• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.502-507
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• 2009

We present a real-time photomosaics method for small image set optimized by feature selection method. Photomosaics is an image that is divided into cells (usually rectangular grids), each of which is replaced with another image of appropriate color, shape and texture pattern. This method needs large set of tile images which have various types of image pattern. But large amount of photo images requires high cost for pattern searching and large space for saving the images. These requirements can cause problems in the application to a real-time domain or mobile devices with limited resources. Our approach is a genetic feature selection method for building an optimized image set to accelerate pattern searching speed and minimize the memory cost.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.827-829
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• 2000

오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2008.05a
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• pp.186-188
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• 2008

자동차에 탑재된 부하 특히, 여름의 에어컨 사용과 같이 큰 부하가 걸릴 경우와 같이 차량내 전기적 부하의 변동이 발생하게 된다. 이러한 부하의 변동이 할로켄 램프를 사용하고 있는 전조등의 밝기를 변화시킨다. 이러한 밝기의 변동은 운전자가 인식할 수 있는 정도가 되며, 그로인해 운전자는 심리적으로 불쾌함을 느낄 것이다. 그러므로 차량 전조등의 밝기변화 패턴에 영향을 미치는 전조등의 전압과 시간을 변수로 하여, 순간적으로 밝기변동이 발생하였을 경우, 연령대별(20/60대)로 운전자가 느끼는 심리적인 반응(불쾌감)이 어떠한 경향을 갖는지를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 밝기변동 요소가 되는 전압변동 범위 ${\Delta}V$와 전압변동 시간 ${\Delta}t$로 순간적으로 전조등의 밝기가 변동하였을 때, 이러한 현상이 운전자의 심리적인 반응에 어떠한 영향을 미치는가를 20대와 60대를 대상으로 평가하였다. 이 결과 각각의 전압패턴에 따라 불쾌감이 다르게 나타났으며, 또한 20대와 60대가 전압패턴에 대해 경향을 유사하였으나, 평가치에 대해서는 상당한 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.11-12
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• 2013

최근 대규모 데이터의 처리와 관리를 위한 분산 저장 및 처리 시스템의 연구 및 활용이 중요해지고 있다. 대표적인 분산 저장 및 처리시스템으로써 하둡(Hadoop)이 널리 활용되고 있다. 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 수행되는 맵-리듀스에서 테스크 할당은 데이터의 로컬리티를 고려하여 최대한 가깝게 할당한다. 하지만 맵-리듀스에서의 데이터 분석 작업에서 작업 형태에 따라 빈번하게 요청되는 데이터가 존재한다. 이러한 경우, 해당 데이터의 낮은 로컬리티로 인해 수행시간 증가 및 데이터 전송의 지연의 문제점을 야기 시킨다. 본 논문에서는 맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터 접근 패턴에 따라 높은 접근 빈도를 보이는 핫-데이터에 대한 복제본 최적화 알고리즘을 활용하여 데이터 로컬리티를 향상시키고 결과적으로 작업 수행시간을 감소시킨다. 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 모든 노드의 데이터 이동이 감소하여 접근빈도의 분포가 균형적인 것을 확인하였다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 접근 빈도의 부하가 약 8% 감소하는 것을 확인하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.2
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• pp.81-88
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• 2016

The general frequent pattern mining considers frequency and support of items. To extract useful information, it is necessary to consider frequency and weight of items that reflects the changing of user interest as time passes. The suitable services considering time or location is requested by user so that the weighted mining method is necessary. We propose a method of weighted frequent pattern mining based on service ontology. The weight considering time and location is given to service items and it is applied to association rule mining method. The extracted rule is combined with stored service rule and it is based on timely service to offer for user.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1443-1444
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• 2007

지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.11
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• pp.713-720
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• 2015

As computing and network technologies are further developed, communication equipment continues to become smaller, and as a result, mobility is now a predominant feature of current technology. Therefore, demand for speech recognition systems in mobile environments is rapidly increasing. This paper proposes a novel method to recognize the Korean vowel 'ㅐ' as a part of a phoneme-based Korean speech recognition system. The proposed method works by analyzing a sequence of patterns in the time domain instead of the frequency domain, and consequently, its use can markedly reduce computational costs. Three algorithms are presented to detect typical sequence patterns of 'ㅐ', and these are combined to produce the final decision. The results of the experiment show that the proposed method has an accuracy of 89.1% in recognizing the vowel 'ㅐ'.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.689-692
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• 2021

This paper is a prior study to improve the efficiency of offloading based on mobile agents to optimize allocation of computing resources and reduce latency that support user proximity of application services in a Fog/Edge Computing (FEC) environment. We propose an algorithm that effectively reduces the execution time and the amount of memory required when extracting optimal moving patterns from the vast set of spatio-temporal movement history data of moving objects. The proposed algorithm can be useful for the distribution and deployment of computing resources for computation offloading in future FEC environments through frequency-based optimal path extraction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.155-156
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• 2018

본 논문에서는 위치와 스마트폰 센서를 활용하여 불규칙한 생활패턴을 가진 사람들을 위한 일상 관리 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션의 기능은 하루단위의 원형시간표 자동 제작하는 기능, 수면시간 측정 기능, 만보기 기능, 미세먼지 측정 기능 및 일, 주, 월단위의 누적 데이터 표시 기능으로 크게 5가지로 구분할 수 있다. 하루 단위의 원형시간표 자동제작 기능은 사용자의 위치를 파악하여 시간대별 위치정보를 이용해 24시간의 원형시간표를 채워나가는 기능이다. 특정 위치를 직장이나 집과 같이 등록함으로서 업무와 이동 등을 구분하여 등록할 수 있도록 한다. 수면시간 측정 기능은 앞서 말한 집의 위치에서 가속센서를 통해 일정시간 움직임이 없는 경우, 수면시간으로 간주하고 수면 시작시간과 기상시간을 유추하는 기능이다. 만보기 기능은 스마트폰의 기본 가속센서를 이용하여 측정하는 기능으로 목표치를 지정할 수 있도록 한다. 미세먼지의 표시 기능은 공공API를 이용하여 가져옴으로써 사용자에게 정확한 미세먼지 수치와 단계를 나누어 위험정도를 보여주는 기능이다. 각 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되며 일, 주, 월 단위로 사용자가 볼 수 있도록 기능을 구성한다. 이 누적데이터를 통해 사용자들에게 불안정한 하루 생활패턴이나 운동량 등을 인지하도록 함으로써 자신의 일상을 되짚어보고 앞으로의 일상을 개선할 수 있도록 도와준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.