• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.75-82
• /
• 2012

센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크에 독립적으로 센서 데이터 의미를 해석하고 처리하기 위해 제안되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템 구조는 정적 처리 방법을 제공한다. 즉, 이용할 데이터 영역을 고려하지 않고 불필요한 연산을 수행함으로써 전체적인 처리 성능을 저하시킨다. 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템 구조의 문제점을 해결하기 위해 센서 메타데이터 영역화와 재사용성에 기반한 성능 개선 모델을 제안한다. 제안 모델은 센서 레지스트리 시스템에서 모바일 디바이스로 전송되는 센서 메타데이터의 영역을 상황 맞게 결정할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 센서 메타데이터의 재사용성을 지원함으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이 논문에서는 성능 비교 평가를 통해 제안 모델의 장점을 보인다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.97-104
• /
• 2011

협력 필터링은 공통된 흥미를 가진 다른 사용자들로부터 정보를 획득하여 그들의 의견에 따라 웹 사이트를 추천하는 방법이다. 과거 수년간, 이 방법은 서적, 식품, 영화 등 다양한 e-commerce 영역에서 사용되었다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템에서 추천 항목을 결정하기 위한 사용자 간의 유사도 측정 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 사용자가 부여했던 전체 평가등급들의 분포를 고려하지 않은 채각 평가등급을 독립적으로 취급하여 사용자간 유사도를 산출하였으나, 본 연구에서는 사용자의 평가 등급 범위 내에서의 등급의 위치와 순위 정보를 이용하여 유사도를 산출하였다. 실제 데이터집합 상에서 평균 절대 오차의 성능을 측정한 결과, 대부분의 기존 방법들에 비해 제안 방법은 매우 우수하였고, 특히 정해진 등급범위가 클 경우에 그러하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.279-283
• /
• 1995

21세기 정보화 시대에 효과적으로 대비하기 위해 세계 여러나라에서 추진하고 있는 정보화 사회를 구축하는데 필수적인 요소로 lnfrastructure인 초고속 정보 통신망을 구축하고 있다. 이에 따라 국내에서도 정부주도로 초고속망을 이용한 대국민 서비스 사업을 추진하고 있고, 이 사업의 일환으로 문화체육부에서도 국립중앙박물관을 중심으로 대국민 서비스용 문화정보망 구축을 추진하고 있다. 이러한 문화정보망 사업의 최종 목표는 종래의 개념을 넘어선 인간에게 가장 현실감을 줄 수 있는 "가상박물관"과 같이 문화재를 글, 그림 이외에 3차원 업체형상을 가진 문화재를 3차원적으로 표현하여 보이지 않는 부분을 볼 수 있도록 문화재를 이동, 회전 및 확대, 축소 표현이 가능한 3차원 형상정보 데이타베이스를 구축하여야 한다. 본 과제에서는 이러한 3차원 형상정보 데이타베이스 구축을 위해, 컴퓨터 그래픽스 기술과 인공지능 기술이 복합적으로 구현된 3차원 입체형상 자동 입력 시스템 및 모델링 시스템과 지원 도구 개발을 목표로 진행되고 있다. 이 시스템이 완성되면 문화재 형상의 영구보존, 문화재의 특성(크기,색,무늬,질감) 보존, 문화재 형상 복원 및 문화재의 시대적 상대평가를 용이하게 하는 효과를 얻을 뿐아니라, 컴퓨터 그래픽스 기술 및 정보처리 기술을 문화재 연구와 전시에 적용하여 문화정보망 사업의 구체적 효과를 가시화 할 수 있다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.221-226
• /
• 2024

정보검색에서 질의는 다양한 유형이 존재한다. 추상적인 질의부터 구체적인 키워드를 포함하는 질의까지 다양한 형태로 구성되어 있어서 사용자의 요구에 정확한 결과 도출은 어려운 과제이다. 또한 검색시스템이 오타, 다국어, 코드와 같은 다양한 요소를 포함하는 질의를 다뤄야 하는 특징이 존재한다. 본 연구에서는 질의 유형을 분석하고, 이에 따라 딥러닝 기반 재순위화의 적용 여부를 결정하는 방법을 제안한다. 최근 연구에서 높은 성능을 보인 딥러닝 모델인 DeBERTa를 이용하여 질의에 대한 적합 문서의 학습을 통해 재순위화를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 평가하기 위해 국제정보검색 평가대회인 TREC 2023의 상품 검색 트랙(Product Search Track) 테스트컬렉션을 이용하여 실험을 하였다. 실험 결과에 대한 정규화된 할인누적이득(NDCG) 성능측정 비교에서 제안 방법이 정보검색 기본 모델인 BM25 에 비해 질의 오류 처리를 통한 검색, 잠정적 적합성피드백을 통한 상품제목 기반 질의확장과 질의유형에 따른 재순위화에서 0.7810으로 BM25 대비 10.48% 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.41-50
• /
• 2008

모바일 환경하에의 RFM 기법을 이용한 개인화 된 추천 시스템을 제안한다. 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicity) 방법을 이용하여 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 RFM 기법을 이용하여 고객 세분화와 아이템 세분화 통해서 대상 사용자에게 구매 가능성이 높은 아이템을 추천한다. 또한 기존의 추천시스템의 문제점의 해결 방안으로 신규 고객이나 신규 아이템 추천을 고려하여 적용한다. 추천 아이템과 사용자가 구매한 아이템 이력 데이터를 비교하여 추천된 아이템이 중복 추천을 제거하였고 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험을 통해서 효용성과 타당성을 입증 및 평가하여 개인화된 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2004년도 하계학술대회
• /
• pp.128-137
• /
• 2004

컨텐츠에 대한 처리 기술과 사용자 인터페이스의 발전으로 인해, 교육 현장에서 광범위하게 사용되는 교육도구로 컴퓨터가 자리매김하고 있다. 제한된 교실 환경에서 컴퓨터를 활용한 영어교육은 학습자들에게 흥미를 유발하고, 의사소통능력의 신장을 유도하는 등의 장점이 있으나, 수준에 따른 개별학습과 상호작용 유도, 개인차를 고려한 평가 등을 수행하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 장점을 극대화하고 단점을 좌완하기 위해서 휴대폰의 국내 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability)기반 영어 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대 전화의 제한성을 극복하고, 이에 적합한 컨텐츠를 활용하면서, 교사의 역할을 대신해 줄 수 있는 지능형 교육 시스템을 도입하여 교사의 역할을 대신하여 피드백을 제공해 줄 수 있으며, 교사와 학생간의 상호작용을 유도하여 학습의 효과를 극대화 할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.285-296
• /
• 2001

본 논문에서는 초등학교 학생이나 외국인을 위해 한글을 익히는 교육용 시스템을 개발하고자 한다. 모델이 될 수 있는 표준 문자 패턴을 선정하고 이의 특징을 추출하여 데이터베이스화한다. 이를 위해 환경에 불변인 전처리과정의 수행과 특징 추출 그리고 유사도 함수를 정의한다. 최종적으로 초등학생이나 외국인이 쓴 문자에 대해 표준 문자 패턴과의 유사도를 계산하여 필기체 문자의 미적 평가를 행한다. 본 시스템은 특정 서체에 대해서도 표준 문자 패턴을 선정하여 서체 익히기까지 행할 수 있도록 확정이 가능한 시스템이며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.14-21
• /
• 1993

비규면의 경면 가공으로 대표되는 초정밀 가공 기술은 '90년대에 와서는 이미 일반화되어가고 있으며, 양산화 시대를 맞이하고 있다고 보아야 할 것이다. 최근의 초정밀 가공 기술은 레이저 가공기를 비롯하여 일상용품으로 많이 사용되는 카메라, 컴팩트 디스크, 콘택트렌즈, 컴퓨터 디스크 등에 활용됨은 물론 대구경천채망원경, 우주 및 군사용의 레이저, X-선을 중심으로한 광기술에 점점 그 용도가 확대되어 가고 있다. 현재 초정밀 가공기가 응용되고 있는 부품의 예를 들어보면 표1과 같다. 우리나라의 초정밀 가공 시스템 기술은 선진국에 비하여 아직은 한단계 낮은 수준으로 평가되나, 최근 전자, 컴퓨터 산업의 발전과 더불어, 그 수요가 증가되고 있어 최근에는 그 응용기술, 가공시스템에 관한 연구개발이 산,학,연 여러 곳에서 활발해 지고 있다. 본 고에선 초정밀 절삭,연삭 가공시스템을 중심으로 가공기와 요소기술의 개발동향에 관하여 살펴 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.920-923
• /
• 2020

사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.526-529
• /
• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.