최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.
텍스트 데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있으므로 변수의 수가 매우 많은 고차원 데이터에 해당된다. 이러한 고차원 데이터에서는 계산 효율성과 통계분석의 정확성을 높이기 위해 많은 변수 중 중요한 변수를 선택하기 위한 절차를 거치는 경우가 많다. 텍스트 데이터에서도 많은 단어 중 중요한 단어를 선택하기 위해 여러가지 방법들이 사용되고 있다. 이 연구에서는 단어 선택을 위한 대표적인 필터링 방법인 카이제곱통계량과 정보이득의 공통점과 차이점을 살펴보고 실제 텍스트 데이터에서 이 단어선택 방법들의 성질을 확인해보았다. 카이제곱통계량과 정보이득은 비음성, 볼록성 등의 성질을 공유하지만 불균형 텍스트 데이터에서 카이제곱통계량이 양변수 위주로 단어를 선택하는 반면, 정보이득은 음변수도 상대적으로 많이 선택하는 경향이 있음을 확인하였다.
현재 카메라 성능이 점점 발전해 왔지만 카메라로부터 얻은 디지털 영상에는 잡음 (Noise)이 존재하고 이는 높은 해상도의 영상을 획득하는 데 있어서 방해요소로 작용한다. 전통적으로 잡음을 제거하기 위하여 필터링 방법을 사용해 왔고 최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 영상 잡음 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 합성곱 신경망으로 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크 (Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크 (Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험은 가우시안 잡음과 실제 카메라 잡음을 통해 진행했고 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.
최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.
현재 IT 기술 등의 발전으로 인하여 영상처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 데이터는 다양한 외부 원인으로 인하여 영상잡음이 발생해 영상의 성능을 저하시키기 때문에 잡음제거가 필수적이다. Salt and Pepper 잡음은 대표적인 영상잡음이며, 이를 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리즘으로는 A-TMF, AFMF, LIWF 등이 있지만 성능이 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 잡음판단을 진행한 후 잡음일 경우에만 중심화소의 주변에 존재하는 유효화소와 선형보간법을 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 판단하기 위하여 기존에 연구된 알고리즘의 처리영상과 PSNR을 사용하여 비교하였다.
최근에 늘어가는 키오스크(KIOSK)의 수요에 따라 불편함을 호소하는 이용자가 많아졌다. 이에 음성 기반 대화형 서비스를 구현하여 손쉽게 메뉴 선택 및 주문을 가능하게 해주는 키오스크를 제작해 웹의 형태로 제공한다. Annyang API와 SpeechSynthesis API를 바탕으로 음성 기능을 구현하고 Dialogflow를 통해 사용자의 의도를 파악하는 과정을 Rest API를 기반으로 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 협업 필터링을 기반으로 추천 시스템을 적용하여 기존 키오스크의 낮은 소비자 접근성을 개선하였고, 음성인식 서비스 이용 도중 발생하는 비말로 인한 감염을 예방하기 위해 서비스 이용 전 마스크 착용을 확인하는 기능을 제공한다.
많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.
이 연구는 4-7세의 발달장애 아동을 대상으로 하여 감각처리와 수면장애의 관계를 알아보고 감각처리가 수면장애에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 2017년 6월부터 8월까지 발달 클리닉 및 재활병원에 내원하는 전반적 발달장애 아동 110명을 대상으로 하여 최종 101명의 자료를 분석하였다. 감각처리와 수면장애를 평가하기 위해 단축형 감각 프로파일(SSP)과 한국형 아동 수면장애 척도(K-CSHQ)로 자료 조사하였다. 통계분석은 기술분석과 피어슨 상과분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 연구결과, 발달장애 아동은 감각처리와 수면장애에 문제를 보이는 경우가 많았다. 감각처리는 수면장애와 관련이 있었으며 수면장애에 대한 감각처리의 최종 영향 요인은 맛/냄새 민감성, 청각필터링과 전반적인 감각처리인 것으로 나타났다. 발달장애 아동의 질 높은 수면을 돕기 위해서는 아동의 감각처리 능력을 중재에 고려할 필요가 있으며 특히 맛/냄새 민감성, 청각 필터링 영역을 중재하는 것이 도움이 될 것이다.
등가선형해석은 지반증폭현상을 모사하기 위하여 널리 사용되고 있으며, 해석 시 흙의 거동은 하중의 주파수의 영향을 받지 않는다고 가정되어왔다. 반면, 실내시험은 점성토의 경우 하중의 주파수의 영향을 크게 받는다는 것을 보여주고 있다. 본 연구에서는 하중의 주파수가 흙의 동적 거동에 미치는 영향을 고려하는 새로운 등가선형해석기법이 개발되었으며 주파수의 영향을 규명하기 위하여 지반응답해석을 수행하였다. 해석 결과, 하중의 주파수에 따라서 변화하는 전단탄성계수가 지반응답에 미치는 영향은 작은 반면 감쇠비는 큰 영향을 끼치는 것으로 판명되었다. 이는 하중의 주파수가 높아질수록 흙의 감쇠비도 같이 증가하며 이로 인하여 지진파의 고주파수 요소가 필터링 되기 때문이다. 따라서, 하중의 주파수에 지배 받는 흙의 거동은 특히 고주파수 요소가 풍부한 지진파 전파 모사 시 특히 중요하다고 판단된다.
인터넷을 구성하는 IP 기반의 네트워크 구성은 다양한 회사의 라우터와 스위치 장비들로 구성되어 있다. 다양한 장비의 구성은 웜, 바이러스, DDoS 등과 같은 유해트래픽을 필터링하기 위하여 각 회사마다 서로 다른 형태의 문자 명령어 기반인 CLI가 주로 사용되고 있어 관리 및 제어의 복잡성이 높다. 이의 대안으로 IETF에서는 XML 기반으로 구성관리 표준을 NETCONF 작업 그룹에서 제정하고 있지만, NETCONF의 명령어 처리 단계에서 처리되는 명령어 몇 가지만 표준으로 정의되어 있고, 유해트래픽을 차단하기 위한 XML 명령어는 각 회사 장비마다 서로 다르게 되어 있으므로 이 기종 장치간의 일관된 제어 명령어 처리가 어렵다. 본 논문에서는 이 기종 장치의 일관된 제어 명령어를 통하여 네트워크로 유입되는 유해트래픽을 싱크홀 라우터로 우회시키고, 유입된 트래픽을 대상으로 유해성 여부를 판단하여 다양한 공격을 효과적으로 차단할 수 있는 제어시스템을 설계하여, 유해트래픽으로 부터 보호되고, 보다 안정된 네트워크 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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