• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.133-135
• /
• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.796-801
• /
• 2002

최근의 소프트웨어 개발은 객체지향 프로그램 개발 기법을 사용하여 소프트웨어를 개발하고 있다. 초보 개발자에게는 적절한 객체를 식별하고 정확한 속성과 행위를 부여하는 객체 지향 기법은 상당히 힘든 문제이다. 객체의 집합, 즉 클래스 모델링 기법에도 재사용 기법을 사용한다면 이미 작성된 모델을 참조하여 객체 지향 개발 기법을 처음 접하는 초보 개발자에게는 학습의 기회를 제공하고, 숙련된 개발자에게는 검증된 모델을 통해 모델링 실패를 방지할 수 있는 안전성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유사성(Similarity) 측정 기법을 적용하여 클래스간의 유사도를 판단하고, 관계 일치여부를 분석하여, 재사용 가능한 클래스를 검색하는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.1571-1574
• /
• 2012

소프트웨어 개발에 있어 각 단계별 프로세스 활동들에 대한 분석 및 평가는 소프트웨어의 품질을 좌우하는 큰 요인이다. 따라서 많은 소프트웨어 척도들이 소프트웨어 품질을 분석하는데 이용되고 있으며 유사 프로젝트를 통해 설정되는 기준치와 척도 값의 비교가 수행된다. 하지만 기존의 유사 프로젝트를 찾기란 쉽지 않은 일이며 유사 프로젝트를 찾더라도 해당 프로젝트의 개발 환경은 현재 개발 중인 프로젝트의 환경과 다른 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 외적인 기준치에 의존하지 않고 현재 개발 단계의 인스펙션 결과를 분석하는 방법을 제시하도록 한다. 산포도를 이용한 상대적 데이터 분석이 이용되며 국방 도메인에서 개발 중인 프로젝트 내부 31 개의 기능으로부터 수집된 데이터를 통한 사례분석을 수행하도록 한다. 이를 통해 기능들 간 현재 개발 과정의 일관성 유지 여부를 평가하고 다음 개발 단계의 프로세스 활동 강화 여부에 대한 권고 사항을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.901-903
• /
• 2005

본 논문에서는 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학기 위한 다단계 절차 중 객체 추출 단계에서 선 클러스터링을 통해 불필요한 정제 결합단계를 축소하고, 영역 전문가의 선택으로 영역모델링에 가장 가까운 객체 후보군을 제시하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가에게 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하였다. 하지만 영역 전문가가 제시하는 영역 모델링이 존재한다면 정제 결합단계이전에 최대한의 선 클러스터링을 통해서 영역 모델링과 가장 유사한 통합 객체를 제시할 수 있고, 정제 결합 단계를 선 클러스터링을 통해서 축소할 수 있으며 이를 통해서 객체 후보군과 영역모델링의 유사도를 향상 시키며 클러스터링에 따른 시간과 공간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 모델링과 사용자의 함수, 전역변수의 선택을 통해 영역 모델링에 가장 유사한 객체 후보군을 찾는 선 클러스터링 알고리즘 제안 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.843-846
• /
• 2022

오늘날 인터넷이 보편화되었고, 최근에는 최근에는 코로나19 유행으로 사람들이 집에 머무르는 시간이 많아지면서 여러 온라인 플랫폼을 통해 영화, 드라마 등의 프로그램을 시청하는 것에 관심이 많아지고 있다. 또한, 그러한 시대적 흐름에 따라 시즌제 형식의 시리즈물을 통해 보다 퀄리티 높은 콘텐츠를 보고자 하는 소비자 니즈도 증가하고 있다. 시리즈물은 전편과 속편이 유기적으로 연결되기 때문에 전편의 리뷰를 분석하여 관객의 니즈를 파악하고 그것을 속편에 반영하는 것이 중요해 보인다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 분류를 통해 시리즈물의 전편과 속편 리뷰의 긍정 유사도를 비교하고, 나아가 긍정 유사도가 흥행 성적에 유의미한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.351-352
• /
• 2023

컴퓨터공학 분야 개발자를 채용할 때 대다수의 기업에서 일반 면접과는 달리 전공 분야 역량 파악을 위한 컴퓨터공학 기술 면접을 함께 진행한다. 컴퓨터공학 면접자의 기술 면접을 지원하기 위하여 이 논문에서는 컴퓨터공학 핵심 개념에 대한 면접자 답변의 정확도를 코사인 유사도를 이용하여 평가 후 결과를 알려주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용하면 개발자들의 컴퓨터공학 핵심 개념의 기술 면접 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.418-421
• /
• 2023

본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.489-489
• /
• 2023

최근 유량 측정을 위해 사용되는 ADCP를 통해 부가적으로 측정되는 초음파산란도 자료를 활용하여 부유사농도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 이에 국내에서는 국가하천에 설치되어 있는 자동유량관측소의 초음파산란도를 활용하여 연속적인 부유사농도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 이를 통해 10분 단위로 연속적인 유사량 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대되며, 현재 유사량 측정결과의 제공을 위해 사용되는 유량-유사량 관계곡선의 산포로 인한 신뢰도 문제를 개선할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나, 이미 설치된 자동유량관측소의 H-ADCP 원시데이터를 활용하여 다지점에서 부유사농도를 측정에 대한 분석을 수행하기 위해서는 초음파산란도의 보정, 관계식 개발, 관계식 적용을 통한 유사량 측정 결과의 분석을 위한 소프트웨어 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 초음파산란도 자료를 이용하여 부유사농도를 분석할 수 있는 소프트웨어 개발하고자 하였다. 개발된 소프트웨어는 Microsoft Visual Studio를 이용하여 C# 언어를 사용하여 개발하였으며, ComponentOne 라이브러리를 활용하여 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 구현하였다. 소프트웨어의 구성은 H-ADCP 원시자료와 실측 부유사농도 자료와의 시간동기화를 통해 동일시간에서 측정된 자료를 획득, 초음파산란도의 보정과 지표로 활용할 초음파산란도의 측정영역 분석, 초음파산란도-부유사농도와의 다중 회귀를 통한 관계식 개발 및 통계 분석결과 도출, 관계식을 활용한 부유사농도 계산을 수행할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 개발된 소프트웨어를 통해 추후에 시범적용 예정인 자동유량관측소의 초음파산란도를 활용 부유사농도 측정 방법에 대한 분석 효율성을 향상시키고, 지속적인 개선을 통해서 실제 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
• /
• v.17 no.12
• /
• pp.29-38
• /
• 2019

A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.353-354
• /
• 2023

디지털 환경이 진화함에 따라 가짜뉴스가 늘어나고 있다. 이를 판별하기 위해 법적 규제에 대한 논의가 있으나, 가짜뉴스에 대한 범위와 정의가 명확하지 않아 규제가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 TF-IDF 기법과 KoBERT 모델을 이용한 키워드 추출 및 문장 유사도 분석을 통해 YouTube 플랫폼을 대상으로 한 가짜뉴스 판별을 위한 모델을 제안한다.