• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.17-26
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2010

본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.339-350
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• 2004

많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 방송 기술은 낮은 대역폭의 문제를 해결할 수 있다. 그러나 기존에 제안한 대부분의 동시성 제어 기법들은 이동 클라이어언트에서 발생하는 거래를 질의 거래로 제한하였다. 본 논문에서는 캐슁과 방송기술을 이용하고 이동 클라이언트에서 갱신 거래를 허락하는 UTSM-ARM(An Update Transaction scheduling Method Using an Adaptive Request Message)을 제안한다. UTSM-ARM은 이동 클라이언트의 캐쉬 데이터에 대한 유효성을 데이터의 동적인 갱신 패턴 비율을 기준으로 판단할 수 있다. 또한 이동 클라이언트에서 접근하는 캐쉬 데이터와 이동 트랜잭션에 대한 타임스템프는 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장한다. 그 결과 UTSM-ARM은 방송환경의 비대칭적인 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있으며 이동 트랜잭션의 수행 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.61-65
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• 1996

본 논문은, 공간영역에서 화상을 압축할 수 있는 Quad-tree 부호화법을 분석하고, 보다 화질 및 압축율을 개선하기 위하여 적응 불록분할 및 병합 알고리듭을 제안하엿다. 화상은 에지부분을 제외하고는 인접한 화소들간에 데이터의 용장도가 높으므로 이 영역을 하나의 대표값으로 설정하여 그 값과 그 블록의 위치좌표를 부호화할 수 있다. Quad-tree 분할은 초기의 병합을 제외하고 순차적으로 분할과정만 반복처리하지만 본 알고리듬에서는 단위블록(3$\times$3 호소) 의 평균잘류에너지(MRE)를 이용하여 블록의 분할과 병합을 반복처리한다. 시뮬레이션결과, 본 알고리듭은 압축율 1bit/pixel에서 기존의 Quad-tree 방법보다 PSNR에서 1.0dB의 개선이 있었으며, 화상의 블록화 현상도 전혀 나타나지 않았다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.79-88
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• 2009

실시간으로 입력되는 스트림을 저장하기 위한 메모리의 크기는 동적으로 변한다. 이 데이터 스트림을 처리하는 연속질의는 저장공간의 크기를 동적으로 관리해야 한다. 이를 위해, 저장되는 현재 데이터양에 따라 즉시 페이지 단위로 메모리를 할당 및 해제하는 기본적인 메모리 관리자가 연구되었다. 그러나 이 방법은 데이터 스트림을 저장하기 위해 메모리의 할당 및 해제를 매우 빈번하게 수행하게 된다. 또한 질의가 메모리가 부족할 때 즉시 페이지를 할당하기 때문에, 특정 지연되는 질의가 대량의 페이지를 점유하는 문제를 발생시킬 수 있다. 메모리관리자에서 발생하는 이와 같은 문제에 초점을 맞추어, 본 연구는 할당 및 해제 빈도수를 감소시키고, 질의 별로 최대한 균등하게 페이지를 분배하는 메모리 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 질의의 페이지 이용률을 이용하여 할당 및 해제 빈도수를 크게 감소시키고, 질의의 지연 상태에 따른 메모리의 할당을 통하여 특정 질의의 메모리 독점을 방지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권9호
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• pp.764-774
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• 2013

4세대 셀룰러 네트워크의 데이터양이 증가하면서, 사업자들은 이를 수용하기 위한 네트워크의 용량 문제에 직면하였다. 따라서, 이 문제를 해결하고자 저렴하고 낮은 전력으로 동작하는 펨토셀이 제안되었는데, 이것은 실내 음영지역의 해소 및 사용자의 서비스 품질을 향상시키는 장점을 갖는다. 그러나 펨토셀 네트워크는 소수의 셀에 많은 부하 (Load)가 집중될 가능성이 있다. 이를 해결하고자, 부하 분산 (Load balancing) 알고리즘 중 하나인 MLB (Mobility Load Balancing) 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 부하 분산을 위해 셀 외곽의 사용자를 인접한 셀로 강제 핸드오버한다. 본 논문에서는 주기적으로 동작하는 MLB 알고리즘에서, 주기가 변했을 때 네트워크 성능 지표들이 어떻게 변화하는지를 확인한다. 실험 결과, 짧은 주기로 동작할 때 데이터 차단율이 낮고, 긴 주기로 동작할 때 핸드오버의 빈도가 낮으며 시간당 처리량 (Throughput)이 높은 것을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 적응적 (Adaptive) 주기의 MLB 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 긴 주기와 짧은 주기로 동작하는 알고리즘의 장점을 모두 포함하는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.673-675
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• 2003

제한된 성능의 그래픽처리기를 이용하여 대규모 지형 가시화를 수행할 때 지형데이터, 특히 텍스처 데이터의 효율적 관리는 성능향상에 영향을 끼치는 주요 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드 트리 구조를 기반으로 시점 매개변수와 그래픽 처리기의 성능을 고려하여 실시간 렌더링 시 효율적으로 텍스처를 관리할 수 있는 다단계의 시계범위 맵 (View Frustum map with classes) 방법을 제안하였고, 비행모의 시스템에 적용하여 기존의 텍스처 관리기법과 비교하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 영상품질은 유사하게 유지하면서 성능을 크게 향상시킨 방법임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.362-367
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• 2019

본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.