• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2017

Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.269-276
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• 2021

최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1190-1198
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• 2021

본 논문에서는 디지털 게임 기반 학습(DGBL) 방법을 사용하여 대학 신입생들이 학과의 강사들 정보와 지도 교과목들에 대해 학습할 수 있는 대화형 강사 소개 게임을 구현한 결과를 제시한다. 이 게임은 강사의 이름, 사진, 지도 교과목 등의 정보들을 퀴즈 게임 형식으로 제공하며, 개발 환경으로는 유니티(Unity)와 PHP를 사용하였다. 게임과 통합 콘텐츠 관리 시스템(CMS, Content Management System) 그리고 데이터베이스 간의 통신은 REST API를 사용하여 이루어지며, CMS는 게임의 내용을 관리하고 각 레벨에 대한 점수와 질문 수, 게임 사용자의 암호, 성능 임계값과 같은 게임의 여러 파라미터들로 구성된다. 개발한 대화형 게임은 통합 CMS를 사용하고 있어 상황 변화에 따라 동적으로 컨텐츠 업데이트가 가능하므로 학과의 변경의 대해 쉽게 적용할 수 있으며, 아울러 다양한 교육용 게임 개발에도 활용할 수가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.217-225
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• 2021

이 논문은 데이터 큐잉 알고리즘과 의약품 빅데이터를 통해 약품 성분-성분 간의 정보와 질병-성분 간의 정보를 지원함으로써 의약품 다약제 복용 시 부작용이 발생 가능한 약물 정보를 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 또한, 의약품 성분에 더하여 복용이 금지된 의약품, 공급업체, 유통업체의 정보 등을 제공함으로써 의료 전문가뿐만 아니라 일반 사용자의 의약품 복용에 대한 불안감을 덜어줄 수 있다. 제공되는 대표적인 정보는 두 가지 약물 사이에서 일어나는 부작용, 특정 의약품의 주성분과 효능, 동일한 제약회사에서 제조된 의약품, 만성 질환 환자가 주의해야 할 약품 성분 정보이다. 앞으로, 희귀병 약이나 신약에 대한 정보를 수집하여 데이터를 업데이트하는 것이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.71-79
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• 2019

의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.93-117
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• 2018

소장정보용 KORMARC은 자원의 소장기관이나 소장위치는 물론이고, 복본 수나 연속간행물의 소장 권호 정보, 대출이나 복사, 이용조건 등 실질적인 이용에 필요한 데이터를 표현하고 상호 교환하기 위한 표준 형식이다. 이러한 소장정보는 자원의 소장여부 및 물리적인 위치를 정확하게 지시해 주고, 이를 도서관 간에 공유해야 할 필요성이 크게 증대하고 있는 오늘날 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 그러나 소장정보용 KORMARC은 서지정보나 전거데이터용 KORMARC에 비해 활용도가 떨어지며, 국내 도서관들로부터 크게 주목을 받지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 (1) 최근 업데이트된 MARC21 Format for Holdings Data (Update No.26)를 비롯하여 도서관 소장정보 관련 표준 및 적용 사례를 분석하고, (2) 국내 도서관 및 종합목록 운영기관들의 소장정보 관리 동향 및 기술형식을 조사한 다음, (3) 이를 바탕으로 소장정보용 KORMARC의 개정 및 활용 방안을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-7
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• 2019

업무용 PC에 다양한 사이버 공격이 발생하고 있다. PC 보안 위협을 줄이기 위해 사전에 취약점 진단을 통해서 예방하고 있다. 하지만 국내의 취약점 가이드는 진단 항목이 업데이트되지 않아서 이 가이드로만은 대응하기가 어렵다. 본 논문에서는 최근 PC의 사이버 침해사고 사례와 보안 위협에 대응하기 위한 국외의 기술적 취약점 진단 항목에 대해서 살펴본다. 또한, 국외와 국내의 기술적 취약점 진단항목의 차이를 비교하여 개선된 가이드를 제시한다. 제안한 41개의 기술적 취약점 개선 항목을 통하여 다양한 보안 위협으로부터 대응할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 현재는 알려진 취약점에만 주로 대응이 가능하지만 이 방법의 가이드 적용을 통해 알려지지 않은 보안 위협을 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 대량의 음성 데이터를 이용하여 기존의 음소 세트를 확장하여 자유발화 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 방송 데이터에서 가변 길이의 음소 세그먼트를 추출한 다음 LSTM 구조를 기반으로 고정 길이의 잠복벡터를 얻는다. 그런 다음, k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 음향적으로 유사한 세그먼트를 군집시키고, Davies-Bouldin 지수가 가장 낮은 군집 수를 선택하여 새로운 음소 세트를 구축한다. 이후, 음성인식기의 발음사전은 가장 높은 조건부 확률을 가지는 각 단어의 발음 시퀀스를 선택함으로써 업데이트된다. 새로운 음소 세트의 음향적 특성을 분석하기 위하여, 확장된 음소 세트의 스펙트럼 패턴과 세그먼트 지속 시간을 시각화하여 비교한다. 제안된 단위는 자유발화뿐만 아니라, 낭독체 음성인식 작업에서 음소 단위 및 자소 단위보다 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.157-162
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• 2019

최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.53-75
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• 2019

본 연구에서는 특화도서관의 정책 현황을 살펴보고, 도서관계 및 유사기관, 포털 및 미디어기업의 큐레이션 서비스 현황을 분석하여 특화도서관의 큐레이션 서비스 제공 정책 방향을 제안하였다. 연구 결과, 첫째, 다양한 큐레이터 참여를 통해 큐레이션 정보를 수집 선별하고, 주기적으로 큐레이션 정보를 웹사이트 및 온라인 게이트웨이를 업데이트함으로써 소장 장서에 대한 인식을 확대하고 이용을 극대화한다. 둘째, 연구지원서비스, 1:1 맞춤형 큐레이션 서비스, 북 큐레이션 등 특화도서관의 큐레이션 서비스의 범위를 다양화한다. 셋째, 특화 주제와 관련하여 디지털 큐레이션 서비스를 구축한다. 넷째, 내부에 비콘을 설치하고 정보 전달 매체에서 받은 정보를 기반으로 이용자의 움직이는 동선과 공간에 머무르는 시간 등과 같은 데이터를 통해 개인화된 이용자 서비스를 제공한다.