현재 우리나라 상수도 시스템의 경우 대부분 각 가정집에 설치된 계량기의 측정값을 검침원이 육안으로 확인, 수기 기입 방법으로 수도 검침이 이루어지고 있다. 이러한 방법은 사생활 침해 및 범죄로 이어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 상수도의 검침데이터를 무선주파수 및 코드분할다중접속방식을 사용하여 송수신 가능한 네트워크 망을 구축, 수신된 데이터 값을 활용하여 각 상수도 수용가의 사용량을 자동으로 검침하여 청구 내역서까지 작성해 주는 상수도 자동검침시스템을 소개한다. 상수도 자동검침시스템은 검침을 디지털화하고 이를 무선송신 가능한 검침기와 검침기의 검침데이터 값을 송수신 할 수 있는 중계기 및 집중기, 그리고 CDMA 망을 통한 검침데이터를 수신할 수 있는 애플리케이션 서버 등을 구축하여 지역 내 원격 검침 네트워크 망을 구축하는 것을 포함하고 있다. 본 연구의 시스템은 화재, 가스, 전기 등의 검침데이터를 통합으로 수집하여 데이터를 관리하는 통합 시스템으로 확대가 용이하며 이러한 상수도 자동검침시스템은 누수 및 독거노인 등의 생활보호대상자의 안전을 확인하는 기초 정보로도 활용할 수 있다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.2
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pp.25-31
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2017
This paper aims to develope the technology for monitoring and identifying webtoon works that are being illegally distributed through the web-hard, torrent and overseas websites. The technology is to effectively prevent the illegal distribution and protect the copyrights of the webtoon works, leading to create a healthy market. This paper deals with the technology for (a) automatic collection of webtoon works from the webtoon service sites, (b) extraction of the features from the images of the collected webtoon works, and (c) registers them in the feature database. For these purposes, the required system performance and features were analyzed and the structures of webtoon service sites were examined, through which the system for automatic registration of webtoon works and features was developed. The system can work for the early stage blockage of illegal distributions of webtoon works which occur during the period from webtoon posting to feature registration.
The goal of text categorization is to classify documents into a certain number of pre-defined categories. The previous studies in this area have used a large number of labeled training documents for supervised learning. One problem is that it is difficult to create the labeled training documents. While it is easy to collect the unlabeled documents, it is not so easy to manually categorize them for creating training documents. In this paper, we propose a new text categorization method based on semi-supervised learning. The proposed method uses only unlabeled documents and keywords of each category, and it automatically constructs training data from them. Then a text classifier learns with them and classifies text documents. The proposed method shows a similar degree of performance, compared with the traditional supervised teaming methods. Therefore, this method can be used in the areas where low-cost text categorization is needed. It can also be used for creating labeled training documents.
This study primarily aimed to develop an automated stuttering identification and classification method using artificial intelligence technology. In particular, this study aimed to develop a deep learning-based identification model utilizing the convolutional neural networks (CNNs) algorithm for Korean speakers who stutter. To this aim, speech data were collected from 9 adults who stutter and 9 normally-fluent speakers. The data were automatically segmented at the phrasal level using Google Cloud speech-to-text (STT), and labels such as 'fluent', 'blockage', prolongation', and 'repetition' were assigned to them. Mel frequency cepstral coefficients (MFCCs) and the CNN-based classifier were also used for detecting and classifying each type of the stuttered disfluency. However, in the case of prolongation, five results were found and, therefore, excluded from the classifier model. Results showed that the accuracy of the CNN classifier was 0.96, and the F1-score for classification performance was as follows: 'fluent' 1.00, 'blockage' 0.67, and 'repetition' 0.74. Although the effectiveness of the automatic classification identifier was validated using CNNs to detect the stuttered disfluencies, the performance was found to be inadequate especially for the blockage and prolongation types. Consequently, the establishment of a big speech database for collecting data based on the types of stuttered disfluencies was identified as a necessary foundation for improving classification performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.289-292
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2005
체계적이고 지속적인 소프트웨어 개발 프로세스 측정 및 분석 활동은 프로젝트 관리에 있어서 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 하지만 측정 및 분석 활동에 요구되는 높은 비용과 신뢰성 있는 메트릭 데이터 획득의 어려움으로 인해 측정 및 분석 활동을 수행하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 메트릭 자동 수집 및 분석 도구와 이 도구를 기반하여 소프트웨어 프로젝트 관련 문제 인식과 문제 해결을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 도구와 방법을 통해 메트릭 수집에 대한 오버헤드를 없애 측정 및 분석 활동의 수행을 쉽게 할 수 있고 수집된 메트릭의 분석을 통해 객관적으로 이슈를 파악하고 해결 할 수 있다. 또한 프로젝트 중에 메트릭의 지속적인 수집이 가능하고 수집과 동시에 수집된 메트릭에 대한 분석을 할 수 있기 때문에 잠재적인 위험 요소의 조기 식별과 해결을 가능케 하여 소프트웨어 제품의 품질향상과 문제해결에 드는 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.145-147
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2002
컴퓨터 시스템이나 네트워크의 보안을 강화하는 방안으로 보안상 취약성이 발견되는 보안 취약성을 점검 하는 것이 옳다. 그러나 취약성을 파악하기 위하여 국내외 관련 사이트를 수동적 방법으로 검사하는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 스스로 관련 사이트의 홈 페이지를 검색하고 취약성 정보를 추출한 후 새로운 취약성 관련 정보가 발견되는 대로 이를 취약성 데이터베이스에 기록하는 이른바 취약성 자동 갱신 시스템[1]은 취약성 탐지 시스템의 핵심 기능이다. 본 논문에서 구현한 취약성 자동 갱신 로봇은 웹 페이지 자동 검색프로그램인 스파이더를 활용하여 구현되었으며, ICAT등과 같은 취약점 정보 제공 사이트들로부터 홈페이지를 검색하고 이에 수록된 정보를 수집 및 분석한 후, 취약성 데이터베이스를 자동으로 갱신한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.365-369
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2007
인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자동 문서분류를 위한 분산기반 환경의 조성에 있어서 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.
자동구분기계에 의한 우편물 처리 절차는 수집된 우편물을 우편집중국으로 보내고 OVIS를 이용하여 우편물에 기재된 우편번호를 인식하여 바코드로 변환한 다음 우편물에 바코드를 인쇄한다. 이 우편물은 LSM에 의해 바코드를 자동 판독하여 분류한 다음 각 지역별로 운송하게 된다. 운송된 우편물은 배달우체국으로 보내지게 되고 배달원이 자신의 배달구역의 우편물을 가지고 각 가정이나 사무실 등에 우편물을 배달하게 된다. 이 우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 자동처리에 있어 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 바로 이 순로구분 과정이다. 현재는 이 과정을 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있는 실정이며 우편물을 신속하고 정확하게 처리하고 원가를 절감하기 위해서는 기계에 의한 순로구분자동화가 이뤄져야 한다. 특히, 우편물의 익일배달체계를 실현하기 위해서는 순로구분이 자동으로 이뤄져야 한다. 이에, 본 고는 우리나라의 순로구분자동화 방안을 모색하기 위해 우정선진국의 순로구분자동화 동향을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.179-183
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2000
인터넷의 확산으로 일반인들이 높은 정보수집력을 보유하게 됨에 따라 소비자 중심의 시장이 형성되면서 전자상거래를 통한 소비자간의 거래가 점점 늘어가고 있다. 그에 따라 많은 연구자들이 소비자간 전자상거래를 지원하기 위한 지능형 에이젼트를 개발하고 있다. 그러나 기존의 소비자간 전자상거래 에이젼트 시스템은 경매나 역경매와 같은 '1:다'의 경쟁적 협상을 지원하거나, 판매자와 구매자의 거래성사를 위한 시간흐름에 따른 가격조건 완화를 이용한 자동협상에 주로 촛점을 맞추고 있다. 본 연구는 기존의 자동협상에 관한 연구와는 다른 관점에서, 소비자들간에 거래하려는 제품에 대해 제품사양 및 거래조건의 변화가 가능한 경우에 판매자와 구매자가 느끼는 개인적인 효용의 차이를 이용하여 판매자와 구매자가 모두 만족하는 제품사양, 거래조건, 가격의 거래결과를 찾아주기 위한 자동협상구조를 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.233-235
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2022
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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