• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.321-322
• /
• 2023

본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.435-436
• /
• 2024

본 연구는 불특정 다수를 대상으로 한 범죄가 증가하면서 높아지고 있는 사회 불안을 해소하기 위해 서울시 10개 구를 선정하여 해당 구의 치안 강화를 위한 유용한 정보를 추출했다. 그리고 이를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 추가 대응 방안을 제시하였다. 서울지방경찰청의 2022년 치안 통계와 통계청의 2020년 사회조사 결과에 따르면 전체적으로 사회가 범죄에 대한 불안에 떨고 있음을 확인할 수 있었다. 안전서비스 설치와 범죄 발생 사이의 상관관계를 파악하고 범죄 발생에 미치는 요인들을 발견하여 추가적인 대응 방안을 설계한다면 우리 사회의 범죄 발생에 대한 불안을 해소할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.286-289
• /
• 2007

PC 및 서버 급에서 DBMS가 아주 폭넓게 사용되어지고 있으며 그 뿐 아니라 컴퓨팅 파워가 높아짐에 따라서 임베디드 시스템에서도 DBMS가 필요해졌다. 임베디드 시스템에서 DBMS가 충분히 동작할 만큼의 성능을 발휘하게 되었고, 이에 따라 임베디드 시스템에서 동작하는 응용프로그램들도 임베디드 DBMS를 사용하게 되었다. 임베디드 시스템이 점차 플래시 메모리를 사용하는 추세에 맞추어 플래시 기반 임베디드 DBMS 기술 개발이 중요하다. 플래시 메모리의 특성에 맞춘 임베디드 DBMS를 개발하지 않으면, 결과적으로 플래시 메모리의 성능을 저하시키며, 수명도 단축시키는 결과를 초래하게 될 것이다. 특히 임베디드 환경에서는 전기 에너지 자원이 한정되어 있기 때문에 전력 소모를 줄이는 것이 관건이다. 따라서 임베디드 DBMS에서 디스크에서 정의한 비용 모델을 따르는 것은 한계가 있다. 본 논문은 임베디드 DBMS에서 전력 기반 비용 모델을 새롭게 제시하고, 디스크 기반 비용 모델과 비교하여 제시한 비용 모델과의 차이를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.934-936
• /
• 2020

기계학습 모델의 전체 구조를 쉽게 파악하고 추론할 수 있으며, 추론 과정 중에 멈춰서 중간결과를 확인할 수 있는 디버깅, 그리고 customizing 까지 지원하여 기계학습에 더 익숙해지고 더 나아가, 실제로 활용해보는 GUI Platform 구현

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.281-282
• /
• 2019

본 논문에서는 실시간 데이터 분석을 통해 소아 응급 진료가 가능한 응급실을 안내함과 동시에 실시간 응급실 데이터베이스를 제공하여 응급실 진료 효율을 증진시키는 APP을 제안한다. 이 제안은 서울시의 응급실 이용 통계 중 야간 시간대와 소아 응급 진료율이 높다는 것에서 착안, 이를 효율적으로 안내 및 순환시키는 것을 목적으로 한다. 사용자의 연령 데이터를 수집하여 일반 응급실 환자와 소아 응급실 환자를 분류하며, 사용자의 위치 데이터를 수집하여 가까운 응급실의 정보를 제공한다. 또한 병원별 응급실의 실시간 혼잡도 현황을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.37-40
• /
• 2013

RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 위하여 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0 기반의 다중센서 데이터 처리를 위한 모듈의 설계 및 구현에 대해 기술하며, 실시간 다중센서 데이터 처리를 위한 스케줄링 사전분석 기술에 대해서도 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.34-36
• /
• 2020

현재 RISCV-VP 시뮬레이션 프로그램은 Linux 환경으로만 존재하며, Windows 환경에서 동작하는 프로그램은 존재하고 있지 않다. 그래서 Linux 환경으로 개발된 RISC-VP(Virtual Platform)를 Windows 환경에서도 사용할 수 있게 Visual Studio 를 사용하여 구축하였다. 또한, Windows VS 환경의 RISCV-VP 프로그램을 통해 머신 러닝 시뮬레이션이 가능하도록 개발 환경을 구축하였다. 이 논문은 위에 설명한 각각의 개발환경 구축에 필요한 구성 방법을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.7-8
• /
• 2022

본 연구에서는 한국어 SNS 대화에서 나타나는 문장들의 감성을 분석하고자 신경망 모델을 활용하여 시스템을 구축하였다. 현재 해외 SNS 감성분석에 대한 연구는 많이 진행된 상황이지만, 한국어 범용 대화에 대해 적절한 모델이 무엇인지는 연구가 부족한 실정이었다. 따라서 한국어 대화에 적합한 모델을 채택해 보다 정확한 감성분석을 수행하였다. 이를 위해 한국어 SNS 대화 데이터에 대해 신경망 모델을 적용하여, 82% 성공률로 기존 모델 72% 성공률보다 훨씬 더 우수한 성능을 보였다. 또한 본 연구의 결과는 악플 추적 등 실용적인 분야에도 기여할 수 있다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.241-242
• /
• 2022

지속 가능한 발전을 위해 전기자동차의 관심 및 수요가 늘어나는 상황에서 전기자동차 충전소 및 주차공간에 대한 정보 습득은 더욱 중요해졌다. 서비스 이용자는 본인의 위치를 기반으로 하여 가까운 주차장과 전기 충전소의 유무를 확인할 수 있는 DBMS를 설계하고 구축하였다. 이용자에게 주차장 및 전기 충전소에 대한 정보를 얻는 과정에서 더욱 편리함을 안겨주는 것을 목표로 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.119-120
• /
• 2022

지하수라는 수자원의 관리를 위해, 관련 데이터를 제공하여 정책 수립에 유용한 정보가 될 수 있도록 지하수 정보 제공 데이터베이스 시스템을 구축한다. 기초 데이터로는 지역별, 용도별, 연도별 지하수 이용 정보를 사용하였고, 또한 지하수 이용의 허가 신고현황과 전국 지하수 관련 업체 분포에 관한 자료를 활용했다. 이를 통해 허가 정보와 관련 업체의 수, 부담금의 액수, 연도별 경향성을 지하수 이용량과 연관지어 둘 사이의 관계를 알아보았다. 결과적으로 지하수 이용 부담금이나 관련 업체의 분포가 합리적이지 못하게 이루어지고 있음을 파악했다. 따라서 이 연구에서 구축한 데이터베이스 시스템이 정책적 보완에 기여할 수 있으리라 사료된다.