• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.164-169
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• 2010

본 논문에서는 계층적 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하기 위한 요구사항을 만족하는 XML 레이블링 기법으로서 Farey Sequence 를 응용한 Faray 레이블링 기법을 제안한다. 이는 일반적인 동적 삽입연산 외에 형제간 노드 사이에 새 노드를 삽입할 경우 추가적인 레이블의 사이즈 증가 없이 기존노드의 리레이블링이 없고, 말단 노드의 삭제시 레이블의 재사용이 원할하며, 부모와 자식 사이에 새 노드를 삽입하는 경우가 빈번한 계층적 데이터 관리 시에 리레이블링을 최소화 할 수 있는 방법이다. 기존 XML 레이블링 기법이 부모 자식사이에 삽입 연산을 하는 경우 하위의 모든 노드를 리레이블링 해야 하는것에 비하여 본 기법은 오직 1개의 하위 노드만을 리레이블링 하기 때문에 해당 경우의 계층적 데이터의 동적 삽입 시 하위 노드의 개수에 상관없이 일정하게 연산시간을 유지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.119-122
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• 2012

이종 멀티코어 프로세서는 각기 상이한 마이크로아키텍처, 캐시 사이즈, 클록 주파수를 갖는 다수의 코어 또는 프로세싱 유닛으로 이루어진 마이크로프로세서이다. 저에너지 소비가 산업계의 키워드로 부상하고 있는 이 시기에 이종 멀티코어는 동종 멀티코어보다 더 낮은 전력을 소비하고 성능면에서도 더 나은 프로세서로 주목받고 있다. 하지만, 동종 멀티코어에서의 동작을 가정하는 현재의 운영체제의 작업 스케줄러로는 이종 멀티코어의 이종적인 특성을 잘 활용할 수 없다. 본 논문에서는 이종 멀티코어 프로세서 작업 스케줄링에 관한 연구를 다면적으로 분석하여 각 방법의 장점과 단점을 개략적으로 정리하고 관련된 이슈들을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.143-144
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• 2020

본 연구에서는 사이즈코리아에서 2015년 이루어진 제7차 인체치수조사 데이터 중 60대 남성의 치수와 2014년에 이루어진 고령자인체치수조사 데이터의 70대와 80대 남성의 치수를 분석하여 신체적인 노화가 주로 나타나는 연령 구간과 노화에 따른 노년 남성 체형의 변화에 대한 특성을 살펴보고자 하였다. 노년 남성의 경우 대체로 66-68세 사이와 75-77세 사이 그리고 84-85세 사이에 급격한 노화현상이 나타나게 되고 60대와 70대에는 서서히 노화가 진행되다가 대체로 80대에 들어서면서 노화가 심화되어 신체적으로 체형의 변화가 급격히 나타나게 된다. 연령의 증가에 따른 노화의 현상으로 신체의 둘레, 너비, 높이 등에서는 변화가 심화되나 둘레, 너비, 높이에 비해 두께의 경우에는 변화가 크지 않은 것으로 분석되었다. 또, 노년 여성의 경우에는 등이 굽는 현상이 나타났으나 노년 남성의 경우에는 여성과는 반대로 뒤로 젖혀진 체형이 나타나 차이가 발견되었다. 따라서 의복패턴 제작 시 앞중심길이와 등길이 설정에 있어서 노년 여성과는 반대로 등 길이를 짧게 하는 패턴상의 수정이 요구된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.155-156
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• 2020

본 연구에서는 맞음새가 우수한 고등학교 남학생의 교복 셔츠 개발을 위하여 사이즈코리아의 제7차 인체 치수조사 중 16-18세 남학생의 치수를 분석하였다. 자료를 분석하여 고등학교 남학생의 상반신 체형을 유형화하고 유형별 체형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 통하여 교복 셔츠 개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 상반신 체형요인은 상반신 너비/둘레, 상반신 높이, 어깨길이, 상반신 길이, 어깨처짐 등의 5개 요인으로 분류되었다. 체형은 어깨길이는 길고 상반신 둘레와 너비는 작고 좁으며, 상반신 높이는 낮은 '긴 어깨 마른 체형', 상반신의 둘레와 너비가 크고 넓으며 상반신 길이가 길고 상반신 높이는 낮은 '긴 상체 비만 체형', 상반신길이가 길고 어깨가 많이 처져 있으며, 어깨길이는 짧고 상반신 두께와 너비, 높이는 중간 정도인 '짧은 어깨 보통 체형', 상반신 높이가 높고 어깨길이는 길며, 상반신길이는 짧고 어깨는 처지지 않았며, 상반신 둘레와 너비는 중간 정도인 '긴 어깨 보통 체형' 으로 분류되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.269-270
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• 2020

본 논문에서는 한류의 영향으로 그 관심이 증가되고 있는 신한복 커스터마이징 시스템 개발을 위해 신한복 치마 패턴개발에 필요한 기초자료를 얻고자 시판 6개 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교분석하였다. 같은 디자인의 free사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 치마길이는 17cm, 허리벨트길이는 29cm, 허리벨트폭은 4.5cm, 끈길이는 72.7cm, 치마길이는 17.0cm, 치마폭은 90.5cm의 차이를 나타냈다. 같은 신한복 치마임에도 브랜드에 따라 치수 차이가 큰 것으로 분석되어 치수규격의 정리가 필요할 것으로 사료된다. 한국 성인여성의 신체치수를 분석하여 그에 적합한 신한복 치마 패턴 개발이 이루어져야 함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.31-33
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• 2022

쇼핑몰 리뷰 생성기는 사용자로 하여금 사용자를 대신해서 리뷰를 생성할 수 있는 기술이고, 옷 상태, 배송 상태, 사이즈와 관련된 세 가지의 카테고리를 이용하여 부분마다 점수를 부여하여 점수에 맞는 리뷰를 생성할 수 있도록 하는 기술이다. 해당 리뷰 생성기는 점수마다 생성되는 리뷰가 달라지기 때문에 다양한 리뷰 생성을 원하는 웹, 앱 쇼핑몰 사이트에서 적용이 가능한 기술이다. 본 논문에서는 KoGPT2를 이용한 리뷰 생성과 카테고리와 점수에 따른 다르게 생성되는 리뷰의 방식을 제안한다. 그리고 두 방식을 결합한 리뷰 생성의 방식을 제안한다. 제안하는 방식들은 카테고리고리 마다 학습하는 모델을 다르게 적용하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.91-92
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• 2023

본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.317-320
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• 2024

최근 이미지 분류, 자율 주행 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 접목됨에 따라 인공지능 기술을 이용한 새로운 위협이 등장하고 있다. 적대적 공격 중 단일 픽셀 공격은 이미지의 픽셀 하나를 왜곡하여 인공지능의 올바른 분류를 방해하는 공격 기법이다. 본 논문은 단일 픽셀 공격을 완화하는 이미지 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법을 적용하면 이미지의 사이즈를 27×27 로 조절하였을 때 100 개의 단일 픽셀 공격 이미지 중 94 개를 복구하였으며, 이미지의 신뢰도를 68.89% 개선하였다.