• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.04a
• /
• pp.294-296
• /
• 2016

사물인터넷(Internet of Things)은 모든 사물들을 인터넷에 연결해 사람과 사물, 사물과 사물간의 정보를 상호 소통하여 지능형 서비스를 제공하는 기술을 의미한다. 그러나 IoT 환경은 유선 및 무선의 네트워크에 의한 연결이 필수이기 때문에 정보전달과 통신 과정에서 디바이스에 대한 인증이 반드시 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷 네트워크 환경에서 사용자 디바이스 인증을 위해 SDN 기반의 IoT 디바이스 인증 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.535-539
• /
• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.581-584
• /
• 2009

본 논문에서는 시간의 축에 따라 점진적으로 확산되는 정보 네트워크를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 도구를 소개하고자 한다. 이것은 기존의 정적인 데이터에 대한 정적인 시각화 결과물을 제시하는 시각화 도구들과는 달리, 시간의 축에 따라 동적으로 성장하는 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는데 그 차이가 있다. 이를 위해 그래프 기반의 정보 확산 네트워크 모델을 정의 하고, 이 그래프에 시간의 축에 따른 데이터의 성장을 반영하여, 정보 확산 과정을 시각화 할 수 있는 도구를 제작하였다. 결론적으로, 본 논문에서 제시하는 도구는 시간의 축에 따라 점진적으로 성장하는 정보 네트워크의 성장 과정을 시각화함으로 해서, 복잡하게 엉켜 있는 정보들이 어떻게 확산되며, 어떤 모양으로 생겼는지, 또 어떻게 진화하는가에 대한 시각적 재현을 통해 정보 확산 네트워크의 속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시각화 도구를 제시했다는데 그 의미가 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.801-808
• /
• 2022

Research on how to embed knowledge in large-scale Linked Data and apply neural network models for entity matching is relatively scarce. The most fundamental problem with this is that different labels lead to lexical heterogeneity. In this paper, we propose an extended GCN (Graph Convolutional Network) model that combines re-align structure to solve this lexical heterogeneity problem. The proposed model improved the performance by 53% and 40%, respectively, compared to the existing embedded-based MTransE and BootEA models, and improved the performance by 5.1% compared to the GCN-based RDGCN model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.34-36
• /
• 2022

In the existing text sentiment analysis models, the entire text is usually directly modeled as a whole, and the hierarchical relationship between text contents is less considered. However, in the practice of sentiment analysis, many texts are mixed with multiple emotions. If the semantic modeling of the whole is directly performed, it may increase the difficulty of the sentiment analysis model to judge the sentiment, making the model difficult to apply to the classification of mixed-sentiment sentences. Therefore, this paper proposes a sentiment analysis model BHGCN that considers the text hierarchy. In this model, the output of hidden states of each layer of BERT is used as a node, and a directed connection is made between the upper and lower layers to construct a graph network with a semantic hierarchy. The model not only pays attention to layer-by-layer semantics, but also pays attention to hierarchical relationships. Suitable for handling mixed sentiment classification tasks. The comparative experimental results show that the BHGCN model exhibits obvious competitive advantages.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.59-66
• /
• 2008

GeoSensor network means sensor network infra and related software of specific form monitoring a variety of circumstances over geospatial. And these GeoSensor network is implemented by mixing data stream with spatial attribute, spatial relation. But, until a recent date sensor network system has been concentrated on a store and search method of sensor data stream except for a spatial information. In this paper, we propose a definition of spatial data stream and its join strategy model at GeoSensor network, which combine data stream with spatial data. Spatial data stream s defining in this paper are dynamic spatial data stream of a moving object type and static spatial data stream of a fixed type. Dynamic spatial data stream is data stream transmitted by moving sensor as GPS, while static spatial data stream is generated by joining a data stream of general sensor and a relation with location values of these sensors. This paper propose joins of dynamic spatial data stream and static spatial data stream, and cost models estimating join cost. Finally, we show verification of proposed cost models and performance by join strategy.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.307-313
• /
• 2021

In this paper, a lightweight network with fewer parameters compared to the existing object detection method is proposed. In the case of the currently used detection model, the network complexity has been greatly increased to improve accuracy. Therefore, the proposed network uses EfficientNet as a feature extraction network, and the subsequent layers are formed in a pyramid structure to utilize low-level detailed features and high-level semantic features. An attention process was applied between pyramid structures to suppress unnecessary noise for prediction. All computational processes of the network are replaced by depth-wise and point-wise convolutions to minimize the amount of computation. The proposed network was trained and evaluated using the PASCAL VOC dataset. The features fused through the experiment showed robust properties for various objects through a refinement process. Compared with the CNN-based detection model, detection accuracy is improved with a small amount of computation. It is considered necessary to adjust the anchor ratio according to the size of the object as a future study.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.143-144
• /
• 2018

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1497-1500
• /
• 2011

최근, 스마트폰 가입자 수가 급격히 증가하는 가운데, 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하고 있다. 모바일 디바이스를 사용한 소셜 네트워크가 접목되어 사용자들 사이에 자연스러운 의사 교류 관계가 형성되며, 장소나 이벤트를 기반하여 빠르고 끊임없이 정보들이 발생하게 되었다. 그러나 너무 많이 발생하는 불필요한 데이터들로 인해 의미 있는 정보, 필요한 정보를 파악하는 데 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 소셜 네트워크 서비스를 통해 제공되는 정보들 가운데 영향력 있는 정보가 무엇인지 판단하는 연구가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 영향력 측정을 위해 장소를 기반으로 한 동적 소셜 커뮤니티에서의 소셜 네트워크 액티비티를 중심으로 이벤트에 대한 영향력을 측정하는 방법에 대해 고찰하고, 새로운 영향력 측정 방안에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.67-74
• /
• 2008

현재의 센서 네트워크 시스템은 공간적 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안에 대한 연구에 치중되어 있다. 하지만, 이러한 센서 네트워크가 공간적 정보와 결합하게 되면 훨씬 더 많은 응용과 의미 있는 데이터로 가공될 수 있다. 본 논문은 GeoSensor Network에서 공간적 정보와 데이터스트림이 결합된 공간 데이터스트림 정의 및 공간 데이터스트림간 조인 전략들과 그에 따른 조인 전략들 간의 비용을 추정하는 비용 모델을 제시하였다. 공간 데이터스트림간 조인 전략을 위해 Nested Loop 조인, Grid File, R-tree 알고리즘을 사용하였고, 단방향 Nested Loop 조인, 단방향 Grid 조인, 단방향 R-tree 조인 기법들을 조합하여 조인 전략들 간의 비용을 추정하였다.