• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.547-550
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• 2004

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 특히 전자상거래 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이함으로 인해 구매자에게 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간이 낭비되고 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자 모두의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 최근 차세대 웹 기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존 이종의 상점에 제시된 상품정보를 RDF 문서로 생성하고, OWL을 사용하여 상품 지식 기반온톨로지를 구축한 뒤, RDF 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품을 실시간으로 비교 검색하는 시스템을 설계 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.306-315
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• 2005

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.05a
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• pp.62-64
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• 2004

P2P Systems have grown dramatically in recent years. Now many P2P systems have developed and been confronted by P2P technical challenges. We should consider how to efficiently locate desired resources. In this paper we integrated the existing pure P2P and hybrid P2P model. We try to keep roles of super peer in hybrid and concurrently use pure P2P model for searching resource. In order to improve the existing search mechanism, we present contents-based classification mechanism. Proposed system have the following features. This can forward only query to best peer using RI. Second, it is self-organization. A peer can reconfigure network that it can communicate directly with based on best peer. Third, peers can cluster each other through contents-based classification.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.422-425
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰에서 사용되는 여행지 소개 어플을 개발하여 여행을 좋아하는 많은 사람들에게 효율적인 여행정보를 알려줌과 동시에, 테마별(연인, 가족, 캠핑, 휴양지 등)로 국내 여행지에 관한 다양한 컨텐츠를 제공해주기 위해 이를 요약 정리해주도록 설계 및 구현하였다. 기존에 개발되어 사용되고 있는 유사한 어플은 개발자가 서버에 저장해 놓은 내용만 볼 수 있고, 어플 이용자가 저장하고 싶은 내용을 저장할 수 있는 기능이 없다는 단점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 어플은 이용자가 여행지 및 여행정보를 추가할 수 있고, 카테고리별로 분류한 후 저장하여 볼 수 있고, 게시판을 통해 이용자 상호간에 정보교류가 가능하다는 장점이 있다. 본 어플을 설치하여 활용한다면 언제 어디서든지 여행관련 정보를 편리하게 습득하여 효율적으로 여행을 즐기는데 큰 도움을 받을 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1454-1457
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• 2010

IT 융합의 시대를 맞아, 오늘날 모든 분야에서 컨버전스가 새로운 비즈니스 창출과 혁신의 수단으로 활용되고 있다. 생명과학분야에서도 IT를 접목한 새로운 비지니스가 창출되고 있다. 그러나, 생명의료 윤리를 실질적으로 접하는 의료인 조차 지식수준에 비해 낮은 윤리의식을 갖추었으며 지식수준을 윤리의식으로 착각하고 있다는 평가아래 의료윤리연구회와 같은 기관을 설립하여 생명의료윤리의식을 갖추자는 자성의 목소리가 의료인들의 근래의 반응이다. 본고는 생명윤리 관련 내용을 코드체계화하고 지식관리시스템으로 구축하여, 모바일 스마트를 활용한 플랫폼 설계 및 어플을 제공한다. 생명윤리와 그 관련 법규에 관한 정보를 제공함으로써 국민의 생명윤리 의식을 고취하고 적절한 문제해결 방법을 안내하기 위함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.28-30
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• 2022

장애인은 정보 접근 제한과 편의시설 부족의 요인 등으로 인하여 여행 참여율이 낮아 비장애인과 동일한 여행 서비스를 경험하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 장애 요소 조건을 기반으로 가중기반의 알고리즘에 따라 콘텐츠를 추천하는 서비스를 제안하고 이에 따른 애플리케이션을 구현한다. 기존의 흩어져있던 여행지에 관한 정보와 지도 Open API를 이용하여 여행지에 대해 추천을 하는 애플리케이션 개발을 기획한다. 비장애인은 가중 조건과 관계없이 장애인의 경우에는 장애의 분류, 그 경도에 따라 여행 시 고려해야 할 조건에 따른 가중치를 두어 여행콘텐츠를 상단에 띄어 추천해 주는 방식에 대한 연구 결과를 제공하여 누구든 비장애 여행이 가능해지도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.64-68
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• 2020

텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.139-141
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• 2007

최근 멀티미디어를 검색하기 위해 메타데이터 기반의 검색 방법에서 컨텐츠 자체를 검색 하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 음악 검색의 경우 허밍 입력으로 검색을 하려는 QBH(Query By Humming)가 많은 관심을 끌고 있다. 하지만 허밍 데이터는 개인마다 음높이나 박자 정보들이 모두 다르고 숨소리 등의 내재된 오류 정보들이 많아 정확한 검색 결과를 얻기가 쉽지 않다. 허밍 검색의 정확도 향상을 위해서는 음 데이터 추출이나 허밍의 오류 보정, 유사도 측정과 관련된 연구들이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 효과적인 멜로디 표현방법에 대해 다양한 실험을 통해 최적의 모델을 제시하려 한다. 방법으로 UDR을 다양한 범위로 나누고 가중치를 달리하는 방법으로 실험을 한 결과 허밍을 그룹으로 분류하는 방법이 정확도를 향상 시키는 것을 확인 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.40 no.10
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• pp.138-149
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• 2003

As the Internet is quickly evolving from best-effort networks to business quality networks, billing based on the precise traffic measurement becomes an important issue for Internet Service Providers (ISPs). Billing settlement is necessary not only between ISP and customers but also between ISPs. Currently, most ISPs use a flat rate charging policy. Besides the degree of difficulty in deriving appropriate charging policies agreeable by a concerned party, there are substantial technical challenges to come up with a good usage-based accounting system. Usage-based accounting depending on IP packet header information only is not sufficient anymore due to highly dynamic nature of the development and the use of the Internet applications such as peer-to-peer and network games. They are using port numbers dynamically and even several applications can use the same port number. Thus, more precise means of classifying them and accounting their traffic usages are required. In this paper, we propose a high performance, adaptable, configurable, and scalable content-aware application traffic measurement and analysis system which can achieve very accurate usage-based accounting.

• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.2
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• pp.89-98
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• 2018

The recent Neural Network technique has shown good performance in content generation such as image generation in addition to the conventional classification problem and clustering problem solving. In this study, we propose an image generation method using artificial neural network as a next generation content creation technique. The proposed artificial neural network model receives two images and combines them into a new image by taking color from one image and shape from the other image. This model is made up of Convolutional Neural Network, which has two encoders for extracting color and shape from images, and a decoder for taking all the values of each encoder and generating a combination image. The result of this work can be applied to various 2D image generation and modification works in game development process at low cost.