• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.259-261
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• 2021

In this paper, VR smart factory XR content tailored to process execution scenarios was produced to reflect the characteristics of XR content, which is highly dependent on HDM, unlike general-purpose content software for UX/UI design and usability evaluation of digital twin-based XR content in manufacturing. HMD equipment called Qculus Quest2 was used to perform the process execution task scenario for XR content, and content production was made through Unity Engine and SteamVR Plugin.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.35 no.2
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• pp.16-20
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• 2012

The purpose of this thesis is to develop a performance rating training tool for the time and motion study. It is widely recognized that rating training tools based on films were made several decades ago and introduced to Korea. However, to the best of our knowledge, those films are not used for rating training in Korea any more. Furthermore, although rating is still important method for the efficient operational management study, it is briefly mentioned without any training or exercise. In this paper, we propose a simple rating training tool based on Excel with VBA. The mottoes of our development are the ease of acquisition and trainees' motivation. Test results show that trainees can obtain the concept of rating and the ability of accurate and consistent rating as they play a computer game sitting in front of the personal computer.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.239-241
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• 2019

지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, 그 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classification)와 요약정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.31 no.2
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• pp.116-121
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• 2023

항공 사고는 첨단 항공 기술의 발달로 꾸준히 감소해 왔지만, 여전히 발생하고 있다. 조종사는 목적지 공항까지 안전하고 효율적으로 비행하기 위해 위협과 오류를 관리해야 한다. 조종사에게 영향을 미치는 위협은 환경적 위협과 항공사 위협으로 나눌 수 있으며, 환경사위협에는 객실 위협이 포함된다. 조종사와 객실 승무원은 정상적인 운항 중에는 협력이 필요하며, 비상시에는 안전한 비행을 위해 효과적인 협력이 절대적으로 필요하다. 조종사가 비행 중에 간섭이나 작업 흐름의 중단이 발생할 때 에러를 할 가능성이 높아진다. 항공사들은 안전 운항을 방해할 수 있는 객실위협의 종류를 적극적으로 식별하고 분석하여, 조종사들이 안전한 비행을 유지하기 위해서 위협을 관리하도록 절차 및 훈련을 개선해야 한다. 본 연구는 안전관리시스템(SMS)의 안전도구인 LOSA(Line Operation Safety Audit)를 기반으로 기내위협의 유형을 파악하고, 항공사들에게 조종실위협 관리를 체계적으로 개선하는 데 필요한 객실위협과 간섭에 대한 자료를 제공하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.685-686
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• 2021

개인의 소셜미디어 활동이 활발해지면서 익명성을 악용하여 타인에게 욕설을 주저없이 해버리는 사용자가 늘고 있다. 본 연구는 욕설이 난무하는 채팅창에서 욕설 데이터를 크롤링하여 데이터셋을 구축하여 컨볼루션 네트워크로 학습시켰을 때 욕설을 탐지하고, 전체 문장에서 그 탐지한 욕설의 위치를 파악하여 블러링 처리를 할 수 있는지를 확인하는 것을 목적으로 한다. 전처리 작업으로 한글과 공백을 제외하고 형태소 단위로 토큰화한 후 불용어를 제거해서 패딩처리를 하였다. 학습 모델로는 1차원 컨볼루션을 사용하여 수집한 데이터의 80%를 훈련에 사용하고 나머지 20%를 테스트에 사용하였다. 키워드를 이용한 단순 분류 모델과 비교하였을 때, 본 연구에서 이용한 모델이 약 14% 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 테스트에서 전체 문장에서 욕설이 포함되었을 때 욕설과 그 위치 정보를 잘 획득하는 것도 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.617-623
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• 2024

Identifying emotions through speech poses a significant challenge due to the complex relationship between language and emotions. Our paper aims to take on this challenge by employing feature engineering to identify emotions in speech through a multimodal classification task involving both speech and text data. We evaluated two classifiers-Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)-both integrated with a BERT-based pre-trained model. Our assessment covers various performance metrics (accuracy, F-score, precision, and recall) across different experimental setups). The findings highlight the impressive proficiency of two models in accurately discerning emotions from both text and speech data.

• The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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• v.8 no.3
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• pp.77-89
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• 2018

Objective : The purpose of this study was to analyze occupational therapy intervention on the community mobility for stroke patients, and to provide evidence of intervention in the clinical fields. Methods : A systematic review was executed according to the PRISMA checklist. The accessed database was PubMed, EMBASE, Cochrane Library (CENTRAL), ProQuest Dissertations & thesis (PQDT), RISS, and KoreaMed. We included the articles published from 2005 to September 2018. RoBANS checklist was used to evaluate the quality of the articles. Included articles, totally eight, were categorized according to the type of intervention. Results : The study design of the literature was varied from two-group randomized trial, quasi-experimental study, case-control trial, one group pre-post comparison study, and cross-sectional study. In the evidence level, 6 articles were included in level II (75%). The percentage of low risk of bias in each article ranged from 52.5%~87.5%. Four studies (50%) provided intervention based on virtual reality or virtual environment. The three (37.5%) provided intervention based on the protocol, and the other (12.5%) did wheelchair training. All studies reported significant effects of the intervention. Conclusion : This systematic review provided evidences to use proper intervention in the clinical fields. Various type of studies should be conducted to prove the effect of occupational therapy intervention for community mobility.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.120-120
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.1057-1063
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• 2010

Development of e-navigation strategy which was proposed by seven member states coordinated by United Kingdom in MSC committee of IMO has been conducted for user needs definition, gap analysis cooperating with NAV, COMSAR and STW sub-committee. After prominent progress of development was done in Correspondence group, MSC 85 has approved the result of the group and conducted the development of e-navigation implementation plan to be finished in 2012. It is necessary to prepare the strategy and plan of our country identifying and perceiving the core objects and basic concept of e-navigation developed in the international community. This paper presents the progress of e-navigation development work until this stage and gives some recommendations for the domestic plan to cope with e-navigation.