• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.515-518
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• 2009

이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.55-56
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• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.123-129
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• 2009

유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.173-179
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• 2004

음소 질의어 집합은 문맥 속에서 비슷한 조음 효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성 데이터를 사용하여 측정한 음소들 사이의 유사도를 기반으로 언어나 유사음소단위에 상관없이 자동으로 음소 질의어 집합을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법으로 생성된 음소 질의어들을 사용한 인식기의 에러율이 약 14.3%감소하여 데이터 기반의 음소 질의어 집합이 상태 클러스터링에 효율적임을 관측하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.95-108
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• 2006

국가 경쟁력 제고를 위해서도 디지털콘텐츠에서 확대하여 소프트웨어 소스 코드에 대한 지적재산권 제도와 기술의 정비는 매우 중요한 의미를 지닌다. 이러한 지적재산권 중에서 특히 소프트웨어 보호에 대한 인지는 매우 낮은 편이다. 소프트웨어 소스코드의 소유권 분쟁이 발생 시 소유권을 증명하기 위해서는 원본의 소프트웨어 소스코드를 판별해야만 하는 문제점을 갖고 있다. 또한 소프트웨어가 복제되어도 복잡성과 독해 능력 부족으로 정확한 판정을 내리기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 소프트웨어 복제에 대한 판별을 하나의 개별 코드 단위로 시행하지 않고, 전체 소스가 가지는 구조적 일치성을 기반으로 복제를 판별할 수 있는 XMI 타입의 디지털 라이센스 프로토타입을 개발하였다. 소프트웨어는 구조적으로 Context Free Grammar 기반이며, 그러므로 BNF표기 형태로 표현할 수 있고, 이는 다시 계층 구조로 표현할 수 있기 때문에 가능한 것이다. 그러므로 소프트웨어 소스코드의 구조적 일치성을 비교하기 위한 계층구조를 갖는 소스코드의 아키텍처를 표현할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.650-662
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• 2005

어노테이션 시스템에서 원본문서가 갱신되었을 경우 어노테이션이 항상 적절한 위치를 유지하기 위해서는 로버스트(robust)한 위치재생성(repositioning) 기능이 필요하다. XML 문서환경에서 어노테이션에 대한 위치재생성을 위해서는 텍스트 정보뿐만 아니라 구조문서 특성을 포함할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 XML 기반의 원본문서 및 어노테이션 정보를 논리구조트리(logical structure tree)로 표현하고, 각 트리간의 대응관계를 분석하여 복수의 후보 앵커들을 생성한다 또한 복수의 후보 앵커들 중 최적의 후보 앵커를 선택하기 위하여 논리구조트리 앵커 노드의 문자열(textual data) 및 레이블 정보에 기반한 단계별 앵커링 기준을 제시한다. 그 결과 본 논문에서는 구조문서 환경에서 다양한 형태의 컨텍스트 갱신이 발생하였을 경우에도 로버스트한 위치재생성이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3950-3969
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• 2021

Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.654-668
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• 2002

In this paper, we present an empirical study for improving the Korean text chunking based on machine learning and feature set selection approaches. We focus on two issues: the problem of selecting feature set for Korean chunking, and the problem of alleviating the data sparseness. To select a proper feature set, we use a heuristic method of searching through the space of feature sets using the estimated performance from a machine learning algorithm as a measure of "incremental usefulness" of a particular feature set. Besides, for smoothing the data sparseness, we suggest a method of using a general part-of-speech tag set and selective lexical information under the consideration of Korean language characteristics. Experimental results showed that chunk tags and lexical information within a given context window are important features and spacing unit information is less important than others, which are independent on the machine teaming techniques. Furthermore, using the selective lexical information gives not only a smoothing effect but also the reduction of the feature space than using all of lexical information. Korean text chunking based on the memory-based learning and the decision tree learning with the selected feature space showed the performance of precision/recall of 90.99%/92.52%, and 93.39%/93.41% respectively.

• 한국환경생태학회지
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• 제8권1호
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• pp.58-67
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• 1994

Object of this study is to suggest the plan for natural vegetation restoration and management by ecological approach. The concept of biotope planting technique was introduced in order to restore the natural vegetation in the northern part of Mt. Nam in Seoul, and Quercus mongolica forests was surveyed so as to obtain the basic data. This study focused on the vegetational context between northern part of Mt. Nam and develop-reserved site. The results are following ; 1. It is suitable to plant 25~30 trees in $100\m^2$ with trees of DBH 10cm and below at intervals of about 2m in canopy layer. In the case of subtree layer of DBH 2cm, about 30 trees were planted at an Intervals of 1.5~2m around in $100\m^2$. 2. In the last step of nature vegetation restoration, it is desiable that canopy density is $5/100\m^2$ and 녀btree one is 10~20/$100\m^2$. 3. Management plans was proposed to use the native species of Mt. Nam around and to investigate the ecological situation once a year such as species introduce, dead-tree, soil, fauna etc.