• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.576-578
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• 2019

가상현실은 체험하기 어려운 환경을 실제처럼 체험할 수 있도록 해주는 기술로써 최근 게임, 의료, 국방, 제조업 등 여러 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 여행할 행선지를 미리 맛보고 여행 장소를 고를 수 있는 콘텐츠 개발을 제안한다. 일반적으로 여행지를 정할 때 웹 사이트나 책자를 활용하여 여행지에 대한 정보를 찾아본다. 최근에는 여행지를 추천해 주는 어플리케이션도 개발되어 활용되고 있다. 그러나 여행지에 대한 정보를 가상현실로 구현하여 보여 주면 보다 확실하고 실감나는 정보를 얻을 수 있을 것이다. 구글 맵 VR과 같이 전체적으로 지구를 보여주고 확대하거나 축소를 할 수 있고 키워드를 클릭하면 그 키워드에 맞는 관광지를 추천을 해 준다. 인테넷 브라우징 쿠키를 이용해서 이용자의 관심을 따라서 자동으로 관광지를 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1400-1418
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• 2020

In the development of commercial promotion, chatbot is known as one of significant skill by application of natural language processing (NLP). Conventional design methods are using bag-of-words model (BOW) alone based on Google database and other online corpus. For one thing, in the bag-of-words model, the vectors are Irrelevant to one another. Even though this method is friendly to discrete features, it is not conducive to the machine to understand continuous statements due to the loss of the connection between words in the encoded word vector. For other thing, existing methods are used to test in state-of-the-art online corpus but it is hard to apply in real applications such as telemarketing data. In this paper, we propose an improved chatbot design way using hybrid bag-of-words model and skip-gram model based on the real telemarketing data. Specifically, we first collect the real data in the telemarketing field and perform data cleaning and data classification on the constructed corpus. Second, the word representation is adopted hybrid bag-of-words model and skip-gram model. The skip-gram model maps synonyms in the vicinity of vector space. The correlation between words is expressed, so the amount of information contained in the word vector is increased, making up for the shortcomings caused by using bag-of-words model alone. Third, we use the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weighting method to improve the weight of key words, then output the final word expression. At last, the answer is produced using hybrid retrieval model and generate model. The retrieval model can accurately answer questions in the field. The generate model can supplement the question of answering the open domain, in which the answer to the final reply is completed by long-short term memory (LSTM) training and prediction. Experimental results show which the hybrid word vector expression model can improve the accuracy of the response and the whole system can communicate with humans.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권2호
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• pp.126-137
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• 2016

Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권11호
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• pp.5011-5017
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• 2016

Background: Cervical cancer is a major public health problem worldwide. There have been several studies indicating that risk is associated with geographic location and that the incidence of cervical cancer has changed over time. In Thailand, incidence rates have also been found to be different in each region. Methods: Participants were women living or having lived in upper Northern Thailand and subjected to cervical screening at Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital between January 2010 and December 2014. Generalized additive models with Loess smooth curve fitting were applied to estimate the risk of cervical cancer. For the spatial analysis, Google Maps were employed to find the geographical locations of the participants' addresses. The Quantum Geographic Information System was used to make a map of cervical cancer risk. Two univariate smooths: x equal to the residency duration was used in the temporal analysis of residency duration, and x equal to the calendar year that participants moved to upper Northern Thailand or birth year for participants already living there, were used in the temporal analysis of the earliest year. The spatial-temporal analysis was conducted in the same way as the spatial analysis except that the data were split into overlapping calendar years. Results: In the spatial analysis, the risk of cervical cancer was shown to be highest in the Eastern sector of upper Northern Thailand (p-value <0.001). In the temporal analysis of residency duration, the risk was shown to be steadily increasing (p-value =0.008), and in the temporal analysis of the earliest year, the risk was observed to be steadily decreasing (p-value=0.016). In the spatial-temporal analysis, the risk was stably higher in Chiang Rai and Nan provinces compared to Chiang Mai province. According to the display movement over time, the odds of developing cervical cancer declined in all provinces. Conclusions: The risk of cervical cancer has decreased over time but, in some areas, there is a higher risk than in the major province of Chiang Mai. Therefore, we should promote cervical cancer screening coverage in all areas, especially where access is difficult and/or to women of lower socioeconomic status.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2012

최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.

• 대한지리학회지
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• 제51권6호
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• pp.893-914
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• 2016

본 연구의 목적은 경주 양동마을의 지속가능발전을 주제로 탐구기반 야외조사활동 프로그램을 개발하고 현장적용 연구를 통해 프로그램을 평가하는 것이다. 효과적인 탐구기반 야외조사활동의 설계를 위해서는 탐구질문, 조사대상 지역, 모바일 테크놀로지의 역할, 학습활동 및 산출물 설계, 교사의 역할에 대한 이해가 중요하다. 양동마을은 2010년 세계문화유산으로 지정된 이후 급격한 변화를 겪고 있으며, 학생들은 양동마을에서 가옥의 변화를 조사하고, 주민들을 인터뷰하고, 마을에서 변해야 하는 것과 변하지 말아야 하는 것을 조사한다. 학생들의 야외 데이터 수집을 지원하기 위해 모바일 테크놀로지(예, Collector for ArcGIS)가 활용되었다. 프로그램은 2016년 2월 고등학교 답사동아리 학생들(N=21)이 참여해 현장적용 연구가 진행되었다. 학생들의 사전-사후활동, 야외에서의 데이터 수집활동이 관찰되었으며, 학생들이 수집한 데이터와 제작한 산출물을 분석하였다. 프로그램 참여를 통해 학생들은 양동마을에 대한 지식과 가치가 높아졌을 뿐 아니라 과정에 대해서도 만족과 즐거움을 표시했다. 모바일 테크놀로지의 활용은 탐구기반 야외조사활동에서 학습활동의 실제성을 높여주고, 학생들 간 협력을 원활하게 하며, 공유가 가능한 디지털 형태의 산출물 생산을 지원한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.333-341
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• 2022

낚시의 수요가 급증하고 있는 반면에 낚시 관련 연구와 정보가 부족한 실정이며 전 세계적인 어자원 분포에 대한 데이터 확보에 한계가 있다. 기존의 어자원 분포 연구 자료의 조사방법은 조사지역에 방문하여 투망 등을 이용하여 어자원 정보를 수집하므로 국토의 소류지, 강, 바다 등 전역에 걸친 데이터 수집은 거의 불가능하다. 또한 기존의 물고기의 길이를 계측하는 방법은 줄자를 사용하였으나 본 연구에서는 피싱태그 스마트 줄자를 개발하였다. 피싱태그 스마트 줄자와 함께 사진을 기록하면 물고기의 길이, 물고기를 잡았던 환경데이터가 자동으로 데이터 수집이 되며, 줄자를 따로 가지고 다닐 필요가 없기 때문에 사용자의 편의성을 높일 수 있다. 피싱태그를 이용한 글로벌 낚시 앱 개발을 통해 첫째, 전 세계의 넓은 영역의 어자원 표본 수집이 실시간, 지속적으로 가능하다. 둘째, 어자원 데이터 수집에 대한 막대한 비용을 절감할 수 있으며 생태교란 외래어종의 분포 및 확장을 감시할 수 있다. 셋째, 전 세계적인 어자원 정보를 구글 맵을 통해 시각화하여 나타냄으로써 사용자는 위치에 따른 어자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 실시간으로 수집된 어자원 관련 데이터를 제공함으로 인해 다양한 연구와 정책수립에 많은 도움이 될 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.