• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.478-481
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• 2015

모바일 기기의 특성 중 하나인 제한된 전력은 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 이러한 전력 문제를 해소하기 위해 다양한 모바일 저전력화 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 전력 측정이 정확하지 않으면 저전력화 연구에 치명적인 오류를 가져올 수 있기 때문에 정확한 전력 측정은 다른 연구들의 근본이 된다고 할 수 있다. 이를 위해 포터블 전력 측정 장비(Portable Power Measurement and Analysis tools, PPAM)를 개발하였다. 그러나 포터블 전력 측정 장비는 높은 샘플링 주파수로 인한 방대한 양의 데이터를 텍스트로 출력한다. 이 데이터를 보다 효과적으로 분석하기 위해 본 논문에서는 데이터의 간소화와 시각화 등의 2가지 요구사항을 도출하였으며, 이를 충족하는 모바일 소프트웨어의 상태별 전력 소모 분석을 위한 뷰어 개발을 하였다. 이 뷰어를 사용함으로써 연구자는 소모 전력 데이터를 보다 직관적이며, 효율적으로 분석이 가능하다. 향후 이 뷰어는 포터블 전력 측정 장비와 함께 소프트웨어의 저전력화 연구에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.438-440
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• 2014

Recently it is used commercially to actively move the data from the SNS service. Therefore, we propose a method that can accurately analyze the information related to the reputation of companies and products in real time SNS environment in this paper.Identify the relationship between words by performing morphological analysis on the text data gathered by crawling the SNS scheme. In addition, it shows the visualization to analyze statistically through a established emotional dictionary morphemes are extracted from the sentence. Here, if the extracted word is not exist in sentimental dictionary. Also, we propose the algorithm that add the word to emotional dictionary automatically.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.507-511
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• 2022

문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.673-676
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• 2020

In 21 century, we entered the multiculture society. Multi cultural society became a trend. It is known that 65.5 percents of Koreans find difficuty in using foreign languages. The need for intellignet and machine translation is increasing rapidly. This paper suggests a translation system which is mainly using in MICE industry. There are many applications provide translation, however, using multuple translayion appication is rare. We provide untact service which can import many application tools to provide a better service.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.389-392
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• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.277-279
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• 2020

최근 무선통신기술의 발달로 텍스트나 이미지 등 적은 양의 데이터를 송출하는 것을 넘어 동영상과 같은 많은 양의 데이터 전송이 가능해졌다. 이에 본 논문은 실시간으로 사고의 상황을 효과적으로 구조기관에 전달하기 위해 GPS와 각종 센서를 활용한 GPS 데이터 및 비디오를 실시간으로 전송하는 무선 네트워크 상황 전파 시스템을 제안한다. Raspberry pi module의 카메라와 GPS 데이터는 ffmpeg와 ffserver를 사용하여 서버와 구조기관으로 실시간 송출 및 전송된다. 제안된 시스템은 실제 프로토타입으로 구현되었으며, 실험 결과 제안한 시스템은 즉각적으로 구조기관에 영상 및 GPS 좌표를 송출함으로써 조기에 사고상황을 파악하고 빠른 구조에 이바지함을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.1018-1021
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• 2020

최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.677-680
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• 2000

웹이 등장하면서 지금까지 인터넷 상에서 텍스트와 이미지를 이용하여 정보를 표현하고 전달하는 방법이 가장 많이 사용되어왔다. 그러나 웹 관련 기술의 비약적인 발달과 네트워크 속도의 증가 및 인터넷의 급속한 보급으로 단순한 텍스트와 이미지 중심의 HTML 문서를 이용한 정보의 전달이 아닌 멀티미디어 데이터를 이용한 정보의 표현과 전달이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 멀티미디어 데이터를 전송하기 위한 스트리밍 프로토콜도 등장하였다. 최근에는 컴퓨터의 성능 증가 및 네트워크 속도의 증가(초고속 통신 서비스의 보급)에 의해 멀티미디어 데이터의 전송이 가능하게됨으로써 기존의 공중파나 CATV 방송국의 형태 지니고 인터넷 상에서 실시간 생방송 서비스와 VOD(Video On Demand) 서비스를 제공하는 인터넷 방송국이 급속하게 생겨나고 있다.[11] 인터넷 방송은 동영상과 오디오의 실시간 전달을 가능하게 하는 멀티미디어 스트리밍 기술과 멀티미디어를 실시간으로 전송할 수 있는 실시간 전송 프로토콜을 기반으로 발전하고 있다. 인터넷 상에서 멀티미디어 스트리밍 서비스를 하는 대부분의 인터넷 방송은 스트리밍 서버로서 RealNetworks사의 RealSystem과 Microsoft사의 WMT(Windows Media Technologies)를 사용하고 있다. 본 논문은 Real Server와 WMT의 비교 분석을 통해 실시간 전송 프로토콜을 지원하고, 멀티미디어 스트리밍 기술을 지원하는 자바를 기반으로 한 분산 서버 구조의 스트리밍 서버, 서버간의 부하를 제어하는 미들웨어, 멀티미디어 스트림을 재생할 수 있는 클라이언트를 설계하고 구현한다. 방법에 대해서 자세히 살펴보고 실제 SQL Server 7.0 환경에서 구축된 공간 엔진 및 OLE DB 제공자 컴포넌트의 구현 예에 대하여 살펴볼 것이다. 혈액내방사선 조사량이 안전용량 범위(200rad)에 속하며 48시간 후 체내잔류량은 서양인과 큰 차이가 없었다.비출현의 소견을 보이는 악성종양 환자의 골 신티그람 53개중 44개 (83.0%)에서 척추 및 늑골에 미만성, 또는 다발성 침습이 관찰되었다. 또 골전이 부위를 두개골, 척추, 견대부, 늑골, 골반, 사지의 근위부 장골의 6개 부위로 나누어 분석할 경우 49개(92.5%)에서 3부위 이상에 전이가 발견되었고, 35개(66.0%)에서 4부위 이상에 전이가 발견되었으며, 5부위 이상, 6개 부위에 모두 전이가 발견된 것은 각각 20개 (37 7%), 11개(20.8%)이었다. 이상의 성적으로 보아 악성종양 환자의 골 신피그라피에서 신장 영상의 비출현은 종양의 광범위한 골전이를 간접적으로 시사하는 소견으로 생각된다. 여러 악성종양중 전립선암에서 신장 영상 비출현의 빈도가 가장 높았으며, 특히 위암에서 골전이 및 신장 영상 비출현의 빈도가 높음은 주목할 만한 것이라 하겠다.출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.의 회전. 전위력의 강도, 적용시점, 그리고 키, 체중등의 신체적 요인 등이 있으나 능숙한 기계사

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.2
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• pp.1-12
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• 2021

With the recent 4th Industrial Revolution, the growth and value of big data are continuously increasing, and the government is also actively making efforts to open and utilize public data. However, the situation still does not reach the level of demand for public data use by citizens, At this point, it is necessary to identify research trends in the public data field and seek directions for development. In this study, in order to understand the research trends related to public data, the analysis was performed using topic modeling, which is mainly used in text mining techniques. To this end, we collected papers containing keywords of 'Public data' among domestic and foreign research papers (1,437 domestically, 9,607 overseas) and performed topic modeling based on the LDA algorithm, and compared domestic and foreign public data research trends. After analysis, policy implications were presented. Looking at the time series by topic, research in the fields of 'personal information protection', 'public data management', and 'urban environment' has increased in Korea. Overseas, it was confirmed that research in the fields of 'urban policy', 'cell biology', 'deep learning', and 'cloud·security' is active.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.2
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• pp.37-62
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• 2018

This study examined the factors affecting the performance of automatic classification based on machine learning for domestic journal articles in the field of LIS. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the articles in "Journal of the Korean Society for Information Management", I investigated the characteristics of the key factors(weighting schemes, training set size, classification algorithms, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is effective to apply each element appropriately according to the classification environment and the characteristics of the document set, and a fairly good performance can be obtained by using a simpler model. In addition, the classification of domestic journals can be considered as a multi-label classification that assigns more than one category to a specific article. Therefore, I proposed an optimal classification model using simple and fast classification algorithm and small learning set considering this environment.