• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.105-110
• /
• 2009

기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.283-309
• /
• 2014

문장이나 문단 내에서 특정 기능을 하는 표현을 이동마디라고 하며, 여러 이동마디는 논문의 초록에서 쉽게 발견된다. 대부분의 이동마디는 보편적으로 배경-목표-방법-결과-결론(이하 BAMRC)의 순서로 많이 사용한다. 이 논문은 이러한 BAMRC 이동마디에 기초하여 사회과학분야의 논문 초록 중에서 나타나는 일정한 패턴을 분석 하여 연구한 것이다. 기존 연구와 달리 이 연구에 사용된 데이터베이스는 Scopus로 사회과학분야의 학술지 298개에서 467편의 초록을 샘플로 삼아 막대한 데이터를 사용하였다. 분석결과 이동마디가 넓은 범위에서 패턴을 나타내므로 결국 논문 초록에서 논문에 대한 정보를 얻는데 한계가 있는 것을 알 수 있다. 이 연구 결과, 기존에 있는 전통적인 사회과학 논문초록은 결국 이동마디가 없거나 다양한 이동마디의 패턴이 있어, 결국 논문초록 내에서 충분한 정보가 제공되지 않는다는 것을 보여준다. 따라서 기존 서술형식의 초록에 있는 이동마디들을 일정 양식을 따르는 초록으로 자동적으로 옮기는 것은 적합하지 않는 방법이며, 이러한 작업은 확인 절차를 밟을 것이 요구되므로 어려운 작업일 수 밖에 없다. 이 연구 결과를 토대로 추후에 진행되는 연구에서는 사회과학분야 논문 초록의 본질을 보다 구체적이고 정확하게 알아내기 위하여 사회과학 외의 다른 분야와도 비교하는 것이 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권8호
• /
• pp.299-308
• /
• 2014

신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.113-130
• /
• 2014

본 논문은 SSD를 캐쉬로 사용하는 하이브리드 저장장치에서 캐쉬에 저장할 데이터를 찾기 위한 BLOCS 기법을 제안한다. 시퀀스 패턴 마이닝을 사용하는 BLOCS 기법은 파일시스템에서 호출하는 섹터들의 연관성을 발생한 순서를 고려하여 빈번히 요청되는 섹터들의 집합을 생성한다. 비교 분석을 위해 탐색거리(DIST) 기반 기법과 요청 빈도(FREQ) 기반 기법 그리고 빈도와 크기의 곱(F-S) 기반 기법을 제안하였다. 제안한 캐슁 기법을 평가하기 위해 하이브리드 캐슁 시뮬레이터를 개발하여 적중률과 응답시간 정보를 얻는다. 부팅 시 발생하는 I/O의 흐름자료와 10개의 응용프로그램들의 실행 시나리오에서 발생한 I/O 흐름자료를 수집하여 캐쉬 시뮬레이터의 입력으로 사용하였다. 실험 결과 부팅 흐름자료에서 제안한 BLOCS 기법이 61%의 적중률을 나타내서 적중률이 가장 낮았던 거리 우선 기반 기법에 비해 15% 더 높은 적중률을 보였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권9호
• /
• pp.89-95
• /
• 2015

본 논문에서는 비전 기술을 기반으로 원거리에서 2차원 바코드를 검출 할 수 있는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2차원 바코드의 위치 심볼을 찾는 근거리 검출을 먼저 수행하고, 만약 검출이 안 될 경우 원거리 검출로 전환된다. 원거리 검출은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 에지 지도, 영상 이진화, CCL(connect component labeling)을 순차적으로 수행하여 관심 영역을 설정한다. 설정된 관심 영역을 Bilinear Interpolation을 이용하여 확대한 후, 근거리 검출과 마찬가지로 위치 심볼 패턴을 검출하여 2차원 바코드 영역을 결정한다. 마지막으로 검출된 패턴 정보를 활용하여 역 투영 변환을 적용하여 패턴을 정렬하게 된다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존에 제안된 2차원 검출 알고리즘보다 약 2~3배정도 더 먼 거리의 바코드를 검출 할 수 있음을 보였고, 여러 개의 2차원 바코드 검출이 가능함을 보였다. 또한, 실내의 복잡한 환경에서도 강인한 검출 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권7호
• /
• pp.1093-1102
• /
• 2003

인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.53-63
• /
• 2008

교본 연구는, 구간속도 검지를 위한 기존의 방법인 프로브차량 방식과 차량 번호판 인식 방식의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로써, 도로 구간 시.종점에서의 차량 시퀀스 패턴을 이용하여 구간속도 검지가 가능토록 하는 알고리즘을 개발, 제시하였다. 본 알고리즘은 구간 시.종점에서의 차량들을 '차종 순차(Precedence)패턴을 순서대로 나열한 일정한 길이의 시퀀스 그룹'으로 인식하고, 종점에서의 특정 시퀀스에 대응하는, 시점에서의 시퀀스를 탐색하여 가장 유사도가 높은 시퀀스를 동일 그룹으로 간주하여 해당 구간의 통행 시간을 산출하였다. 유사도 비용의 정의에 따라 세 가지의 모델을 제시하였으며, 차량 유출입에 의한 이상치를 제거하고 가공함으로써 정보제공 주기에 가장 적합한 구간 대표 통행시간을 산출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 구간길이와 통과차량 수를 증가시키면서 차종별, 시.종점의 시퀀스 길이별로 반복 시뮬레이션 한 결과, 평균 최대 오차율 3.46%로서 현장 적용성에서 뛰어난 가능성을 보였다.

• Weed & Turfgrass Science
• /
• 제2권1호
• /
• pp.47-54
• /
• 2013

본 실험은 자연실온 환경에서 세엽형 훼스큐 초종 간 초기 발아특성 및 발아패턴을 조사하고 변온 및 자연실온에서의 그 차이점을 비교 분석해서 실무 시공에 응용할 수 있는 기초자료를 파악하고자 시작하였다. 공시재료는 츄잉스 훼스큐(CF), 크리핑 레드 훼스큐(CRF), 하드 훼스큐(HF) 및 쉽 훼스큐(SF)에서 선정한 6품종 이었으며, 일일 발아패턴 및 누적 발아패턴을 1일 간격으로 조사하였다. 화인 훼스큐 종자의 발아율, 발아패턴 및 발아 특성은 생육환경, 초종 및 품종에 따라 유의한 차이가 크게 나타났다. 자연실온에서 발아력은 ISTA 변온과 다르게 나타났고 최종 발아율은 29.7~80.0% 사이로 다양하였다. 발아패턴은 최초 발아의 경우 ISTA 변온에 비해 3~4일 늦은 치상 후 8~10일 사이에 시작되었다. 발아율 50% 도달한 기간은 최초 발아 후 2~5일 경과 후인 치상 후 11~14일 사이로 ISTA 변온에 비해 3~4일 정도 늦게 나타났다. 또한 실무적으로 요구되는 발아율 60% 도달기간은 ISTA 변온에 비해 초종에 따라 3.0~4.2일 정도 늦은 치상 후 12.1~19.0일 사이로 나타났다. 공시 초종 중 60% 발아율 도달 기간이 가장 빠른 품종은 CF 'Jamestown II' 품종이었고, 반대로 가장 느린 종류는 CRF 'Audubon' 품종이었다. 자연실온 환경에서 화인 훼스큐 초종 간 조성 속도는 CRF < SF < HF < CF 순서로 나타났다. 본 실험을 통해 밝혀진 초종 및 품종 간 이러한 생리생태적 특성 차이 및 비교 자료는 골프장 등 잔디밭 조성 시 실무적인 기초 자료로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 인지과학
• /
• 제29권3호
• /
• pp.161-192
• /
• 2018

부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.179-188
• /
• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.