무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
The purpose of this paper was to identify the performance of health promoting lifestyles and health perception over 18 years old women living Wonju city so that the results will be based for setting up women's health nursing center. The subjects were 1080 women selected by stratified and purposive sampling. The data were collected by self reporting questionnaire and interview from May to June, 1998. Data were analyzed by SPSS win program. The results were as follows : 1. The range of age was 18-84 years, The proportion according to women's lifecycle was premarital group 20.0%, delivery and rearing group 49.9%, over middle aged-elderly group 29.8%. 2. The mean menarchial age was 15.2 and menopausal age was 48. Mean frequenices of pregnancy is 2.4 and artificical abortion rate is 36.4%. Primary cause of abortion was unwanted babies 42.8%. The practice rate of family planning was 79.4% and permanent sterilization rate was 37.6%. 3. Fatigue was predominated problem in target population. Depression and headache was predominated in premarital group, headache and nervous felling in delivery and rearing group, arthritis and loss of memory in over middle aged-elderly group. 4. Only 13.7% of the target population make some efforts for their health in compare to 85.9% have attention for their health. Perception of unhealthy rate was 9.1% in premarital group, 24.8% in delivery and rearing group, 30.1% in middle aged-elderly group. 5. The average score of the HPLP(Health Promoting Lifestyle Profile) was 2.41. The variable with the highest degree of performance was interpersonal relationship, whereas the one with the lowest degree was the professional health maintenance. The significant difference was found in HPLP according to age, residential area, marital status, educational level, income level. 6. Majority(95.1%) of the target population agreed on necessity for women's health nursing center. Proper location area was presented to women's center and public health center. The priority for health education program was proper diet, family health, stress management, and exercise. In conclusion, we should prepare the education program for women's health according to women's lifecycle, because health perception, HPLP, and education program needed was differentiated in women's lifecycle. Also we suggest that women's health nursing center based community was needed for proper management of women's health.
본 논문에서는 개개인의 사용자 상황인식 정보추출을 위해 구분이 필요한 시스템에서의 클러스터링 알고리즘을 이용한 대체 방법에 대한 알고리즘을 제안한다. 기존의 사용자 구분 시스템에서는 사용자가 직접 자신의 정보를 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자 관리기반에 있어 개선된 알고리즘을 연구 적용한 상용자 인식정보 추출이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템을 연구 개발하고자 한다. 일반적으로 같은 데이터를 가진 사용자들을 구분하는 알고리즘은 기록된 정보와 새로 입력된 정보가 일치하는지 확인 후 그에 따라 적절한 대처를 해준다. 하지만 그 새로 입력된 정보가 어떤 사용자의 정보인지를 직접 입력해줘야 하는 번거로움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 정보를 직접 입력하지 않아도 누적된 시스템 내의 워킹 메모리로부터 분석된 데이터를 바탕으로 시스템 스스로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자를 구분하는 방법을 제안한다. 연구 적용된 알고리즘을 적용한 시스템의 관리 기법이 기존의 시스템보다 인원 구성이 다양한 환경에서 적응성이 더 높음을 보여주었다(주관적 관찰자 실험방법으로 증빙).
무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.
클라이언트/서버 방식에서의 파일공유시스템은 높은 성능과 용량의 서버를 요구하게 되고 이러한 서버는 매우 값비싸고 관리가 복잡하며 플랫폼에 영향을 많이 받게 된다. 또한 서버에 맞는 메모리나 하드 드라이브 둥의 확장은 많은 비용을 초래한다. 반면에 P2P(peer to pee.)환경에서의 파일공유방식은 PC(클라이언트)에 있는 파일들을 한 서버에 올려놓고 그 파일들을 관리하는 클라이언트/서버방식에서의 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산함으로 인해 대용량서버를 구입함으로써 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있을 것이다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 둥의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖게 하고 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
실시간으로 데이터를 획득하고 평가하는 것이 중요한 군용 점검 장비와 같은 시스템에서는 운영체제 레벨에서 실시간 처리가 가능해야 한다. 기술의 발전으로 기존 장비를 휴대용 단말로 대체하려는 요구가 있으나, 안드로이드가 적용된 휴대용 단말은 실시간성이 요구되는 시스템에 적합하지 않다. 안드로이드에서는 가비지 컬렉션을 통해 가용 메모리를 확보하는데, 이 작업이 수행되는 동안 다른 태스크가 중단되어 특정 태스크의 주기성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 안드로이드의 가비지 컬렉션 실행을 제어하는 구조를 설계 및 구현하였다. 실시간 작업이 필요한 시간 동안 가비지 컬렉션을 제어하여 실시간 성능을 보장하며, 안드로이드에 실시간 성능 보장을 위한 RTiK을 적용하였다. 성능 평가를 위해 5ms 주기 태스크의 호출 주기를 측정하였으며, 제어 이전에는 태스크의 34.31%만 주기가 보장되었으나, 제어를 통해 98.18%의 태스크 주기가 만족되어 안드로이드에 실시간성을 제공하였다.
본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.
낸드플래시 기반 저장장치는 성능 향상을 위해 다중 채널, 다중 웨이 구조를 통해 다수의 낸드 디바이스를 병렬 동작시키고 있다. 하지만 동시 동작하는 낸드 디바이스의 수가 늘어나면서 전력 소모 문제가 가시화되었으며, 특히 디바이스 간 복수의 피크 전류가 서로 중첩되면서 높은 전력소모로 인해 데이터 신뢰성과 시스템 안정성에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 낸드 디바이스에서 지우기, 쓰기, 읽기 동작에 대한 전류 파형을 측정, 이를 프로파일링하여 피크 전류에 대한 정의와 모델링을 진행하였고, 나아가 다수의 낸드에서 피크 전류 중첩 확률을 계산한다. 또한 시스템 수준의 TLM 시뮬레이터를 개발하여 다양한 시뮬레이션 시나리오를 주입하여 피크 전류 중첩 현상을 분석 한다. 본 실험 결과에서는 낸드간 피크 중첩 현상을 차단할 수 있는 간단한 전력 관리 기법을 적용하여 피크 전류 중첩과 시스템 성능 간의 관계를 살펴보고 이를 통해 성능 저하 최소화를 위한 피크 중첩 비율을 제시하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.