• Title/Summary/Keyword: 숙명

Search Result 706, Processing Time 0.033 seconds

An Implementation of Voice Communication System based-on Android Platform (안드로이드 기반 보이스 커뮤니케이션 시스템 구현)

  • Lee, Ji-Hyeon;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.04a
    • /
    • pp.1481-1484
    • /
    • 2011
  • 최근 스마트폰의 사용률이 증가하고 다양한 어플리케이션이 등장하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 활용하여 사용자간 커뮤니케이션을 나눌 수 있는 어플리케이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트폰 상에서 채팅방을 생성하여 관심사가 같은 여러 사용자들과 보이스 채팅을 나눌 수 있는 보이스 커뮤니케이션 시스템을 제안한다. 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 채팅방을 생성하고, 이곳에 제한된 인원이 모여서 대화가 가능하다. 본 시스템을 통하여 사용자들은 마음이 맞는 사람들과 음성으로 간편하게 커뮤니케이션할 수 있을 것으로 기대한다.

A Continuous Information Retrieval System Based-on Tag for Specialized Data (특화된 정보에 대한 Tag 기반 연속정보검색 시스템)

  • Lee, Ki-Eun;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.04a
    • /
    • pp.1474-1477
    • /
    • 2011
  • 정보화 사회에 접어 들면서 정보를 판별하는 능력이 중요시 되고 있다. 그러나 정보가 점점 이질적이고 방대해 짐에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어렵다. 정보검색 서비스를 제공하는 국내외 포털 사이트에서는 랭크 알고리즘을 이용하여 사용자에게 정보를 제공한다. 그러나 사용자의 요구를 충족시키기 위해 랭킹보다 더 중요한 것 정보를 압축시켜 사용자에게 사용자가 원하는 정보만 제공하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 도메인을 제한하여 특화된 정보를 제공하며 사용자 위주의 더 특화된 정보를 제공하는 친구추가 기능을 제안한다. 동시에 주 검색 기능으로 사용자가 등록한 태그 링크를 따라 클릭하면서 연속적으로 정보 검색을 할 수 있는 연속정보검색을 제안한다. 그리고 제안한 시스템을 실제 웹 사이트를 구현을 통해 나타낸다. 제안한 시스템은 사용자에게 효율적으로 유용한 정보를 제공하는 기대효과가 있다.

A Survey on Massive Data Processing Model in Cloud Computing (클라우드 컴퓨팅에서의 대용량 데이터 처리 모델에 관한 조사)

  • Jin, Ah-Yeon;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.11a
    • /
    • pp.145-146
    • /
    • 2011
  • 클라우드 컴퓨팅은 세계적인 시장조사기관인 가트너사의 10대전략기술에서 2년 연속 1위를 할 정도로 많은 각광을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 컴퓨팅 자원을 서비스로 제공하는 것으로, 사용자는 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅을 지칭한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 상에서 폭발적으로 증가하고 있는 데이터를 효율적으로 병렬 처리할 수 있는 방법에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 대용량 데이터 처리를 위한 대표적인 모델에는 MapReduce와 Dryad가 있으며, 서로간에 많은 공통점이 있지만 MapReduce는 범용 프로그래밍 언어를 기반으로 쉬운 병렬 프로그래밍을 가능하게 했다는 점에서 많이 사용되고 있으며 Dryad는 재사용이 쉽고 데이터 처리 흐름을 유연하게 작성할 수 있다는 점에서 장점을 가지고 있다.

Efficient Frequent Pattern Mining in Multiple Two-Dimensional Arrays (다수의 2 차원 배열에서 효율적인 빈발 패턴 탐색 기법)

  • Kim, Han-seul;Lee, Ki Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.05a
    • /
    • pp.326-329
    • /
    • 2021
  • 데이터베이스에서의 빈발 패턴 탐색은 일정 횟수 이상 같이 등장하는 항목들의 집합을 찾는 문제이다. 본 논문은 다수의 2 차원 배열들이 주어졌을 때, 이들 내부에서 빈번히 같이 등장하는 부분 구역들을 찾는 문제를 다룬다. 하지만 기존 빈발 패턴 탐색 기법들은 배열 내 원소들의 위치 관계까지 고려하지는 않기 때문에 본 문제에 바로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 논문은 다수의 2 차원 배열 내에서 빈번히 같이 발생하는 부분 구역들을 효율적으로 찾는 기법을 제안한다. 본 논문의 선행 연구에서는 주어진 배열들을 두 번 스캔하여 빈발 부분 구역 집합을 찾는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 개선하여 배열들을 한 번만 스캔하고도 빈발 부분 구역 집합을 찾는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법은 지금까지 탐색된 부분 구역들에 대한 정보를 메모리에 효율적으로 유지한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 수행시간을 약 30% 단축함을 보였다.

Virtual Reality Contents For Eye-Hand Coordination Training (눈-손 협응력 훈련을 위한 가상현실 콘텐츠)

  • Yeom, Young-Ah;Kim, Ju-Young;Park, Jung-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.05a
    • /
    • pp.548-550
    • /
    • 2021
  • 눈-손 협응력은 시각정보를 손의 운동 정보에 적용시키는 뇌의 능력으로 일상생활을 하거나 복잡한 운동 기술을 발휘하는데 필수적인 기능이다. 본 논문은 눈-손 협응 능력이 발달하는 과정에 있는 아동을 대상으로 게임을 통해 눈-손 협응력 훈련을 진행할 수 있는 가상현실 콘텐츠를 제작하였다. 제작된 가상현실 콘텐츠는 눈과 손 인터페이스를 통해 가상현실의 물체와 상호작용하도록 요구함으로써 게임형식으로 과제를 제공한다.

Migration with Load Balancing Based on Reinforcement Learning in Vehicular Edge Computing (차량 엣지 컴퓨팅에서 로드 밸런싱을 고려한 강화학습 기반의 마이그레이션)

  • Moon, Sungwon;Lim, Yujin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.05a
    • /
    • pp.66-69
    • /
    • 2021
  • 최근 실시간 응답 및 처리에 민감한 서비스들이 급증하면서 멀티액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 주목받고 있다. 사용자들의 잦은 이동성 때문에 MEC 서버들 사이에서의 마이그레이션은 중요한 문제로 다뤄진다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경을 고려하였으며, 강화학습 기법인 Q-learning 을 사용하여 마이그레이션 여부 및 대상을 결정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 목적은 지연 제약조건을 만족시키면서 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS) 사이의 로드 밸런싱을 최적화하는 것이다. 제안 기법의 성능 비교를 통하여 다른 기법들보다 로드 밸런싱 측면에서 약 22-30%, 지연 제약조건 만족도 측면에서 약 20-31%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

Energy-efficient offloading to ensure reliability in IIoT scenarios (IIoT 시나리오에서 신뢰성을 보장하는 에너지 효율적인 오프로딩)

  • Koo, Seolwon;Lim, Yujin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.05a
    • /
    • pp.70-73
    • /
    • 2021
  • Mobile Edge Computing(MEC)는 사용자 근처에서 서비스를 제공하기 때문에 사물인터넷에서 주목받고 있는 기술이다. 오프로딩을 통한 MEC 서버의 활용은 제한된 배터리 수명이나 계산 능력을 갖는 디바이스들에게 매우 유용하다. 본 논문은 강한 신뢰도가 요구되는 산업 사물인터넷(Industrial IoT, IIoT) 시나리오를 가정하여, 태스크를 실행할 때 발생하는 에너지 소모량과 지연시간을 최적화하며 신뢰도를 보장하는 오프로딩 기법을 제시한다. 본 연구는 실험을 통해 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 기법의 성능을 분석하였다.

Comparison of methodologies for license plate recognition (차량번호판 영역 추출 방법론 비교 분석)

  • Lee, Eun-Ji;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2020.05a
    • /
    • pp.617-620
    • /
    • 2020
  • 최근, 국내 자동차 보유율은 매년 증가하고 있으며, 자동차 증가율에 따라 자동차로 인한 사건, 사고 발생률 또한 증가하고 있다. 국가에서도 지능형교통시스템(ITS) 중 차량 변호판을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 번호판 인식은 사건·사고 발생차량을 추적하거나 주차 무인시스템 등의 분야에 적용된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위한 여러 가지 방법들을 비교 분석하여 각 상황에 맞는 알고리즘을 적용하고자 한다.

Caching Strategy Adopting Delayed Offloading Scheme with User Mobility in Cellular Network (셀룰러 네트워크에서 딜레이드 오프로딩 스키마를 적용한 사용자 이동성 고려 캐싱 기법)

  • Choi, Yoonjeong;Lim, Yujin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.11a
    • /
    • pp.83-86
    • /
    • 2021
  • 비디오 컨텐츠 사용이 증가하면서, 사용자가 요구한 파일을 제시간 안에 전달하는 문제가 중요해졌다. 사용자와 가까운 곳에 파일을 캐싱해 두고 필요할 때 다운받으면 파일을 보다 빨리 전달할 수 있는데 사용자가 움직일 경우 이동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로와 파일의 인기도를 함께 고려해 딜레이드 오프로딩(delayed offloading) 스키마를 적용한 환경에서 마이크로 기지국(micro base station, MBS)에서 다운받는 데이터 크기를 최소로 만들어 비용을 최소화 하는 캐싱 기법을 제안한다. 실험을 통해 타알고리즘에 비해 MBS 로부터 다운받는 양을 줄이고 스몰 셀 기지국(small cell base station, SBS)에서 다운받을 성공 확률을 높이는데 효과가 있다는 것을 보였다.

An exercise recommendation system using bayesian network and singular value decomposition algorithm (베이지안 네트워크와 특이값 분해 알고리즘을 이용한 운동 추천 시스템)

  • Shin, A-Young;Lim, Yujin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2021.11a
    • /
    • pp.470-473
    • /
    • 2021
  • 본 논문에서는 코로나-19로 인해 홈 트레이닝 시장이 성장하고 있는 상황 속에서 효율적인 운동을 위해 사용자의 식습관, 신체조건, 선호도 등을 바탕으로 적합한 운동을 추천해주는 시스템을 제안한다. 먼저 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용해 비만의 정도에 따라 사용자를 분류하고, 운동 데이터를 소모 칼로리에 따라 클러스터링 한다. 다음으로 비만의 정도와 운동 레벨에 따라 정해진 추천 점수를 통해 사전 선호도 확률을 계산하고, 베이지안 네트워크를 통해 사후 확률을 구한다. 이를 바탕으로 특이값 분해 알고리즘(SVD)를 활용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천한다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 비교 실험을 진행하여 회귀 문제 평가 척도인 RMSE 값 측면에서 성능을 분석하였다.