• 지능정보연구
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• 제5권1호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1911-1916
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• 2013

소셜 태깅 시스템이 직면한 중요한 과제 중 하나는 급격하게 증가하는 태그의 양적 증가와 다양성에 대한 대처방안이다. 구조화된 주석 시스템과는 반대로 태그는 사용자에게 웹 콘텐츠에 주석을 달고 조직화하는 비구조적, 개방적 메커니즘을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 정의 태그, URL 키워드, 그리고 분류 폴더 이름을 주요 구성 요소로 하는 폭소노미 기반의 URL 추천 방식을 제안한다. 이 방식은 더욱 개선되어 브라우저의 확장 기능으로 구성될 경우 사용자에게 특정 URL을 분류하는 최상의 방안을 제안할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.943-950
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• 2015

본 연구에서는 전시 환경에서 증강 현실을 이용한 전시 보조역할의 주석 정보 시스템을 제안한다. 일반적인 전시장에 그림이나 사진의 설명을 안내책자나 오디오 기기를 활용하는 방법 그리고 사람이 설명하면서 전시를 관람하는 형태의 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 기존 방법과 더불어 증강현실 기술을 이용하여 전시물에 대한 다양한 정보를 텍스트와 사진, 영상 그리고 오디오의 다양한 멀티미디어 매체를 활용하여 제공하고자 한다. 관람객이 손에 들고서 사용할 수 있는 스마트폰, 태블릿 기반의 장비에서 증강현실 기술을 적용하여 전시 관람의 보조 역할을 하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.269-278
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• 2005

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 $93\%$ 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권1호
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• pp.61-66
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• 2021

SnO2는 3.6 eV를 갖는 반도체 물질로 광촉매 특성을 보유하고 있는 물질이다. 광촉매 특성을 극대화하기 위해 3차원 에어로겔 화를 통하여 높은 비표면적을 확보하고자 epoxide-initiated sol-gel method를 기반으로 하여 주석 산화물 에어로겔을 합성하였다. 좀더 향상된 비표면적을 구현하고자 합성공정 중 겔화전에 graphene oxide (GO) flake의 첨가를 통해 정렬된 기공구조와 결과적으로 높은 비표면적을 확보할 수 있었다. 0.5 wt%의 GO flake의 첨가로 에어로겔 복합체의 비표면적을 약 1.7배 향상시키는 결과를 도출하였다. 이렇게 향상된 비표면적을 기반으로 Rhodamine B 염료의 분해효과를 흡수광 intensity 변화를 관찰하여 정성적으로 광촉매 효율을 비교 분석하였다. 가장 높은 비표면적을 갖는 0.5 wt%의 복합체는 120분에 67.3%의 분해 효율을 확보하였다. 또한, GO를 첨가하지 않은 SnO2 에어로겔 보다 약 2배 향상된 reaction rate를 보유하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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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.