• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.470-473
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• 2021

외부인들이 시설을 무단으로 이용하는 등의 범죄가 계속해서 발생하고 있다. 본 논문은 기존의 시설물에서 사용하고 있는 단순 인증 절차가 아닌 BLE 비콘과 영상데이터를 활용한 비승인자 감지 시스템이다. 이 시스템은 스마트폰 어플리케이션에서 BLE 비콘의 데이터를 받은 후 UUID 값과 RSSI 값을 서버로 전송한다. 이후 전송된 데이터들로 핑거프린팅 기반 RadioMap을 구성하고 RNN 기반 딥러닝 학습을 진행하여 사용자 위치 데이터를 도출한다. CCTV를 통해 수집된 영상데이터는 서버로 전송되며, YOLOv4를 이용하여 객체탐지를 위한 프로세스를 진행한 후 Person 클래스를 추출한다. 이후 승인된 사용자의 위치 데이터에 실시간 영상데이터를 더하여 인증 과정 절차가 진행되지 않은 비승인자들을 추적한다. 본 논문은 COVID-19로 인해 시설물 인증 절차에 사용이 증가하고 있는 QR코드를 이용해 인증 과정 절차의 진행 방식으로 시스템에 대한 확장성까지 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.736-738
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• 2005

최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.463-465
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• 2001

웹을 이용한 많은 양의 데이터의 분산 처리 방식이 XML 등장 이후 보다 가속화 되고 있다. 하지만 지금까지의 어플리케이션간 데이터 전달 방식은 단순히 데이터의 직렬화와 데이터를 처리하기 위한 외부 함수 호출 등의 전달을 위주로 제안된 XML 프로토콜을 중심으로 개선되어 왔다. 이에 본 논문에서 제안하는 APEX(Application Program Embedded XML) 시스템은 방대한 양의 데이터를 분산된 각 MiniServer에서 기존의 어플리케이션 혹은 사용자가 직접 제공한 어플리케이션을 통해 처리하여 그 결과 값을 원 데이터와 어플리케이션과 함께 데이터베이스에 HTML 문서와 XML 문서의 형태로 저장한 후, 사용자에게 되돌려주는 시스템으로 대용량 데이터 처리에 드는 비용을 줄여주는 효과를 보인다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.146-150
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• 1996

본 논문은 감성제품 및 부품의 형상데이터 처리시스템 구축을 목적으로한다. 감성공학적 디자인요 소변환 지원시스템의 전체구조는 다변량해석형기법을 활용하여 인간의 감성과 디자인과의 관련성을 분 석하고 이 결과들을 데이터베이스로구축하는 부분과 퍼지논리을 이용하여인간의 감성과 제품형상을 연결하는 추론기관 그리고 감성제품 및 부품의 구조를 지원하는 형상데이터 처리시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 형상데이터베이스를 이용한 형상데이터 처리시스템 구축에 관한 연구를 실시하여 보았다. 최근에 와서 데이터베이스 설계시 실세계의 데이터를 더욱 충실히 표현하기 위해 이를 객체 (object)를 사용하여나타낸 후, 이 객체들 사이에 존재하는 관련성에 관한 정보를 이용하여 데이터베 이스를 설계하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 제품 세분화 과정에 객체지향 모델링기법을 고객의 감성이 잘 반영되는 가전제품 중 전화기에 적용하여 감성제품 및 부품의 형상데이터베이스를 구축하였다. 이러한 형상데이터 처리시스템은 제품설계 및 디자인 분야에 다양하고 폭넓게 적용 및 응용될 수 있을 것이며감성을 중시하는 미래의 제품설계분야에 적지않은 영향을 미칠 것으로기대된다ㅣ.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.132-135
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• 2015

맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.54-57
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• 2008

상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.690-691
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• 2024

본 논문에서는 특정 서비스군의 소비자 니즈를 신속히 파악하기 위하여 일기와 같은 자연언어 텍스트를 활용한 분류 모델을 개발한다. 목적에 맞는 감정상태군을 정의하여 필수적인 감정들로 통합한 후 주어진 데이터셋에서 해당 감정 컬럼을 추출하여 텍스트 형식을 통일한다. 파이썬의 Keras 라이브러리를 사용하여 임베딩 레이어, LSTM 레이어, 밀집 레이어 등으로 학습 네트워크를 구성한 후 추출된 텍스트로 학습한 결과는 15회의 이포크 수행으로 98%의 정확도에 도달한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.945-948
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• 2016

이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.409-412
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• 2020

디지털 기술의 발전으로 데이터의 규모와 형태의 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 많은 업계에서 빅데이터를 비즈니스와 사용자의 서비스 제공에 사용하고 있으며 데이터의 중요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 빅데이터를 처리하기 위한 단계를 수집, 저장, 그리고 처리 및 분석 단계로 나눈 후, 단계별로 가장 높은 관심도를 가진 도구를 선정하고, 소프트웨어 리뷰 분석을 통해 긍부정 인식을 판단하며 인식 결정 요인을 조사한다. 이를 통해 다양한 빅데이터 생태계 속에서 사용자들이 관심을 많이 두고 있는 빅데이터 도구의 트렌드를 쉽게 파악하고 관련 빅데이터 도구를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다.