• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.193-196
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• 2005

기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1563-1566
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• 2002

차세대 기술 기반의 네트워크에서는 불필요한 트래픽을 줄여 인프라를 효율적으로 사용할 수 있는 멀티캐스트 기술이 널리 사용될 것이다. 연구 시험망 단계에 머물고 있는 현 시점에서 멀티캐스트 네트워크에 대한 성능 분석 소프트웨어가 부족하다. 본 논문에서는 멀티캐스트 기반 그룹간 회의를 위한 AccessGrid를 위해 개발된 NLANR Beacon을 바탕으로 타임시리즈 데이터를 보여주는 성능 분석 소프트웨어를 개발하여 차세대 초고속 연구망인 KREONet2에 적용한 사례를 기술하고 측정된 결과를 분석하여 개발된 소프트웨어의 발진 가능성을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.556-558
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• 2004

전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.12
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• pp.1911-1916
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• 2013

One significant challenge that arises in social tagging systems is the rapid increase in the number and diversity of the tags. As opposed to structured annotation systems, tags provide users an unstructured, open-ended mechanism to annotate and organize web-content. In this paper, we propose a scheme for URL recommendation that is based on a folksonomy which is comprised of user-defined tags, URL-keywords and the category folder name as the major element. This scheme will be further improved and implemented on a browser extension that recommends to users the best way to classify a particular URL.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.6
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• pp.943-950
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• 2015

In this study, we propose an annotation system exhibits a secondary role using augmented reality in the exhibition environment. Common methods that utilize the description of the picture or photo booklet or audio device to the exhibition and in the form of viewing the exhibits while people describe method is used. We are using augmented reality technology, in addition to these conventional methods to provide a variety of information about the exhibits utilizing text, photos, video and audio of the multimedia medium. Where visitors can use a smart phone in hand deulgoseo, the exhibition becomes a secondary role by applying the Augmented Reality technology in tablet-based devices.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.2
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• pp.269-278
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• 2005

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantics-based retrieval method can be available for various queries of users. In this paper, we propose a video retrieval system which support semantics retrieval of various users for massive video data by user's keywords and comparison area learning based on automatic agent. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user becomes a query image and searches the most similar key frame through color histogram comparison and comparison area learning method that proposed. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 93 percents.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.28 no.1
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• pp.61-66
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• 2021

SnO2 has the wide bandgap which allows it to be used as the photocatalyst. There are many studies to enhance the photocatalytic properties of SnO2. In this study, 3-dimensional SnO2 aerogel was synthesized using epoxide-initiated sol-gel method for the optimal specific surface area. Also, graphene oxide (GO) was added before the gelation process of the aerogel to maximize the specific surface area. Addition of 0.5 wt% of GO would possibly enhance the specific surface area by 1.7 times compared with the bare tin oxide aerogel. Furthermore, enhanced specific surface area could degrade 67.3% of initial Rhodamine B in 120 minutes. To compare with the bare SnO2 aerogel, 0.5 wt% GO addition to SnO2 could double the reaction rate of the photocatalytic degradation.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.113-116
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• 2002

최근 인터넷의 급속한 발달로 인해, 인터넷을 이용한 전자상거래가 급증하고 있다. 그 결과로 전자화폐, 전자지갑, 전자수표와 같은 안전한 전자지불시스템에 대한 연구가 계속되고 있다. 그러나 현재 쓰이고 있는 전자화폐 프로토콜들은 대부분 사용자의 익명성 보장을 해주지 못하고 있다. 본 논문에서는 안전하고, 익명성을 보장해주는 효과적인 지불 프로토콜을 제안하였다. 사용자가 은행으로부터 전자화폐를 발급 받고 난 다음, 상점에 그 전자화폐를 사용하기 전에 더 높은 익명성을 원한다면 TTP (AP)를 거처서 사용자의 정보를 감추는 것이다. 이 TTP는 사용자로부터 받은 전자화폐의 유용성을 검증하고, 다시 암호한 데이터를 인증해준다. 이러한 새로운 방법을 통해 사용자는 자신의 시간, 연산과 비용 등을 고려하여 적절한 단계의 익명성을 제공받을 수 있다. 효율성 증가를 위해서, DLP 기반에서 ECDLP 기반으로 옮겼으며, 이중사용을 방지하기 위해 ECC를 이용한 Schnorr 서명을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.162-164
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• 2019

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.