• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.541-544
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• 2021

본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-184
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• 2021

자율주행 기술이 고도화됨에 따라 사용자가 주행 상황을 실시간으로 모니터링하고 주행을 제어할 수 있는 자율주행 서비스가 필요하다고 생각했다. 또한, 돌발 장애물을 고려하며 정해진 경로로 주행하는 자율주행을 구현하고자 해당 시스템을 설계하게 되었다. 해당 시스템은 차량, 서버, 애플리케이션으로 구성되어있으며 구성요소 간의 실시간 통신을 통해 차량 주행 상황 및 사용자 제어 명령을 자유롭게 전달하고자 했다. 차량의 자율주행 알고리즘을 구현하기 위해 이미지 데이터 처리에 효과적인 CNN을 활용하여 장애물 회피 모델과 라인 트레이서 모델을 구현하여 해당 모델들을 하나의 솔루션으로 통합하였다. 해당 솔루션 구현을 통해 차량이 마주할 수 있는 돌발 상황에 대처하는 자율주행의 안전성을 높이고자 했으며 자율주행 환경에서 사용자 조작을 용이하게 하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.100-103
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• 2021

5G 의 발전과 함께 차량과 IT 통신 기술을 융합한 어플리케이션들이 급증하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 등장했다. 낮은 지연시간 안에 계산 집약적인 서비스들을 제공하기 위해 단독적인 MECS 서버(MECS)에서의 수행이 아닌 다수의 MECS 에서 동시에 연산을 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법이 주목받고 있다. 특히 차량이 다수의 MECS 로 태스크를 파티셔닝하여 오프로딩하는 기법과 하나의 MECS 로 오프로딩한 후 다른 MECS 들로 파티셔닝하여 마이그레이션하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 서비스 지연시간과 차량의 에너지 소비량 측면에서 성능을 비교 분석을 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.367-370
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• 2021

스마트 시티에서 교차로의 통행을 관리하는 교통신호 시스템 분야의 목표는 교통 혼잡 최소화 및 처리량 최대화이다. 현재, 신호 제어 시스템은 고정형 시스템을 사용하고 있으며, 효율적이고 유동적으로 교통을 제어하기 위해 적응형 방식의 교통신호 제어 연구가 활발히 진행 중이다. 적응형 방식의 교통신호 방식 중에서 고정된 신호 순서에 상황에 맞는 신호시간을 할당하는 방법이 있다. 본 논문은 고정된 신호 순서가 교통 신호 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 신호 순서가 교통신호 성능에 미치는 영향도가 크지 않다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.239-242
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• 2022

본 연구는 고해상도 카메라를 통해 얻은 이미지에서 지문과 홍채와 같은 생체인식 정보가 쉽게 노출되고, 생체인식 정보가 담긴 이미지가 SNS 를 통해 유출되어 악용될 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술은 컴퓨터 비전을 기반으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 이미지에서 지문과 홍채 영역에 Blur 처리를 하는 알고리즘을 활용한 생체인식 정보의 노출 방지 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.721-723
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• 2022

최근 낸드 플래시 메모리 기반의 Solid State Drive(SSD)가 기존 Hard Disk Drive(HDD)를 대신하여 개인용과 산업용으로도 널리 쓰이고 있다. 핫 데이터 구분 기법은 이러한 SSD 의 성능과 수명에 중요한 역할을 하는 Garbage Collection(GC)과 Wear Leveling(WL) 기술의 기반이 된다. 본 논문에서는 핫 데이터를 예측하기 위한 나이브 베이즈 분류 기반의 새로운 핫 데이터 구분 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크로드 액세스 패턴의 학습 단계인 초기 단계와 실제 운영 단계를 통해 다시 액세스 될 확률이 높은 데이터를 그렇지 않은 데이터와 효과적으로 구분한다. 다양한 실제 trace 기반 실험을 통해 본 제안 기법이 기존 대표적인 기법보다 평균 19.3% 높은 성능을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.308-309
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• 2023

최근 반려동물을 키우는 가구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 반려동물 중 수가 가장 많은 반려견을 키우는데 가장 중요한 활동인 산책을 보조하는 어플리케이션을 제인하였다. 본 어플리케이션은 사용자의 위치에 기반해 반려견과의 산책 경로를 추천해준다. 산책은 일반산책, 추천 경로 산책으로 나누어져 있으며 주변에 있는 반려견 관련 장소의 정보도 제공한다. 또한 2km 내에 지나간 반려견의 정보도 알 수 있다. 그리고 리포트 기능을 통해 산책 데이터를 기반으로 지역 내 산책/거리 순위와 총 거리, 시간, 가장 많이 만난 반려견을 알 수 있다. 같은 지역에 등록된 유저들과 SNS 기능을 통해 정보를 주고받을 수 있다. 본 어플리케이션을 통하여 사용자들과 반려견들은 효율적이고 다양한 산책을 경험할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.363-365
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• 2023

본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 이미지 처리에 적용한 연구가 진행되면서 등장한 비전 트랜스포머 (Vision Transformer, ViT)의 한계를 극복하기 위해 ViT 기반의 딥 클러스터링(Deep Clustering) 기법을 제안한다. ViT는 완전히 트랜스포머(Transformer)만을 사용하여 입력 이미지의 패치(patch)들을 벡터로 변환하여 학습하는 모델로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하지 않으므로 입력 이미지의 크기에 대한 제한이 없으며 높은 성능을 보인다. 그러나 작은 데이터셋에서는 학습이 어렵다는 단점이 있다. 제안하는 딥 클러스터링 기법은 처음에는 입력 이미지를 임베딩 모델에 통과시켜 임베딩 벡터를 추출하여 클러스터링을 수행한 뒤, 클러스터링 결과를 임베딩 벡터에 반영하도록 업데이트하여 클러스터링을 개선하고, 이를 반복하는 방식이다. 이를 통해 ViT 모델의 일반적인 패턴 파악 능력을 개선하고 더욱 정확한 클러스터링 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.928-931
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• 2007

다중 전송률을 지원하는 무선 메쉬 네트워크에서 노드는 전송률 조절을 함으로써 링크의 전송범위를 동적으로 조절할 수 있다. 다중 전송률 무선 메쉬 네트워크에서의 브로드캐스트 알고리즘인 WCDS 에서는 브로드캐스트 트리 생성시 고려하는 노드가 같은 비교 값을 가졌을 때 임의로 노드를 선택한다. 본 논문에서는 이를 보완하여 소스노드로부터의 지연시간을 고려하여 전체 지연시간 최소화를 위한 브로드캐스트 알고리즘인 MinLink_WCDS 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 802.11 파라미터를 기본으로 한 다중 전송률 무선 메쉬 네트워크에서 MinLink_WCDS 알고리즘과 기존에 제안된 알고리즘들과의 지연시간 결과를 비교하여 브로드캐스트 지연시간이 향상된 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.157-160
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• 2007

네트워크로 연결된 온라인상의 게임은 상호 작용이라는 특성을 통해 빠르게 성장하고 있다. 이와 함께 흥미로운 요소를 가진 있는 게임의 장점과 온라인 교육의 장점을 결합한 교육용 게임이 등장하고 있는 추세이다. 하지만 이러한 온라인 교육용 게임은 단지 게임과 교육을 결합 하는 것에만 치중하여 심층적인 학습이 이루어지지 못할 뿐만 아니라 인터페이스 또한 교육효과에 크게 영향을 미치지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 이러한 문제점에 초점을 맞추고 이를 위해 새로운 방법을 제안하였다. 교육의 방법에 있어서 퍼즐이라는 게임의 형식을 기반으로 세 단계 계층구조를 통한 지식전달의 체계를 제안하고 있으며 누구나 쉽게 접근 가능한 인터페이스 방법 또한 함께 제안하였다.