본 논문에서는 반려동물 AI 진단, 동물병원 찾기, 스마트 가계부, 커뮤니티 기능을 하나로 모은 '반려동물 종합관리 어플리케이션'을 개발하였다. 해당 어플리케이션은 여러 기능을 각각의 다른 어플리케이션으로 사용해야 하는 사용자의 불편함을 해소할 수 있으며, 사진을 통해 쉽게 반려동물 AI 진단 서비스를 이용할 수 있고, 크롤링을 이용한 동물병원 정보 제공과 주변의 동물병원 찾기, OCR 텍스트 추출 기법으로 영수증을 스캔할 수 있는 스마트 가계부, 어플리케이션 사용자 간의 커뮤니티 기능을 지원한다. 본 어플리케이션을 사용함으로써 반려동물의 건강, 소비내역 등 양육에 필요한 정보를 하나의 시스템으로 관리할 수 있게 된다.
한국이 정보 선진국으로 발전함에 따라 노인들의 스마트폰 보유율은 증가하고 있지만, 디지털 환경에 대한 접근성과 경험 부족 등의 이유로 아직도 디지털 약자이다. 그런데도 노령층들이 쉽게 사용할 수 있는 노령자 전용 애플리케이션의 개발은 저조한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 노령층을 대상으로 다양한 생활 정보를 제공하는 모바일 애플리케이션, 'Seniors Guide'를 개발하였다. 'Seniors Guide'는 사용자 거주지역 주민 센터의 자치 프로그램 정보, 노인 일자리 정보, TV 프로그램 알람, 투약 시간 알람 설정 기능을 제공하는 등 노령층에서 자주 이용하는 다양한 정보와 기능들을 하나의 애플리케이션에서 유용하게 사용할 수 있도록 하는 앱으로 구현되었다.
최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.
학교의 컴퓨터 실습실 환경에서 컴퓨터들의 교육용 관리, 제어 시스템으로 교육의 질적 성장욕구에 적극적으로 대응하고, 교육환경을 효과적으로 지원하여 보다 관리하기 편리한 실습실 환경을 구축하기 위한 강의지원 시스템을 구현한다. 시스템의 기능으로 학습자의 화면을 실시간으로 모니터링할 수 있어 수업상황을 관리, 감독할 수 있다. 그리고 원격제어를 이용하여 특정 학습자와 1:1 개별학습이 가능하다. 또한, 강사의 실습화면을 학습자 컴퓨터로 전송, 전원제어, 채팅, 실습 컴퓨터 Lock 기능 등이 있다. 이 시스템으로 인한 기대효과로 수업의 집중화, 인적자원의 낭비 최소화, 시간적 자원의 낭비 최소화, 편의성 증대 등을 들 수 있다.
매일 게시되는 다양한 프로야구 관련 기사에는 경기 결과, 각종 기록, 선수의 부상 등 다양한 정보가 뒤섞여있어, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 과정이 매우 번거롭다. 본 논문에서는 문서 검색과 기계 독해를 이용하여 야구 분야에 대한 Q&A 시스템을 제안한다. 기사를 형태소 분석하고 BM25 알고리즘으로 얻은 문서 가중치로 사용자 질의에 적합한 기사들을 선정하고 KorQuAD 1.0과 직접 구축한 프로야구 질의응답 데이터셋을 이용해 학습시킨 BERT 모델 기반 기계 독해로 답변 추출을 진행한다. 야구 특화 데이터 셋을 추가하여 학습시켰을 때 F1 score, EM 모두 15% 내외의 정확도 향상을 보였다.
부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.
인터넷의 급속한 발달로 인해 아날로그 콘텐츠에서 디지털 콘텐츠 서비스로 빠르게 발전하고 있다. 다양한 분야에서 디지털 콘텐츠를 이용하여 오프라인 시스템을 대체하게 되었다. 하지만 디지털 콘텐츠의 특성 때문에 불법 복제 및 무단 유포의 문제점과 저작권 침해의 문제점들이 발생하게 되었다. 따라서 보안 서비스에 대한 요구사항도 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 워터마크 기술을 기반으로 인터넷 환경에서 사용자가 원하는 워터마킹을 이용하여 불법 복제를 방지함으로써 안전한 문서보안 콘텐츠를 제공하기 위한 시스템을 구현 및 설계 하였다.
본 연구에서는 날씨를 나타내는 속성들의 값을 이용하여 현재로부터 6시간 후의 호우/비호우를 예측하기 위한 기법을 연구한다. 본 연구를 통해 호우/비호우 예측을 할 때 각 속성 값들이 호우, 비호우를 나타내는 일기도의 특정 패턴에 영향을 받는지 혹은 계절별로 영향을 받는지를 살펴보았다. 실험을 위하여 20년 누적 일기도를 SVM으로 학습하고 호우와 비호우 각각의 정답 집합을 이용하여 테스트 하였다. 실험 결과 SVM의 호우 예측도는 최대 70% 정도의 정확률을 보였으며 예측에 영향을 주는 것은 특정 패턴보다는 계절에 따른 변화임을 알아내었다.
본 논문은 여러 개체의 생물체 궤적을 효과적으로 추적하기 위해 Hungarian Algorithm을 이용한다. 생물체 궤적 정보와 생물체의 좌표 정보로 Weighted bipartite graph를 구성한다. weight는 궤적 정보와 좌표 정보의 거리, 속도, 각도를 비교하여 계산한다. 구성된 graph를 Hungarian Algorithm로 계산하여 가장 효율적인 matching이 이루어지도록 한다. 실제 생물체를 관찰하고 얻어진 데이터를 이용하여 실험을 하고, 제안한 방법의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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