P2P 엔진의 저장소 설계로 구현될 P2P 서비스는 XML을 이용한 이기종 플랫폼간에 데이터를 교환할 수 있으며, 여러 종류로 구성된 데이터의 효율적인 검색 방법과 피어간 디스크 공유 기능을 지원할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.58-61
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• 2010

유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 이기종 센서 간 상호 운용성을 높이기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 스마트 모바일 기기의 보편화로 유비쿼터스 환경에 적합한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 환경 속에서 스마트 모바일 기기를 사용하여 주변 센서에 접근하고 센서 데이터의 의미를 해석하여 사용자에게 제공한다면 센서의 활용을 극대화시킬 수 있다. 하지만 무선 센서는 센서 식별자와 센서 데이터만을 공급하기 때문에 센서의 종류와 측정 단위, 센서의 타입, 제조회사, 관리기관, 소유기관 등을 알 수 없을 뿐 아니라 어떤 센서로부터 데이터를 제공받고 있는지 인식할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 무선 센서로부터 제공되는 센서 데이터를 사용자 및 관리자가 식별하고 이해할 수 있도록 센서 레지스트리를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.37-40
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• 2018

빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.585-587
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• 2015

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.