• 한국전자거래학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-31
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• 2003

링크 기반 검색엔진은사용자의 질의어와 관련된 웹 문서들의 링크 정보를 이용하여 순위를 생성한다. 이러한 링크기반 웹 문서의 특성을 이용한 대표적인 순위 평가 알고리즘. HITS는 웹 페이지들 간의 상호 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하고, 순위 정보에 따른 결과를 제시한다. 이러한 HITS 알고리즘의 문제점은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적이라는 것이다. 본 논문에서는 링크기반 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 대해 질의와 검색결과 간의 적합도를 향상시킨 HITS 알고리즘을 수행하는 검색 에이전트를 설계하였다. 이로써 향상된 검객 성능과 결과의 지역성을 보완한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.245-253
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• 2016

Background in a novel is most important elements with characters and events, and means time, place and situation that characters appeared. Among the background, spatial background can help conveys topic of a novel. So, it may be helpful for choosing a novel that readers want to read. In this paper, we are targeting Korean historical novels. In case of English text, It can be recognize spatial background easily because it use upper and lower case and words used with the spatial information such as Bank, University and City. But, in case Korean text, it is difficult to recognize that spatial background because there is few information about usage of letter. In the previous studies, they use machine learning or dictionaries and rules to recognize about spatial information in text such as news and text messages. In this paper, we build a nation dictionaries that refer to information such as 'Korean history' and 'Google maps.' We Also propose a method for recognizing spatial background based on patterns of postposition in Korean sentences comparing to previous works. We are grasp using of postposition with spatial background because Korean characteristics. And we propose a method based on result of morpheme analyze and frequency in a novel text for raising accuracy about recognizing spatial background. The recognized spatial background can help readers to grasp the atmosphere of a novel and to understand the events and atmosphere through recognition of the spatial background of the scene that characters appeared.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.59-64
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• 2019

In recent years, emotion recognition has been an interesting and challenging topic. Compared to facial expressions and speech modality, gesture-based emotion recognition has not received much attention with only a few efforts using traditional hand-crafted methods. These approaches require major computational costs and do not offer many opportunities for improvement as most of the science community is conducting their research based on the deep learning technique. In this paper, we propose an end-to-end deep learning approach for classifying emotions based on bodily gestures. In particular, the informative keyframes are first extracted from raw videos as input for the 3D-CNN deep network. The 3D-CNN exploits the short-term spatiotemporal information of gesture features from selected keyframes, and the convolutional LSTM networks learn the long-term feature from the features results of 3D-CNN. The experimental results on the FABO dataset exceed most of the traditional methods results and achieve state-of-the-art results for the deep learning-based technique for gesture-based emotion recognition.

• 농촌계획
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• 제17권2호
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• pp.1-11
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• 2011

This research selected The Old Rectory, Sissinghurst and East Lambrook Manor as a case study location that is meaningful to discuss potager garden, herb garden and harvest garden, which is a topic of productive garden. This research focuses on the growth potential of Korea's rural house into a garden that embellishes decoration and appreciation. The application method through the interpretation of the case study location will be, first, organizing the shape of the flower bed and then adding additional materials along with the main materials. Second, it can increase the appreciation of productive garden through layering method and making it abundant. Third, it can be utilized well by pursuing artistic feature by combing unique color and texture of edible plants. Lastly, for the weakness of flat structure by short edible plants, vertical structure shall be utilized to provide decoration and frame. Also, by using natural materials, the ambiance of the garden can be presented.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권3호
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• pp.292-300
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• 2013

Nowadays, energy saving has become a hot topic and information and communication technology has become a major power consumer. In long term evolution advanced (LTE-A) networks, heterogeneous deployments of low-power nodes and conventional macrocells provide some new features, such as coverage extension, throughput enhancement, and load balancing. However, a large-scale deployment of low-power nodes brings substantial energy consumption and interference problems. In this paper, we propose a novel switching strategy (NS), which adaptively switches on or off some low-power nodes based on the instantaneous load of the system. It is compatible with the microcells' load balancing feature and can be easily implemented on the basis of existing LTE-A specifications. Moreover, we develop an analytical model for analyzing the performance of system energy consumption, block rate, throughput, and energy efficiency. The performance of NS is evaluated by comparison with existing strategies. Theoretical analysis and simulation results show that NS not only has a low block rate, but also achieves a high energy efficiency.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.33-39
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• 2016

최근 스마트폰 사용 형태의 도움을 받아 사용자 특성을 예측하는 것은 매우 흥미롭고 주의를 사로잡는 연주 주제이다. 현재 몇몇 연구들은 사용자의 특성을 예측하기 위해 전화 사용 기록, 문자 메시지 사용 기록, 소셜 네트워크 서비스 사용 기록 등을 이용하고 있다. 이 논문에서, 우리는 MBTI 사용자 특성과 스마트폰 사용로그 간의 관계를 평가한다. 이를 위해, 스마트폰 사용 기록에서 부터 몇몇 특징들을 추출하고 이를 Naive Bayes와 SVM등의 분류기에 적용하여 사용자의 특성을 구분하였다. 사용자 특성 분석 결과의 분석을 통해 facebook사용 기록이 외향적인 사람과 내향적인 사람을 가장 잘 구분하는 것을 알 수 있었고, SVM 분류기가 Naive Bayes보다 사용자의 특성을 잘 예측하는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.40-52
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• 2021

DNS (Domain Name System) tunnels almost obscure the true network activities of users, which makes it challenging for the gateway or censorship equipment to identify malicious or unpermitted network behaviors. An efficient way to address this problem is to conduct a temporal-spatial analysis on the tunnel traffic. Nevertheless, current studies on this topic limit the DNS tunnel to those with a single protocol, whereas more than one protocol may be used simultaneously. In this paper, we concentrate on the refined identification of two protocols mixed in a DNS tunnel. A feature set is first derived from DNS query and response flows, which is incorporated with deep neural networks to construct a regression model. We benchmark the proposed method with captured DNS tunnel traffic, the experimental results show that the proposed scheme can achieve identification accuracy of more than 90%. To the best of our knowledge, the proposed scheme is the first to estimate the ratios of two mixed protocols in DNS tunnels.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.69-80
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• 1999

정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.49-62
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• 2001

공간정보 및 속성정보를 저장 및 관리하여 서비스하는 지리정보시스템은 최근 네트워크 및 분산환경의 기술개발과 더불어 급격히 변화하고 있다. 이러한 지리정보시스템은 컴포넌트 기반 기술로 자리매김하고 있으며 OGC(OpenGIS Consortium)에서는 지리정보시스템의 설계 및 구현에 대한 다양한 사양과 토픽을 제시하고 있다. OGC의 사양을 충족하는 개방형 지리정보시스템은 다양한 컴포넌트들로 구성되어 있으며, 이러한 컴포넌트 기반의 시스템에 추가적인 요소로써 공간분석 컴포넌트를 구현하였다. 지리정보시스템에서 공간분석기능은 중요한 요소 중 하나이며 전체 시스템의 성능적, 기능적 평가 기준이 되기도 한다. OGC에서 제시하는 기본 공간데이터 모델인 Geometry 모델은 기본 기하공간객체를 관리하는 모델이며, 다양한 분석 컴포넌트들의 연동을 위하여 확장이 필요하다. 즉 기본 기하공간데이터 모델뿐 아니라, 기본 위상공간데이터 모델을 제공해야 하며 또한 이러한 기본 위상공간모델을 다양한 분석기능에 맞게끔 확장이 필요하다. 본 논문에서는 개방형 GIS컴포넌트의 전체 아키텍쳐와 이와 연동되는 분석 컴포넌트로써 네트?p 분석, TIN 분석 컴포넌트에 대하여 살펴보고 또한 기본 기하 데이터 모델인 OGC Simple Feature Geometry의 확장과 연등방법에 대하여 논의해 볼 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.