본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.
본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 센서 네트웍과 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network) 의 응용에 관한 실험을 수행하였다. 주된 내용으로는 모바일 센서를 탑재한 차량을 이용한 로컬라이제이션(Localization) 과 팀원 인식(Team Identification) 등에 관련된 방법을 포함한다. 본 시스템은 시뮬레이션을 통하여 기획을 하였으며 자체 설계한 하드웨어와 내장형 소프트웨어를 탑재하여 주어진 기능을 수행하도록 하도록 하는 한편, 모바일 센서의 역할을 할 수 있도록 다양한 센서를 장착할 수 있도록 설계되었다. 또한 전자나침반을 이용한 방위각 측정능력, 초음파 센서를 이용한 근거리 장애물 회피 능력, 적외선 발광 다이오드(IR-LED)와 적외선 필터를 씌운 카메라를 이용한 동료의 위치 파악 능력등을 통하여 로컬라이제이션에 도움이 되도록 한다. 통신을 위하여 IEEE 802.11g 프로토콜에 기반을 둔 통신 능력을 가지며 차량간의 통신도 같은 프로토콜을 통하여 이루어지게 된다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 영화같은 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩 하는데 소요되는 시간과 자원을 감소시키기 위해 클러스터환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG-2 기반의 Parallel Encoder를 설계 및 구현하였다.
스마트 의류는 일상생활에 필요한 IT기술을 이용한 디지털 장치와 섬유 패션기술을 융합시킨 차세대 하이테크 기능성 의류이다. 이는 소비자의 라이프스타일의 변화와 인간 중심의 감성을 중시한 디자인의 요구에 따라 여러 분야에서 다양하게 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상지수 제공을 위한 웨어러블 기반의 스마트 의류를 개발하고자 하였다. 착용자가 평소 자주 쓰는 의류를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 스포츠 의류의 형태에 따라 제작하였다. 온도, 조도, 습도, 자외선을 감지하여 분석한 후 기상청에서 제공하는 생활기상지수를 응용하여 자외선지수, 체감온도지수, 불쾌지수, 열지수의 기상지수를 서비스한다. 개발된 웨어러블 기반의 스마트 의류는 외관 형태는 그대로 유지하고 착용성을 높였다. 기상지수는 실시간으로 무선 전송되어 이를 모니터링하게 된다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
폭약은 탄광에서 석탄이나 각종 광물을 캐거나, 건설토목현장에서 암반 제거를 위해서 주로 사용되었다. 전쟁에서 군사용으로 파괴를 위한 목적으로 사용되기도 하였으나, 최근의 동서화해 분위기와 남북통일이 무르익는 시대적 조류로 볼때 더이상 파괴용으로의 사용은 제어될 것이고 이제는 평화를 위하여, 건설을 위하여, 산업발전을 위하여 더 많이 사용되어지고 응용되어질 것이다. 작금의 첨단산업의 발달과 산업의 고도화로 우리 화약 업계에도 첨단발파기술의 개발에 많은 관심과 연구.개발을 진행중이다. 첨단발파기술의 응용사례를 소개하면, 건축토목 분야에서 노후 고층빌딩 및 굴뚝의 철거, 노후 교량 및 공장시설의 철거등에 활용되고 있으며, 위락서비스 분야에서 응용으로는 불꽃놀이를 들 수 있다. 최근에는 첨단 과학 장비를 이용하여 각종 꽃불의 모양이 음악과 미술등 예술적인 기능을 기억시킨 컴퓨터를 활용하여 보다 고차원의 공예술품(공학-예술)을 만들어낸다. 아울러 각종 기공식 발파시에도 예술적 기능과 웅장함을 가미하여 그 화려함을 극치에 다다르게 한다. 그외에도 로켓트 발사추진제등의 우주 개발에의 응용, 석유시추등 해양개발에의 응용, 각종 공학 실험연구에의 응용, 폭발 가공에의 응용, 의학에의 응용, 철강산업에의 응용 등으로 그 숫자를 이제는 일일이 나열하기 힘들 정도로 광범위해졌다.
세계 주요 자동차 회사들은 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 AUTOSAR 표준을 필수로 적용하고 있다. AUTOSAR 기반 소프트웨어의 기능은 러너블(runnable) 단위로 구현되며 이는 태스크에 매핑되어 동작하는데, 러너블-태스크 매핑은 시스템 오버헤드 발생과 러너블의 실제 수행 시점에 크게 영향을 미치므로 시스템 성능 측면에서 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 자동차의 제어를 보조하는 타겟 응용에 대하여 최적의 성능을 보이는 러너블-태스크 매핑을 찾고자 기존 연구에서 제안된 6개의 매핑 규칙을 적용하며, 기존 규칙의 한계점을 개선한 매핑 규칙을 제안하여 추가로 적용한다. Infineon 사의 AURIX 보드와 ETAS 사의 AUTOSAR 플랫폼 상에 타겟 응용을 구현하여 실험한 결과, 기존 매핑 규칙에 비해 개선된 규칙을 적용하였을 때 종단 간 응답시간이 21.23% 단축되었다.
RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터 스트림을 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 요구하는 결과를 획득하여 전달해야 한다. 이와 같은 요구사항을 만족하기 위해 데이터 스트림 관리 시스템(DSMS)이 제안되었으며 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 대량의 이벤트가 입력되는 환경에서 우선순위가 높은 질의를 실시간으로 처리하기 위한 DSMS를 제안하고 있다. 본 연구는 스탠포드의 STREAM 프로젝트를 활용하여 설계 및 구현하였으며, 각 쿼리를 State Thread로 동작시키는 방법을 이용하였다. 쓰레드 라이브러리의 스케줄러 부분을 실시간 스케줄러로 개선하는 작업을 진행하였으며, 실험을 통하여 쓰레드 스케줄러가 질의에 대해서 실시간으로 스케줄링을 할 수 있음을 보이고 있다.
본 연구는 차세대 컴퓨터 패러다임의 지식베이스로 각광받는 온톨로지의 구축에 있어, 온톨로지가 실제 응용이나 서비스로 더욱 안정적으로 활용될 수 있는 온톨로지 평가를 위한 이론적 근거를 제시하는데 그 목적이 있다. 현재 많은 온톨로지가 구축되고 응용에 활용되기 위한 연구가 진행되나 이의 안정성과 유용성을 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 소프트웨어공학적 측면에서 온톨로지의 소비자들이 만족할 수 있고 활용될 수 있는 온톨로지 구축을 위한 온톨로지를 평가하기 위한 서비스지향적 온톨로지 공학 기준과 온톨로지 평가 방안을 제시하고자 한다.
이 연구는 사람의 감정 변화를 건강하게 파악하고 분석하기 위해 시작되었다. Natural Language Processing(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하기 위해 개발된 자연어 처리 기술이다. 본 논문에서는 이 기술을 이용하여 Text Mining을 통해 사용자가 작성한 일기에 담긴 감정을 분석하고 LSTM 모델과 GRU 모델을 비교군으로 두어 두 모델 중 감정 분석에 더 적합한 모델을 찾는 과정을 거쳤다. 이 과정을 정확도가 더 높은 LSTM 모델을 사용하여 감정 분석 결과를 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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