• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-206
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• 2019

상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.63-72
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• 2018

인간의 목소리는 사람간의 정보 전달을 위한 가장 쉬운 방법 중 하나이다. 음성의 특징은 사람마다 다를 수 있으며 발성 속도, 발성기관의 형태와 기능, 피치 톤, 언어 습관 및 성별에 따라 다르게 나타난다. 목소리는 사람의 의사소통 핵심 요소이다. 제 4 차 산업 혁명의 시대에 목소리는 사람과 사람, 사람과 기계, 기계 와 기계 사이의 주요한 의사소통 수단이 된다. 그 이유 때문에 사람들은 자신의 의도를 다른 사람들에게 명확하게 전달하려고 노력한다. 그리고 이 과정에서 목소리는 언어 정보와 함께 다양한 추가 정보가 포함되게 된다. 예를 들어 감정 상태, 건강 상태, 신뢰도와 관련되거나, 거짓말의 여부, 음주로 인한 목소리의 변화 등 다양한 언어 및 비언어 정보를 포함하며, 다양한 분석 파라미터로 나타나게 된다. 이를 활용하면 개인의 신용도를 평가하는 척도로 사용할 수 있다. 특히 성대의 기본 주파수의 특성과 성도의 공진 주파수 특성의 관계를 분석함으로써 얻을 수 있다. 이전의 연구에서 다양한 신용 상태의 변화에 따른 목소리 분석 및 특성 변화를 연구 하였다. 본 연구에서는 음성을 통해 추출 된 매개 변수를 통해 기계 학습을 통한 개인 신용 판별 기를 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권4호
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• pp.239-245
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• 2019

Recently, effort to obtain various information from the vast amount of social network services (SNS) big data generated in daily life has expanded. SNS big data comprise sentences classified as unstructured data, which complicates data processing. As the amount of processing increases, a rapid processing technique is required to extract valuable information from SNS big data. We herein propose a system that can extract human sentiment information from vast amounts of SNS unstructured big data using the naïve Bayes algorithm and natural language processing (NLP). Furthermore, we analyze the effectiveness of the proposed method through various experiments. Based on sentiment accuracy analysis, experimental results showed that the machine learning method using the naïve Bayes algorithm afforded a 63.5% accuracy, which was lower than that yielded by the NLP method. However, based on data processing speed analysis, the machine learning method by the naïve Bayes algorithm demonstrated a processing performance that was approximately 5.4 times higher than that by the NLP method.

• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.19.1-19.10
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• 2019

In this paper, we investigate cross-platform interoperability for natural language processing (NLP) and, in particular, annotation of textual resources, with an eye toward identifying the design elements of annotation models and processes that are particularly problematic for, or amenable to, enabling seamless communication across different platforms. The study is conducted in the context of a specific annotation methodology, namely machine-assisted interactive annotation (also known as human-in-the-loop annotation). This methodology requires the ability to freely combine resources from different document repositories, access a wide array of NLP tools that automatically annotate corpora for various linguistic phenomena, and use a sophisticated annotation editor that enables interactive manual annotation coupled with on-the-fly machine learning. We consider three independently developed platforms, each of which utilizes a different model for representing annotations over text, and each of which performs a different role in the process.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.857-860
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• 2021

The 21st century society has entered the fourth industrial society of machine to machine from the information society of human to machine. Accordingly, countries around the world are always operating efficient crisis management systems that can quickly respond to disasters or crises. As cyber attacks such as cyber warfare are actually progressing, countries around the world are conducting defense training in response to cyber attacks, and reflecting the results of simulation attacks in improving or building security systems. In this paper, we would like to consider the future cyber training development guide by comparing and analyzing the trends of cyber training in domestic and foreign countries.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.847-850
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• 2008

오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.37-47
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• 2024

This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.599-608
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• 2018

As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1042-1047
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• 2003

The goal of this research is to implement a PC-based remote control system of ion implanter using Visual Basic programming. Presently, skilled process engineers are required to regularly setup and adjust implanter parameters. Any reduction in the number of production hours devoted to ion beam implanter setup or recalibration after a species change would represent substantial improvements in both manpower and equipment utilization. An optical communication system for the remote control and telemetry in the operation of the 50kev potential was designed and constructed. This system enables continuous and safe operation of the ion implanter and can be the basis for the automation. The isolation characteristics of optical fiber were 10kV/cm, and performance tests of the system under the intense noise environment during the implanter operations showed satisfactory results. This system is designed to completely replace the existing human-machine interface with many new functions. This paper describes the important components of the system including system architecture and software development. It is expected that this system can be used for the communication and control purpose in the high noise environments such as the operation of the MeV energy implanter or other high power, high noise systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.20-26
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• 2019

미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.