• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.520-522
• /
• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• 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 Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.919-921
• /
• 2005

본 논문은 전체 데이터베이스에서 일부 추출된 샘플 데이터에서 빈발항목 집합을 찾는 연관규칙 마이닝 알고리즘을 기술한다. 샘플링기술을 이용하면 마이닝과정에서 필요한 데이터베이스의 접근 양을 줄이므로써 실행시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있지만, 전체데이터베이스를 이용한 마이닝보다 정확도가 떨어진다는 단점이 함께 존재한다. 이전의 Chen의 FAST알고리즘은 샘플링을 이용한 마이닝과정에서 거리오차함수를 이용한 트리밍과정을 통해 빈발 1항목집합에 대한 정확도를 개선시켰다. 이후 IFAST 알고리즘은 트리밍과정에서 빈발2-항목집합까지 고려하여 빈발2-항목집합 이상의 빈발항목집합에서도 정확도를 개선시켰다. 본 논문에서는 트리밍과정에서 사용될 추정데이터를 여러 개의 샘플데이터를 이용하여 얻으므로써 오류항목집합(false itemset)의 수를 줄이고 전체적인 정확도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.430-432
• /
• 2005

최근 웹 사용자의 기대와 요구사항이 증가하고, 사회 전반의 트렌드가 자주 변하는 등 기존의 웹 서비스에 대한 프로그램 구조의 변경 요인이 자주 발생하고 있다. 본 연구에서는 이전에 개발된 XML Tree의 정보를 이용하여, 웹 기반에서 XML 개발 지원 서버의 도움을 받아 개발자가 웹 서비스를 하기 위한 XML Schema, XML Stylesheet, XML Document를 자동 생성할 수 있는 방법을 제시하고, 설계 및 구현을 하였다. 이렇게 함으로서, 웹 프로그램의 개발 시간 및 개발 비용을 줄일 수 있고 기업에서 각 부서 간에 시스템 통합이나 사용자의 트렌드 변화에 따른 웹 서비스의 구성 요소에 대한 변경 요인이 발생되었을 때, 이를 쉽고 빠르게 대처할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.523-525
• /
• 2005

RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 이용하여 특정 물체에 부착되어진 태그를 일정 범위 이내에서 식별할 수 있는 자동인식기술이다. RFID 시스템 상용화 이전에 해결해야 할 중요한 문제 중 하나는 다수의 리더들 간의 충돌 문제이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 리더 충돌 방지 알고리즘들은 RFID 시스템의 효율성과 직접적인 연관이 있으며 아직 연구가 미비한 상태이다. 기존의 리더 충돌 방지 알고리즘 중 Colorwave 방식은 구현이 간단한 장점은 있으나, 시간 이용 효율 저하 및 태그 오동작이 발생하게 된다. 또한 경쟁 기반의 슬롯 할당 방식으로 인한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RFID 리더 네트워크에 충돌 중재를 위한 매니저를 두어 리더 간의 충돌 발생을 방지함과 동시에 위의 문제점을 해결 할 수 있는 적응형 리더 네트워크 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.390-393
• /
• 2018

현재 사용되고 있는 카트의 경우 물품들을 모아서 계산대에서 한번에 계산을 처리하기 위해 물품 계산 이전에 물품을 모아 놓는 역할을 한다. 이는 시간과 비효율성의 문제를 낳는다. 이를 극복하기 위해 카트에서 실시간으로 고객이 직접 바코드를 입력하는 방법을 연구하였으며, 영상처리 기법을 사용하여 좀 더 인간친화적인 방법으로 카트를 이용하는 방법을 고안하였다. 또한 무게 센서감지를 통해 상품목록의 보안성을 높이려고 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.125-127
• /
• 2012

현재 이종 그래프에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 추천 및 검색 분야에서 이종 그래프를 활용하여 성능을 높이는 성과가 두드러진다. 이종 그래프는 다양한 정보를 갖고 있으며, 특히 2단계 랜덤 워크 확률은 여러 유용한 정보를 가지고 있다. "어떤 사용자가 많이 본 영화를 많이 본 사용자", "어떤 사용자의 이웃이 많이 구입한 상품" 등이 그예이다. 하지만 이러한 정보를 실시간에 계산하기는 어려우며, 미리 계산해두는 것도 시간이 많이 든다. 이에 따라, 본 연구에서는 모든 출발 노드-도착 노드 쌍에 대한 2단계 랜덤 워크를 빠르게 미리 계산하는 알고리듬을 제시한다. 동일한 이웃 노드를 다수 가진 두 노드에서 출발하는 랜덤 워크 확률 값은 서로 비슷하다는 사실을 이용하여, 이전 계산 결과를 활용하여 근접 노드 목록에 대한 임의 접근 횟수를 줄인다. 더불어 본 알고리듬과 관련된 현안을 몇 가지 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.915-917
• /
• 2015

최근, 이러닝에 대한 관심이 높아지는 가운데, 일반 교육뿐만 아니라 음악 교육에서도 기존의 일대일 레슨방식이 아닌 인터넷을 매개체로 한 원격 교육 시스템이 등장하고 있다. 이전의 일대일 음악교육방식에 비해 이러닝 레슨은 이동시간의 절약과 자율적 선택에 의한 교육 참여로 피아노 교육의 효율성을 증대시킨다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러닝 시스템을 개발하기 위하여 현존하는 음악 이러닝 시스템 중 교육 효과가 가장 좋은 세가지 음악 교육 콘텐츠를 비교 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.402-404
• /
• 2018

본 논문은 기존에 주어진 문장 다음에 올 수 있는 문장에 대해 딥러닝을 활용하여 예측하는 시스템이며, 데이터 전처리, 문장 목적 파악, 문맥 파악의 세가지 파트로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 문장에 쓰인 단어에 대한 품사 정보를 Input Feature 로 추가한다. 이어서 문장 목적 파악을 위해서는 상황별로 문장을 표현하는 방법이나 단어들의 순서가 다르기 때문에 단어의 순서보다는 문장의 특징점을 학습한다. 마지막으로 문맥 파악을 위해서 이전 단계에서 학습된 문장별 목적 데이터를 기반으로 데이터의 시간적 흐름에 대한 학습을 진행함으로써 이후에 나올 수 있는 문장을 예측한다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.72-82
• /
• 1999

The microearthquake and explosion events recorded in the seismic KNUE(Korea National University of Education) network were analyzed. The seismic data were recorded from Dec. 1997 to Dec. 1998. Total of 118 records consisted of 24 earthquake and 4 explosion events were instrumented at 6 stations. Spectral values increases as magnitude increases and the predominant frequency band expands to low frequency. zone as magnitude increases. Three-dimensional spectrograms(time frequency. amplitude) were also synthesized in order to discriminate microearthquakes and artificial underground explosions. The waves from microearthquakes show that frequency content of dominant amplitude appeared above 10 Hz and the discrimination can be performed in almost all the frequency domain of 3-d spectrogram.