• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• 도서관문화
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• 제53권5호
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• pp.27-30
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• 2012

"도서관법" 제2조에서는 "공공도서관이라 함은 공중의 정보이용 문화활동 독서활동 및 평생교육을 위하여 국가 또는 지방자치단체가 설립 운영하는 도서관 또는 법인, 단체 및 개인이 설립 운영하는 도서관을 말한다."라고 정의하고 있다. 서울특별시 공공도서관에 몸담아 온 지 30여년이 가까워 오는 사서로서 도서관 경영, 시스템, 이용자서비스, 프로그램 등의 영역에서 많은 변화를 경험하였고, 앞으로 더욱 빠른 변화가 예상되기에 현 시점에서 서울특별시 공공도서관의 변천을 돌아보는 것도 의미 있는 일이라 생각한다. 2010년 국가도서관통계를 기준으로 서울에는 총 666개의 공공도서관(작은도서관 등 포함)이 있고, 그중 서울특별시교육청 소속 공공도서관(평생학습관 포함)은 총 22개가 있다. 여기에서는 서울특별시교육청 소속 공공도서관 및 평생학습관의 변천에 대해서 개략적으로 살펴보되 도서관 설립과 통계 부문을 다루고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.103-108
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• 2008

이 글은 2005년 12월에 개정된 "초 중등학교 정보통신기술 교육 운영지침"이 기존의 운영지침(2000.8)에서 어떤 점이 변화되었는지를 비교하고, 분석하는 것을 목적으로 한다. 구 운영지침과의 영역의 명칭 변화에서부터 개정된 교육 운영지침이 추구하고 있는 방향, 그리고 내용의 변화, 또 국가 수준의 교육과정으로써 이 개정된 운영 지침에 내재되어 있는 국가적 요구 등에 대해 살펴보았다. 덧붙여 본 연구에서는 정보 자원의 변화에 따라 학습의 유형이 점차 변화되고 있는 현 시점에서 학습 도구로서 컴퓨터를 사용하는 학습 형태를 제시해 놓은 개정된 정보통신기술 교육 운영지침을 교육과정을 연구하는 연구자나 학자의 입장에서가 아닌 현장에서 직접 아이들을 가르치는 교사의 눈으로 분석하고 연구하여 향후 좀 더 보완되어야 할 점을 제안도 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2387-2389
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• 2003

Acrobat은 대표석인 비선형, underactuated 시스템이며, acrobot의 제어목적에는 swing-up 제어와 balancing 제어가 있다. 이 두 가지 제어목적을 달성하기 위해 기존에 많은 연구가 진행되었다. 그러나 이 방법들은 두 개의 독립적인 제어기를 acrobot의 상태에 따라 전환하여 사용하는 방법으로서 전환 시점의 선정기준에 대한 어려움과 두 가지 제어목적의 달성을 위한 전체 학습 시간지연의 문제점이 있다. 이를 개선하기 위하여 우리는 acrobot의 두 가지 제어목적을 동시에 해결할 수 있도록 기존에 연구하였던 연속적인 상태공간의 근사화가 가능한 영역기반 Q-학습(Region-based Q-Learning)[11]을 기반으로 한 하나의 제어기로 구현하는 방법을 연구하였다. 제안한 방법을 제작한 acrobot에 적용한 실험을 통하여 그 유용성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.53-60
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• 2005

e-teaming은 시간적, 공간적 제약으로부터의 자유스러움으로 인해 전통적 교육의 보조 도구로써, 또는 전통적 교육을 대신해서 이미 많은 부분에서 e-learning이 이루어지고 있다. 본 논문은 e-learning의 중요성과 그것이 차지하는 비중이 상당히 커져 있는 시점에서 e-learning 교육 경험자들이 인터넷 기반 e-learning의 학습효과를 전통적 교육에 비해 어느 정도로 인식하고 있는지에 대한 조사를 수행하였다. 또한 인터넷 기반 e-learning의 학습효과에 대한 요인변수를 도출하고, 인터넷 기반e-loaming의 학습효과로 인식하는 정도가 어떠한 요인에 의해 얼마만큼의 영향을 받고 있는지를 파악하여 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.990-993
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• 2019

인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.407-407
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• 2010

본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용하여 플라즈마 식각공정에서 식각종료검출을 위한 방법을 연구하였다. 플라즈마 식각장비는 유도성 결합플라즈마 시스템을 사용하였으며, 종료점 검출을 위해 식각공정이 진행됨에 따른 플라즈마의 상태를 확인할 수 있는 광학 방사 분광기(Optical Emission Spectroscopy: OES)를 사용하였다. 식각이 진행되는 동안 여기되는 입자들은 특정한 재료에 해당하는 파장에서 빛을 방출한다. 플라즈마상태에서 여기되는 원자와 분자들에 의해서 방출되는 빛은 OES를 통해 식각되는 물질을 확인하기 위해서 특별한 파장의 빛을 선택하여 분석한다. 본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용해 산화물이 식각될 때 방출하는 고유한 파장의 빛을 분석하여 식각이 종료되는 시점을 찾는 연구를 하였다. 제안된 확장형 히든마코브 모델은 세미-마코브모델과 분절특징 히든마코브모델을 결합한 것으로, 확률적 통계기법을 통해 종료시점을 찾아내는 방법이다. OES를 통해 얻은 데이터는 식각 종료가 일어나기 전의 파장의 상태와 식각이 종료된 후의 파장의 상태로 구분되어지는데, 식각종료시점에서 파장의 상태가 변화하며 이를 감지하여 식각종료점을 검출한다. 분절특징 히든마코브모델을 이용하여 식각종료시점 전후의 파장의 상태를 모델링 하였으며, 일반적인 마코브 모델의 특정상태가 유지될 시간의 확률을 변형된 세미-마코브 모델을 이용하여 OES를 통해 얻은 데이터 내에서 식각 종료가 일어나기 전의 상태가 유지될 수 있는 확률을 모델링 하였다. 실험을 통해 얻어진 6개의 데이터중 4개를 학습을 위해 사용하여 모델링을 하였고 나머지 2개의 데이터를 검증을 위해 사용한 결과, 확장형 히든마코브모델의 식각종료시점검출에 있어 뛰어난 정확성과 우수성을 증명하였다.