• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.755-762
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• 2022

This paper propose a clustered algorithm that possible more efficient COVID-19 disease learning prediction within clustering using context-aware attribute information. In typically, clustering of COVID-19 diseases provides to classify interrelationships within disease cluster information in the clustering process. The clustering data will be as a degrade factor if new or newly processing information during treated as contaminated factors in comparative interrelationships information. In this paper, we have shown the solving the problems and developed a clustering algorithm that can extracting disease correlation information in using K-means algorithm. According to their attributes from disease clusters using accumulated information and interrelationships clustering, the proposed algorithm analyzes the disease correlation clustering possible and centering points. The proposed algorithm showed improved adaptability to prediction accuracy of the classification management system in terms of learning as a group of multiple disease attribute information of COVID-19 through the applied simulation results.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.482-486
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• 2006

1990년대 말부터 전세계적으로 이동통신 사용자의 수는 급증하였고, 2000년대에 들어서면서부터는 모바일 인터넷 사용자 수도 점차적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 오프라인이나 기존e-commerce에서의 서비스 품질 측정에 대한 연구는 활발하게 이루어진 반면, 모바일 상거래에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구는 모바일 상거래에 대한 고객만족도에 영향을 미치는 요인을 찾아내고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해, 모바일 상거래의 특징을 살펴봄으로써 모바일 상거래에서 고객 만족도에 영향을 미치는 요인들을 추출하고 체계적인 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한 본 연구에서는 모바일 상거래 중 디지털 컨텐츠 다운로드 서비스의 실사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 이를 토대로 Rasch 모형을 적용하여 고객군을 분류하고 요인별 중요도를 파악하며 고객만족에 대한 확률적 예측을 실행하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.195-198
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• 2009

본 연구는 사용자가 경험하는 감성 이미지를 추출하여 생리신호를 통해 자동으로 분류하는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 이미지의 감성평가를 위하여 착용과 휴대가 간편한 PPG생체신호를 활용하였고, 생활 속의 장면들에서 감성 별 이미지를 무선으로 PC에 저장 및 분류하는 시스템을 개발하였다. 또한 이미지의 라이프 로그 정보를 제공하는 기술을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 경험과 이미지를 연관시켜 생활 속 정보의 경험 피드백을 하는 데에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.102-104
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• 2011

서로 다른 XML 스키마를 바탕으로 작성된 XML 문서간의 비교 및 검색을 위해서는 두 스키마 사이의 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 스키마 매칭방법으로는 구조적 연관성을 비교하는 방법, 의미적 연관성을 계산하는 방법, 타입의 연관성을 계산하는 방법이 존재한다. 또한, 자동분류기법을 사용하여 연관성을 계산하는 방법도 존재한다. 본 논문에서는 XML 문서의 비교을 위한 효율적인 스키마 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 먼저 자동분류기법을 사용하여 단말노드 사이의 매칭정도를 계산한다. 또한 의미적, 구조적, 타입의 연관성도 계산하여 최적의 매칭결과를 선택한다. 특히 의미적 연관성은 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.509-522
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• 2005

본 연구는 국내 ASP 산업의 현황을 조사하고 이로부터 ASP 산업을 활성화시키기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 ASP 산업의 제공자들을 핵심 경쟁력을 기준으로 분류하고, 이들이 제공하는 ASP 서비스를 정보화 단계별 솔루션으로 구분하였다. 사용자 집단은 기업 규모와 산업분류기준별로 분류하였다. 이들 사용자 현황 조사결과 현재 국내 ASP 산업의 가장 큰 애로점은 서비스 사용과 관련하여서는 보안문제에 대하여 가장 많은 우려가 제시되었으며, 서비스 제공과 관련하여서는 마케팅과 자금 부족이 가장 애로점으로 제시되고 있다. 이러한 점들을 고려해 볼 때, 국내 ASP 산업은 솔루션 개발이라는 차원을 넘어서 이제는 상요자들에게 빌려쓰는 IT 솔루션이라는 상품으로 다가갈 수 있는 능력 배양이 필요한 시점이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.705-707
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• 2015

정보통신기술의 발달로 무선 네트워크 기능이 스마트 디바이스에 삽입됨에 따라 IoT 서비스는 다양해지고 있다. IoT 환경에서의 스마트 디바이스들은 사용자의 ID와 계정을 통해 동기화하기 때문에 연동된 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 연동된 디바이스에는 개인 정보, 위치 정보 등 다양하고 방대한 양의 데이터가 저장되어 있다. 이러한 데이터들은 연동 디바이스를 통해 데이터의 변경, 수정, 삭제가 가능해졌다. 따라서 용의자가 동기화된 데이터를 변경, 수정, 삭제 한다면 법적 증거 효력이 사라질 수 있다. 또한, IoT 환경에는 방대한 양의 데이터가 존재하기 때문에 데이터 분류에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식을 위한 IoT 환경에서의 데이터 분류 방법을 제안 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.517-520
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• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1294-1297
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• 2011

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.