• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.491-492
• /
• 2024

맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.1-6
• /
• 2013

For predicting defect-prone module in software, SVM classifier showed good performance in a previous research. But there are disadvantages that SVM parameter should be chosen differently for every kernel, and algorithm should be performed iteratively for predict results of changed parameter. Therefore, we find these parameters using Genetic Algorithm and compare with result of classification by Backpropagation Algorithm. As a result, the performance of GA-SVM model is better.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.147-148
• /
• 2019

네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.320-322
• /
• 2020

기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.85-100
• /
• 1988

본 고는 IEEE Computer(1987)에 게재된 "Software Development Environments"를 요약정리한 것으로 현재의 소프트웨어 개발 환경의 연구동향을 분석하는데 그 목적을 두었다. 특히 이 문헌에서는 환경의 추세 분석을 사용자의 관점, 즉 개발 환경과 사용자간의 상호작용과 사용자들의 인식 등이 그 개발 환경에 미치는 영향을 중심으로 기술되었으며, 이러한 사용자 관점에 따른 소프트웨어 개발 환경의 분류와 각 분류에 연관된 상용 환경들의 예를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.437-443
• /
• 1997

객체를 기반으로 하는 소프트웨어 부품의 재사용은 개별 부품의 효율적 관리와 이 것의 적절한 조합을 통해 소프트웨어 생산성을 극대화한다. 이를 위해서는 클래스 라이브러 리 화에 의한 명확한 식별과 분류, 정제, 저장으로 사용자 요구에 맞는 부품을 쉽게 검색할 수 있으며 새로운 부품의 수정과 합성이 가능한 재사용 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문 에서는 객체지향을 기반의 소프트웨어 개발에 있어 브라우징 기법을 적용하여 사용자 요구 에 맞도록 재사용 부품들을 분류, 저장, 검색하여 재상용 할뿐더러 검색된 클래스가 사용자 의 요구에 맞도록 수정-합성 과정을 통해 재사용 가능하게 하는 다중 뷰 재사용 통합 시스 템인 MRIS (Multi-View Reuse Integrated System)를 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.10-13
• /
• 2003

본 논문에서는 21세기의 정보기술의 중심이 되는 임베이드 시스템을 하드웨이/소프트웨어 기반의 임베이드 시스템 구성에 대한 한가지 방법에 대해 논의하였다. 이를 위해 본 논문에서는 임베이드 시스템의 분류와 그 필요성에 대해 기술하였고, 또한, 임베이드 시스템 구성시에 고려할 사항과 분류에 대해 논의하였다. 그리고 임베이드 시스템 모델링에 대해 논의하였다. 또한 제안한 임베이드 하드웨어/소프트웨어 시스템은 최근에 그 중요성이 높아지고 있으며 향후 많은 분야에 접목이 될 멀티미디어 시스템을 효과적으로 구성할 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.448-450
• /
• 2004

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템 구축시 설계단계의 첫번째 부분으로 소프트웨어 개발시 중요시 되고 있다. 아키텍처 설계시는 비즈니스 목표나 품질 요구사항, 도메인의 특징과 개발 환경 등 여러 가지 사항을 고려해야하고 설계된 아키텍처를 검증할 수 있어야 한다. 그러나 성숙한 아키텍처가 아닌 경우 개발하고자 하는 시스템의 아키텍처 설계나 검증이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 정보시스템에서 많이 사용되고 있는 아키텍처를 도출, 분류해보고, 품질 속성 만족 여부를 분석함으로써 비즈니스 정보 시스템 구축시 아키텍처들에게 아키텍처 참조 모델을 제공하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.10 no.10
• /
• pp.399-406
• /
• 2021

With the steady growth of the content industry, the need for research that automatically recommending content suitable for individual tastes is increasing. In order to improve the accuracy of automatic content recommendation, it is needed to fuse existing recommendation techniques using users' preference history for contents along with recommendation techniques using content metadata or features extracted from the content itself. In this work, we propose a new graph-based music recommendation method which learns an LSTM-based classification model to automatically extract appropriate tagging words from sound data and apply the extracted tagging words together with the users' preferred music lists and music metadata to graph-based music recommendation. Experimental results show that the proposed method outperforms existing recommendation methods in terms of the recommendation accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.494-497
• /
• 2021

텍스트 분류(text classification)는 원시 텍스트 데이터로부터 정보를 추출할 수 있는 기술에 기반하여 많은 양의 텍스트 데이터를 관심 영역으로 분류하는 것으로 최근에 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩(word embedding) 기법을 이용하여 특정 분야의 연구 논문을 분류하고 추천하는 기법을 제안한다. 워드 임베딩으로 CBOW(Continuous Bag-of-Word)와 Sg(Skip-gram)를 연구 논문의 분류에 적용하고 기존 방식인 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과는 워드 임베딩에 기반한 연구 논문 분류 기법이 TF-IDF에 기반한 연구 논문 분류 기법보다 좋은 성능을 가진다는 것을 나타낸다.