• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.693-694
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• 2015

This paper present a decision method of middle ear disease which is developed in children and adults. In the proposed method, features are extracted from the middle ear disease images and normal images using HOG(histogram of oriented gradient) descriptor and the extracted features are learned by SVM(support vector machine) classifier. Input images are classified by SVM classifier based on the model of learning features. Experimental results show that the method yields accuracy of over 90% in decision.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.683-686
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• 2010

본 논문은 최근 이슈가 되고 있는 대형 건축/토목구조물에 대한 동적계측, 시스템판별, 모델향상 등을 통한 건전도 평가기법에 대하여, 현재까지 개발된 혹은 개발되고 있는 기술사항 들을 소개한다. 특히, 가속도계를 사용하여 의도하는 진동기록을 획득하기 위한 합리적인 Hardware Chain 구성, 이로부터 신뢰성 있는 동적 구조성능치를 추출하기 위한 다양한 고급 모달해석기법 및 보다 자세한 구조정보 획득 및 손상감지 등을 위하여 실험치와 유한요소 해석치를 일치시키는 모델향상기법에 대하여 기술하였다. 또한 이러한 기술들을 실제 구조물인 고층건물 및 비닐하우스 아치구조에 적용하였으며, 이러한 경험에 근거하여 현 모니터링 기술의 문제점 및 향후 개선방향 등을 토의하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.977-980
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• 2010

기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.97-102
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• 2021

최근 급격한 정보기술의 발달로 가짜뉴스가 사회문제로 대두되고 있다. 한국어 가짜뉴스 문제를 딥러닝으로 해결하기 위해서 기존의 연구들은 본문 기반의 가짜뉴스 탐지를 진행하였으며 최근에는 기사 본문 외의 보조적 정보를 활용하는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 방식과 개선된 방식들 모두 적절한 가짜뉴스 탐지 방법을 제시하지 못하여 모델이 산출한 가짜뉴스 표현 벡터의 품질을 보장할 수 없었다. 또한 한국어 가짜뉴스 문제를 해결함에 있어서 적절한 공개 데이터셋 또한 제공되지 않았다. 따라서 본 논문은 한국어 가짜뉴스 탐지 문제에서 독자 반응정보를 추가하여 효과적인 학습을 할 수 있는 '사용자 그래프 기반 한국어 가짜뉴스 판별 방법'과 해당 모델이 적절히 학습할 수 있는 간이 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.79-80
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• 2023

정부는 공공데이터의 품질 관리를 위하여 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공데이터 품질을 관리하고 있다. 파일 형식의 공공데이터를 진단 시 품질진단 담당자가 대량의 파일데이터를 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 수작업으로 도메인을 판단하여 진단한다. 때문에 품질진단의 정확성을 신뢰하기 어렵고 진단에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 파일형식의 공공데이터 품질진단의 정확성을 확보하고 진단 소요시간을 단축하기 위해 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식의 공공데이터 도메인 판별 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 적용하면 공공데이터 품질의 정확성을 향상하고 진단 소비 시간을 단축시킬 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.10
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• pp.1300-1306
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• 2018

The purpose of this study is to see possibility of Char2Vec as alternative of Word2Vec that most famous word embedding model in Sentence Similarity Measure Problem by Deep-Learning. In experiment, we used the Siamese Ma-LSTM recurrent neural network architecture for measure similarity two random sentences. Siamese Ma-LSTM model was implemented with tensorflow. We train each model with 200 epoch on gpu environment and it took about 20 hours. Then we compared Word2Vec based model training result with Char2Vec based model training result. as a result, model of based with Char2Vec that initialized random weight record 75.1% validation dataset accuracy and model of based with Word2Vec that pretrained with 3 million words and phrase record 71.6% validation dataset accuracy. so Char2Vec is suitable alternate of Word2Vec to optimize high system memory requirements problem.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.5
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• pp.518-525
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• 2012

In this study, the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique was investigated for the discrimination of viable and non-viable lettuce seeds. The spectral data of hyperspectral reflectance images with the spectral range between 750 nm and 1000 nm were used to develop PLS-DA model for the classification of viable and non-viable lettuce seeds. The discrimination accuracy of the calibration set was 81.6% and that of the test set was 81.2%. The image analysis method was developed to construct the discriminant images of non-viable seeds with the developed PLS-DA model. The discrimination accuracy obtained from the resultant image were 91%, which showed the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique for the mass discrimination of non-viable lettuce seeds from viable ones.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.15-25
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• 2024

For effective analysis of animal ecosystems, technology that can automatically identify the current status of animal habitats is crucial. Specifically, animal sound classification, which identifies species based on their sounds, is gaining great attention where video-based discrimination is impractical. Traditional studies have relied on a single deep learning model to classify animal sounds. However, sounds collected in outdoor settings often include substantial background noise, complicating the task for a single model. In addition, data imbalance among species may lead to biased model training. To address these challenges, in this paper, we propose an animal sound classification scheme that combines predictions from multiple models using Focal Loss, which adjusts penalties based on class data volume. Experiments on public datasets have demonstrated that our scheme can improve recall by up to 22.6% compared to an average of single models.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2010.05a
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• pp.111-114
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• 2010

With the rise of green technology, the environmental question causes people’s attention more and more, based on objective of the sustainable development, the green risk has already begun to appear. In the paper the definition of the green risk of construction project is given, it analyzes and identifies the green risk of construction project from three aspects, based on BIM, the relation with green risk was found. Though the relation, the management of green risk was analyzed and we may take some measures to reduce the unnecessary risk and waste.

• Review of KIISC
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• v.23 no.6
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• pp.5-12
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• 2013

본 논문은 최근 가장 이슈화 되고 있는 스미싱 위협의 방지에 대해 다루며, 단순히 스미싱 방지뿐만 아니라 탐지율 향상, 오탐률 감소를 위해 새로운 모델을 제안한다. 첫 번째 모델은 문자메시지 송/수신 시 특정 인증 값을 첨부/확인하여 정상 기관 인증을 수행하는 모델이며, 두 번째 모델은 문자메시지에 첨부된 URL을 사용자가 메시지 수신을 확인하기 전에 사전 검증하여 악성 유무를 판별하는 모델이다. 두 모델의 기본 동작 방식 제안과 설계를 통해 장점과 단점을 언급한다.