• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.113-120
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• 2010

본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 제한된 저장 공간을 효율적으로 활용하기 위한 시간 제약 다중 요청 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 비디오 프록시 서버에 일시적으로 저장한다. 이때 일시적으로 저장된 동영상 데이터는 설정된 시간 내에서 발생되는 사용자의 요청의 상태에 따라 저장장치에서 삭제되거나 저장된다. 또한 새롭게 요청된 동영상의 저장 공간을 확보하기 위해서 저장장치에 저장되어 있는 동영상 세그먼트 중 요청 가능성이 가장 낮은 세그먼트를 선정하고 제거한다. 이를 위해 사용자에 의해 주로 요청되는 동영상 세그먼트 부분인 전방 클래스와 요청되지 않았거나 요청될 가능성이 적은 세그먼트 부분인 후방 클래스로 분리한다. 분리된 클래스 중 후방 클래스에서 가장 오래전에 요청된 세그먼트를 선정하여 삭제함으로써 제한된 공간을 효율적으로 활용한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.700-705
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• 2020

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.418-429
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• 1996

메세지당 비트 수와 주파수 도약 시권스의 톤의 수는 유효한 대역폭과 각 사용자의 데이터율에 의해 결정된다. 이 파라메터는 번갈아 톤 구간을 결정하여 전송 왜곡에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 충돌이나 히트를 감소하기 위해서 확산 부호를 각 이용자 쌍에게 할당하는 어드레스 코드를 사용하였다 또한 주파수대는 몇 개의 서브 밴드로 나누어 각각의 사용자는 칩당, 서브 밴드당 멸티톤 전송이 가능하고 주파수 총수의 증가에 의한 각 톤의 구간을 늘릴 수 있도록 새로운 시스템을 제안하였다. 그리고, 비트수, 톤의 길이, 칩당 주파수의 최적 값에 의해 오율성능 개선치를 구하였다. 전반적인 효율 하락 없이 다중 통과 지연 분포의 취약성이 작아지며 동시에 사용자 수가 50% 증가함을 알았다. 또한 사용자 비율에 따른 대역폭 변화에 대한 확산 시스템의 효율이 20% 증진함을 알 수 있었다.

• 한국운동역학회지
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• 제23권2호
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• pp.117-123
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• 2013

The purpose of this study was to provide data to increase the success rate of penalty kicks through quantifying the shape of skilled kicks by performing a kinematic analysis on the change of movement during the kicking phase which the goalkeeper uses as a vital clue. Three high definition video cameras(GR-HD1KR, JVC, Japan) were used for the study and 18 reflective markers were attached to the body joints. Corners of the goal, difficult for goalkeepers to block, were set as aims and 1 m by 1.2 m targets were installed. Each subject had five sets of kicks at random, and the analysis was done on the movements that hit the target. Time, speed of the right lower limb's center of mass, joint angle, and angular velocity were chosen as factors and the results of the analysis showed statistical significance. The player taking a penalty kick should train to avoid leaning one's body towards the kicking direction and change the angle of the right foot right before the impact to decide the direction of the ball. The goalkeeper can increase the save success rate by studying the angle of the kicker's body and the right foot as well as the timing of the kick.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.18-25
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• 2023

2020년 발생한 코로나19는 전세계적으로 지속적인 피해를 미쳤으며, 특히 하늘길 봉쇄 및 외출 자제로 인해 스마트 관광산업은 경제적 직격탄을 맞았다. 해외여행과 국내여행이 크게 감소된 상황에서 계속되는 적자로 인해 휴업과 폐업을 하는 관광호텔들이 늘어나고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 행정안전부의 인허가 데이터를 수집한 후 시각화하여 관광숙박업의 운영 현황을 파악하였다. 머신러닝 분류 알고리즘을 적용하여 관광호텔의 생존 예측 모델을 구현하였고 앙상블 알고리즘을 활용하여 예측 모델의 성능을 최적화하였으며 5-Fold 교차검증으로 모델의 성능을 평가하였다. 관광호텔의 생존율이 다소 감소할 것으로 예측되었으나 실제 생존율을 코로나19 이전과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다. 본 논문의 호텔업 영업 상태 예측을 통해 관광숙박업 전체의 운영 가능성 및 발전 동향을 파악할 수 있는 근거로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국학교보건학회지
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• 제22권2호
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• pp.157-167
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• 2009

Purpose : The purpose of this study is to explore the students injuries by analyzing the data which has been inputted by the emergency center of the cooperated hospitals and the 119 rescue party through the injury surveillance system in Cheonan city. Method : Students were divided into the elementary, middle, high school students with the 776 cases of children and teenagers(7-19years old) of injury surveillance system in Cheonan area from january to june in 2009. Frequency analysis and $x^2$-test was done to recognize the features of students injuries among the groups. The program to be used for the statistical analysis is SPSS 17.0. Result : Out of the injury incidence rate, the elementary school students(52.1%) are first, the high school students (24.9%) are second, the middle school students appear to be 23.1%. Male is about two times higher than female by 66.6% in the injury incidence. In terms of the injury mechanism, the injury(22.2%) by hit is the first, the traffic accident(21.5%) is the second, the slippery(16.8%) is followed. The injuries were occurred most largely at 16:00-20:00(33.4%), and the 33.6% of injury by daily leisure activity occurs at 16:00-20:00 chiefly. Conclusion : Analysis using the data of the injury surveillance system has some advantages compared to the previous research such as reliability and specification. To prevent the students injuries, not the individual problem but the social dimension should be acknowledged so that we can secure and promote the safety from the risk. Therefore, we must organize the role assignment and the cooperative network in the school, home and community.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.57-64
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• 2010

비디오 프록시 서버의 저장장치는 원격지의 주 서버의 저장 공간에 비해 비교적 제한된 비디오 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 데이터를 저장장치로부터 제거하고 새롭게 요청된 비디오를 해당 공간에 저장하는 비디오 데이터 교환은 빈번하게 발생된다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 저장장치 저장 공간에서 요청될 가능성이 가장 낮은 비디오를 선정하고 제거하는 효율적인 데이터 교환 방법과 데이터교환 빈도수를 효과적으로 감소시키기 위한 요청 패턴 기반 비디오 프록시 서버 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 비디오프록시 서버의 메모리가 활용된다. 기존의사용자에 의해 요청되어 메모리에 적재된 비디오의 세그먼트를 새로운 사용자가 요청하여 소비할 경우 해당 세그먼트는 메모리에 지속적으로 상주하게 된다. 메모리에 상주하는 비디오는 사용자들의 요청 패턴에 따라 비디오 프록시 서버의 저장 공간에 저장된다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 패킷 적중률과 보다 적은 패킷 교환 횟수를 보인다는 것을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3627-3641
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• 2021

Fintech, which stands for financial technology, is growing fast globally since the economic crisis hit the United States in 2008. Fintech companies are striving to secure a competitive advantage over existing financial services by providing efficient financial services utilizing the latest technologies. Fintech companies can be classified into several areas according to their business solutions. Among the Fintech sector, peer-to-peer (P2P) lending companies are leading the domestic Fintech industry. P2P lending is a method of lending funds directly to individuals or businesses without an official financial institution participating as an intermediary in the transaction. The rapid growth of P2P lending companies has now reached a level that threatens secondary financial markets. However, as the growth rate increases, so does the potential risk factor. In addition to government laws to protect and regulate P2P lending, further measures to reduce the risk of P2P lending accidents have yet to keep up with the pace of market growth. Since most P2P lenders do not implement their own credit rating system, they rely on personal credit scores provided by credit rating agencies such as the NICE credit information service in Korea. However, it is hard for P2P lending companies to figure out the intentional loan default of the borrower since most borrowers' credit scores are not excellent. This study analyzed the voices of telephone conversation between the loan consultant and the borrower in order to verify if it is applicable to determine the personal credit score. Experimental results show that the change in pitch frequency and change in voice pitch frequency can be reliably identified, and this difference can be used to predict the loan defaults or use it to determine the underlying default risk. It has also been shown that parameters extracted from sample voice data can be used as a determinant for classifying the level of personal credit ratings.