• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-243
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• 2017

본 논문에서는 인공위성을 비롯한 우주물체 관측 및 감시를 위한 전자광학 관측 장비인 망원경의 탐지 성능에 대한 분석을 수행한다. M&S(Modeling & Simulation)를 통한 분석을 위해, 위성 궤도 모델, 망원경 모델, 그리고 지구 대기 모델을 구현하고, 위성을 관측하는 탐지 시나리오를 구성한다. 탐지 시나리오를 바탕으로 지향각 명령 오차를 적용하여 망원경 주요 사양인 시야각(Field of View, FOV)에 따른 지향 성능을 분석하고, 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 통해 탐지 여부를 판별하여 검출기 화소수와 시야각(FOV)에 따른 탐지 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 망원경 시야각(FOV)이 상대적으로 클수록 지향각 명령 오차가 존재하더라도 지향 성능은 좋지만, 대기 환경의 영향으로 화소수가 높고 망원경 시야각(FOV)이 작을수록 탐지 성능이 높아짐을 보여준다. 그래서 시야각(FOV)과 화소수 등의 망원경 주요 사양은 본 논문에서 수행한 M&S 분석 결과 및 종합적인 운용 상황을 고려하여 결정해야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.43-50
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• 2011

초기에 예측하지 못한 환경에 대응하기 위한 핵심 요소로 비즈니스 활동 모니터링이 주목받고 있다. 그러나 기존의 이벤트 처리 기반 모니터링 시스템과 실시간 조기 경보 비즈니스 활동 모니터링은 고정된 환경을 가정하여 설계 시 룰 기반으로 표현하여 경보 여부를 결정하거나, 이벤트 속성값이 입력되는 매시점마다 측정하여 경보를 내리게 된다. 따라서, 복잡한 환경에서의 새로운 외부 상황 문제에 대한 발생 범위와 심각한 정도 등을 판별하는데 한계가 있으며, 추상화하지 못한다. 본 논문에서는 외부에서 발생하는 새로운 시나리오의 서비스 요구를 기존의 실행중인 모니터링을 통해 지속적인 서비스 제공을 보장하도록 목표 시나리오를 이용한 비즈니스 프로세스 외부상황 평가 모델을 제안하였다. 외부 상황에 따른 새로운 요구사항을 목표 시나리오 기반으로 분석을 하고, 유사 프로세스 모델을 찾아 유사도와 연관도를 합하여 파악한 뒤 프로세스를 사전에 중단 시키거나 원하는 방향으로 변경하도록 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.319-325
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• 2011

본 논문에서는 거동이 불편한 사람들이 웨어러블 입력장치를 이용하여 정보 접근 향상과 실세계를 효과적으로 제어할 수 있도록 가상현실과 실세계의 정합 모델을 제안한다. 제안하는 정합 모델은 웨어러블 입력장치 기반 PC 제어, 손동작 패턴 인식, 제어를 위한 응용 소프트웨어, 가상현실과 실세계 정합으로 구분된다. 웨어러블 입력장치는 RF 통신 기반 6축 공간좌표를 입력받아 마우스 기능과 손동작 패턴을 판별한다. 또한 실세계에서 이루어질 수 있는 행동들을 가상현실을 통해 사실감을 부여하였고, 거동이 불편한 사람들이 실세계를 쉽게 통제할 수 있는 서비스 모델을 제시하였다. 실험결과, 손동작 패턴을 인식하여 PC와 가상현실 제어를 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 거동이 불편한 사람이 웨어러블 입력장치 기반 웹 접근, 멀티미디어 제어와 가상현실을 통해 실세계를 통제할 수 있는 결과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.79-84
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• 2019

영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.903-909
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• 2021

예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.852-860
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.558-564
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• 2021

최근 5G 도입에 따라 생활 전반으로 전자파 방사원이 확산됨에 따라 국민 중심 전자파 안전관리 체계 구축이 필요한 실정이다. 특히 5G 안테나의 빔포밍 방식은 무선기지국 설치시 전자파의 전력밀도 측정은 10배 이상으로 증가되어 물리적인 측정으로 안전성을 판단하는 것은 무리가 있다. 따라서 체계적인 모델 분석을 통하여 계산에 의한 예측기법으로 생활속에 전자파 안전 유무를 판별할 필요가 있다. 본 논문에서는 이같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 전자파 수치해석툴을 사용한 5G 무선기지국의 가능성을 확인하기 위해서 실제 기지국 측정값과 예측 모델을 통한 예측값을 상호 비교하는 신뢰도 평가를 통하여 가능성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.32-38
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• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.