• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.537-539
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• 2012

센서네트워크 환경에서 이동 에이전트의 효율적 이주를 위하여 센서네트워크 구성 요소 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 데이터들을 저장하기 위한 메타테이블을 설계 구현하고, 메타테이블 내의 정보들을 이용한 네이밍 기법을 적용하여 이동 에이전트의 이주 및 규칙실행 방법을 제안한다. 또한 조도 데이터를 이용한 인접노드를 제어하는 규칙실행을 실험을 통하여 보임으로써 센서네트워크 미들웨어의 유효성과 응용 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1577-1580
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• 2004

여러 응용 서비스를 유 무선을 포함한 다양한 네트웍을 통해 제공하기 위해서는 네트웍에 적응할 수 있는 서비스 형태가 요구된다. 그 가운데 멀티미디어 서비스의 경우 네트웍이 서로 다른 환경에 적응할 수 있는 해결책으로 트랜스코딩 기술이 제시되었다. 하지만, 트랜스코딩을 위해 필요한 복호 부호의 처리 과정은 실시간으로 제공되는 멀티미디어 스트리밍의 경우에 제약조건으로 작용하고, 이에 따른 처리 과정을 대폭 줄이는 일부 기술들은 사용자 측의 서비스 품질에 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 트랜스코딩을 통한 처리 과정과 사용자 측 서비스 품질의 두 가지 측면을 고려하는 frame dropping 시의 모션 벡터 합성 기법에 대해서 언급한다. 또한, 본 논문에서는 기존의 기법과는 달리 양방향 예측 프레임이 포함된 경우에도 적용할 수 있는 확장성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.351-353
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• 2019

전문대학의 프로그래밍 수업에서 복습을 강화하고 학습효과를 높이기 위해 수업의 이론 및 실습 동영상을 인터넷상에 제공하고 학습자 설문을 통해 그 효과를 분석하였다. 설문을 통해 학습자들은 동영상 제공에 대해 긍정적인 대답을 하였으며 복습으로 활용하는 것을 넘어서 예습과 거꾸로 학습에도 적용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.343-344
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• 2019

본 논문에서는 교수자에게 큰 부담을 주지 않으면서 학습 효과를 높이기 위한 방법으로 문제풀이 기반의 자발적 복습을 지원하는 교수학습 모형을 제안하고 이를 수업 운영에 적용하였다. 학습자들에게 배포한 수업내용을 복습할 수 있는 문제들로 구성한 유인물은 단순히 해당 요일의 수업을 되풀이하여 익히는 소극적 의미에서의 복습이 아니라 이전 수업 내용들 간의 연관성을 이해할 수 있도록 문제를 구성하고 학습자들의 복습시 발생하는 어려움을 해결할 수 있도록 교수 전략을 수립한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1000-1003
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• 2010

VANET은 차량 이동 간 안전성 증가와 관련 응용정보를 처리하기 위해 고안된 ad-hoc 통신기반의 무선 네트워크 기술이다. VANET 환경을 이용하면 도로 교통 통제, 날씨 정보, 인터넷 등 다양한 서비스가 가능하다. VANET 환경을 위해서는 효과적인 노드간의 라우팅 프로토콜 기법이 필요하다. 본 논문에서는 VANET상에서 각 차량의 정보를 이용하여 차량 간 안정적인 통신을 위한 그룹화 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해 그룹화를 통한 라우팅 기법이 VANET 환경에 더 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.687-690
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• 2023

본 논문은 다양한 종류의 생성형 AI 용도의 UI/UX 중 텍스트 기반 UI/UX, 이미지 기반 UI/UX, 오디오 기반 UI/UX, 그리고 Multi-modal 을 기반으로 둔 UI/UX 와 같은 다양한 유형의 UI/UX 를 살펴보고 최신 기술을 활용한 미래전망에 대해 알아 보도록 한다. 현재 생성 모델은 다양한 산업 분야에서 광범위하고 다양한 응용 프로그램으로 사용되고 있으며, 최근 연구자와 실무자들로부터 상당한 관심을 받고 있다.생성형 AI 용도의 UI/UX 를 사용하면 생활에 편리해지며 시간과 돈이 매우 절약이 된다. 특히 사용자들이 편안하게 사용할 수 있는 생성형 AI 의 UI/UX 대한 연구방향에 대해 알아 보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.682-685
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• 2007

P2P 기술의 발달로 기존 클라이언트-서버 형태인 중앙 집중형 방식의 단점을 극복하고 있다. 이러한 P2P 기술의 진화로 P2P 응용 기술에 대한 많은 발전이 있었다. 현재 P2P 구조에서 사용자는 P2P 네트워크에 참여하여 자신이 원하는 자료를 찾는 검색과정이 필요하다. 본 논문은 이러한 과정을 최소화하여서 검색과정을 줄일 수 있는 방법을 다룬다. P2P 네트워크에 존재하는 서비스 프로파일 목록들을 서비스를 제공하는 주체가 서비스를 소비하는 주체에게 보내주게 된다면 사용자는 최신의 서비스 목록을 유지하여 서비스 목록 검색 시간을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크상에서의 서비스 푸시 시스템에 대한 정의, 각 피어들의 행동모델을 정의 및 시스템 설계에 대해서 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.18-20
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• 2013

센서 응용 프로그램을 테스트하는 보편화된 방법은 테스트 보드에 센서를 직접 연결시켜 테스팅 환경의 센서값으로만 응용프로그램을 테스팅 하는 것이다. 본 논문에서는 스마트 센서 응용 프로그램 테스트하기 위해 기존의 방법의 문제점을 소개하였다. 그리고, 문제점을 보완하기 위한 효율적인 테스팅 방법인 센서측정값 생성기를 제안하였다. 센서측정값 생성기는 센서선택, 센서특성화, 출력패턴정의, 통신방식이라는 4단계 과정으로 각 센서의 특성에 맞게 실제와 유사한 테스팅 환경을 제공하고 보다 효율적이고 신뢰성 높은 테스트 결과를 만들어 낼 수 있다.

• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.24
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• pp.1-28
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• 1991