이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
IoT 환경의 최종 사용자 도메인에서 점점 더 많은 수의 지능형 M2M(Machine-to-Machine Communication) 장치가 애플리케이션 서비스를 생성하고 공유하기 위한 자원을 제공한다. 따라서 기존의 중앙집중식 서비스 제공자의 역할을 P2P 환경의 최종 사용자에게 이전하여 신뢰를 관리하는 것은 매우 유용할 수 있다. 그러나 최종 사용자가 독립적으로 서비스를 제공하거나 소비하는 비중앙집중식 M2M 컴퓨팅 환경에서는 상호간의 신뢰 구축이 가장 중요한 요인이 된다. 오작동하는 서비스를 구축하려는 악의적인 사용자들이 IoT와 같은 M2M 컴퓨팅 환경에서 보안문제를 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 M2M 애플리케이션 서비스의 신뢰 평가를 위한 통합적인 분석과 접근방식을 제공하고, M2M 커뮤니티의 사용자들 사이의 신뢰도를 보장할 수 있는 최적화된 신뢰 평가 모델을 제시한다.
최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.
최근 학습, 교육 및 훈련으로 일컫는 이러닝 분야에서 교육(education)과 기술(technology)이 접목된 에듀테크(edutech)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 디지털 기기에서 자동으로 수집이 가능한 학습활동 데이터를 기반으로 학습자 개개인에게 맞춤형 학습을 제공하는 연구는 많으나, 오프라인 학습에서 추출하고 활용해야 할 데이터의 수집 연구는 적다. 이에 본 연구는 데이터 수집 연구를 위해 인공지능 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 교재 또는 문제지의 문항 검출 방법을 연구한다. 이는 교재 또는 문제지에 대한 디지털로의 변환작업 없이도 오프라인 학습활동 데이터를 수집·저장·분석하여 지능화 교육 서비스와 연계를 통해 오프라인 학습에서도 학습자의 개인 맞춤형 학습 서비스 제공한다.
최근 4차 산업혁명 시대가 다가오면서 휴대성을 강조한 IoT 기기가 늘고 있다. 동시에 배터리 사용량도 급증하고 있다. 배터리 사용량이 증가하면서 배터리 안전과 관련된 이슈는 피할 수 없는 문제가 되었고, 많은 연구가 이뤄졌다. 본 논문은 다양한 배터리 문제 중 팽창으로 인한 폭발 문제를 다루고 있으며, 저항 변화를 파악하여 배터리 팽창을 감지하는 시스템의 연구 및 개발을 포함하고 있다. 이번 연구의 핵심기술은 배터리가 팽창할 때 발생하는 부피 변화를 배터리에 그려진 전선의 저항 변화를 이용해 배터리 폭발을 방지하는 시스템을 개발하는 것이다. 또한 패턴분석을 통해 어떤 형태로 전선을 구성하여야 저항 변화가 많이 일어나는지 분석하였다.
In order to further meet the requirements of weight, volume, and dose minimization for new nuclear energy devices, the bare-bones multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to automatically and iteratively optimize the design parameters of radiation shielding system material, thickness, and structure. The radiation shielding optimization program based on the bare-bones particle swarm optimization algorithm is developed and coupled into the reactor radiation shielding multi-objective intelligent optimization platform, and the code is verified by using the Savannah benchmark model. The material type and thickness of Savannah model were optimized by using the BBMOPSO algorithm to call the dose calculation code, the integrated optimized data showed that the weight decreased by 78.77%, the volume decreased by 23.10% and the dose rate decreased by 72.41% compared with the initial solution. The results show that the method can get the best radiation shielding solution that meets a lot of different goals. This shows that the method is both effective and feasible, and it makes up for the lack of manual optimization.
최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.
컴퓨팅 시스템들은 사이버공격에 대한 다양한 취약점을 가지고 있다. 특히 정보화 사회에서 지능화된 다양한 사이버공격은 사회적으로 심각한 문제와 경제적 손실을 초래한다. 전통적인 침입탐지시스템은 오용침입탐지(misuse)기반의 기술로 사이버공격을 정확하게 탐지하기 위해서는 지속적인 새로운 공격 패턴 갱신과 수많은 보안 장비에서 생성되는 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 분석을 해야만 한다. 하지만 전통적인 보안시스템은 실시간으로 탐지 및 분석을 통한 대응을 할 수 없기 때문에 침해 사고의 인지시점이 지체되어 많은 피해를 야기할 수도 있다. 따라서 머신 러닝과 빅데이터 분석 모델 기반으로 끊임없이 증가하는 사이버 보안 위협을 신속하게 탐지, 분석을 통한 대응과 예측할 수 있는 새로운 보안 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 머신 러닝과 빅데이터 기술을 활용한 IDS 구축 방안을 제시한다.
스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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