• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.89-96
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• 2009

이미지나 동영상은 텍스트보다도 많은 정보를 함축하고 있기 때문에 이를 추출해내고 분석하는 일은 매우 중요한 일이 되고 있다. 본 연구에서는 동영상에서 사람의 얼굴을 검출하고, 눈의 영역이 확인된 이미지를 이용하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단하는 방법을 제시하였다. 색상을 흑백으로 양극화하고 수평화하여 이미지를 정규화한 후, 눈가의 수평, 수직의 모서리 점들을 파악하여 측정치를 얻어낸다. 이를 통하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단한다. 동영상에서 얻어낸 임의의 52개의 눈 이미지를 실험대상으로 처리하여 눈의 개폐를 98% 검출하고 95%의 정확도로 눈동자 위치를 판단하는 실험결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.285-291
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• 2022

본 연구는 주얼리 브랜드를 중심으로 메타버스를 활용한 마케팅에 관한 사례를 분석하고, 메타버스 마케팅의 새로운 방향성을 모색함에 목적이 있다. 메타버스 로드맵 2.0에 대한 IT 기술적 유형과 변화를 조명하고 이를 마케팅 전략에 융합하여 분석하였다. 이러한 마케팅 전략을 바탕으로 주얼리 브랜드의 메타버스 마케팅 사례를 비교 연구하여 시사점을 도출하였다. 그 결과 성공적인 메타버스 마케팅은 가상화 공간에서 개인화된 경험을 제공하고, 고객 여정에 대한 분석이 수반되어야 한다는 점을 글로벌 브랜드의 사례에서 확인할 수 있었다. 향후 연구 방향으로, 마케팅의 투자자본수익률(ROI)에 대한 심도 있는 보완 연구를 통해 궁극적으로 주얼리 브랜드의 경쟁력을 높이는 데 기여하고자 한다.

• Journal of Digestive Cancer Research
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• 제10권1호
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• pp.31-38
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• 2022

Ulcerative colitis (UC) exhibits chronic intestinal inflammatory conditions with cycles of relapse and remission. The incidence is rapidly growing in Asian countries including South Korea possibly due to changes in lifestyles. Although the etiology of inflammatory bowel disease is inconclusive, gut microbiota composition is considered a critical factor involved in the pathogenesis of UC. The overgrowth of pathogenic bacteria evokes hyper-immune responses in gut epithelium causing tissue inflammation and damage. Also, failure to regulate gut epithelium integrity due to chronic inflammation and mucus depletion accelerates bacterial translocation aggravating immune dysregulation. Gut microbiota composition responds to the diet in a very rapid manner. Epidemiological studies have indicated that the risk of UC is associated with low plant foods/high animal foods consumption. Several bacterial strains consistently found depleted in UC patients use plant food-originated dietary fiber producing short chain fatty acids to maintain epithelial integrity. These bacteria also use mucus layer mucin to keep gut microbiota diversity. These studies partly explain the association between dietary modification of gut microbiota in UC development. Further human intervention trials are required to allow the use of specific bacterial strains in the management of UC.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.507-511
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• 2020

오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.181-195
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• 2021

개인데이터의 활용을 넘어서 마이데이터로의 전환에 대한 관심이 세계적으로 높은 가운데, 실질적으로 마이데이터의 이념이 구현되고 발전하기 위해서는 마이데이터의 사상에 충실한 유용한 서비스가 다양하게 개발되어야 한다. 특히 마이데이터의 발전을 위해서는 무엇보다 융합이 전제되어야 한다. 본 연구는 마이데이터 융합서비스 활성화 전략을 균형 잡힌 네 가지 관점(BLTS: Business, Legal, Technology, Social)에서 제시하였다. 마이데이터 분야에서 가장 선구적이라는 유럽의 정책과 서비스 등을 국내 상황과 비교하여 국내의 융합서비스 활성화 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 통해 마이데이터 산업 및 정책에서 균형적이면서 발전적인 아이디어를 얻을 수 있기를 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.85-93
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• 2019

M2M(machine-to-machine) 상호작용을 기반으로 하는 개방형의 이기종 환경에서 서비스 선택은 민감한 문제로서, IoT 장치들이 상호작용을 하기 위해 최선의 선택을 할 수 있도록 사회적 신뢰 관계의 개념을 적용해 볼 수 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 사회적 신뢰 관계를 기반으로 작성된 프로파일을 이용한 조합서비스의 QoS 예측과 신뢰 수준을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 정량적인 평가를 통한 서비스 선택이 이루어짐으로써, 보다 신뢰 할 수 있는 서비스 조합의 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.123-131
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• 2019

IoT(Internet of Things) 환경은 다양한 사용자 애플리케이션을 만드는데 사용할 수 있는 여러 가지 서비스에 대한 액세스를 제공하여 사용자의 요구 사항을 충족시킬 수 있어야 한다. 그러나 수많은 이기종의 장치 및 잠재적인 자원 제약과 같은 IoT 환경적 특징으로 QoS 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 SOA기반 IoT 시스템에서 사용자간 신뢰관계를 반영한 QoS 예측 방법을 제안한다. QoS예측의 정확도를 높이기 위해, 사용자간 신뢰 관계를 분석하여 사용자들 사이의 유사성을 파악하고 이를 기반으로 QoS를 예측하도록 한다. 연결중심성을 계산하여 신뢰를 강화하도록 하였으며, 실험을 통해 QoS 예측의 향상이 이루어지는 결과를 얻을 수 있었다.

• Human Ecology Research
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• 제61권3호
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• pp.335-348
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• 2023

The purpose of this study was to identify: (a) the latent profiles of the difficulties associated with the schoolto-work transition (decline in confidence, mood swings, family disagreements, the burdens of familial expectations, economic hardship, and a lack of support) made by university students, (b) predictors (gender, age, grade, university location, co-residence with parents on weekdays, monthly household income, and parental educational attainment) of these profiles, and (c) how the profiles were associated with mental wellbeing. The participants of this study were 311 senior or above students (164 males and 147 females) under the age of 29, who were unmarried and preparing for employment. The findings of this study were as follows. First, the latent profile analysis revealed three distinct profiles: the "low overall difficulties" type (25.4%), the "moderate overall difficulties" type (49.9%), and the "high overall difficulties" type (24.7%). Second, the factors that predicted each profile included gender, age, co-residence with parents on weekdays, monthly household income, and parental educational attainment. Third, the "low overall difficulties" type demonstrated the highest level of mental well-being (emotional, social, and psychological well-being). This study was significant for examining the latent profiles of the difficulties associated with the school-to-work transition made by university students preparing for employment, while also exploring their mental well-being. Based on the results of this study, practical implications, limitations, and suggestions for further study were discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1094-1095
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• 2023

우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2023

최근 금융 분야는 예측 모델의 복잡성으로 인한 블랙박스 문제와 금융 규제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 금융 업계는 신뢰성과 투명성을 강조하며, 특히 신용평가 분야에서 설명 가능한 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 해당 분야에서 소수 클래스에 대해 충분히 학습하지 못하고 다수 클래스에 과적합 될 수 있는 데이터 불균형 문제 역시 강조되고 있다. 이는 제 2종 오류(Type 2 Error)를 최소화해야 하는 상황에서 더욱 부각되며, 대출 상환 능력이 낮은 고객을 최대한 식별해야 하는 개인 신용평가 문제에서 매우 중요한 화두로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델의 설명 가능성을 개선하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움이 되고자 한다. 더 나아가, SMOTE, GAN, ADASYN 등 총 다섯 가지 데이터 증강 기법을 실험하여, 이를 앙상블 하였을 때 소수 클래스 레이블에 대한 분류 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.