• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.53-72
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• 2007

본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다더 높게 나타나 영상초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.25-32
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• 2020

농업에서 가장 기본이 되는 종자는 생산과 효율을 높이는 중요한 요소다. 우수한 유전자를 가진 종자를 통해 농업의 생산성 향상을 기대할 수 있고, 작물의 생존 및 번식을 증진시킬 수 있다. 하지만 현재 우수한 종자의 선별은 대부분이 수작업에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 인력을 요구한다. 제안된 연구에서는 종자의 표현체 특성을 추출하기 위해 컴퓨터 영상처리기술을 이용하여 적은 인력과 비교적 짧은 시간으로 종자의 특징을 추출할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다량의 종자가 포함된 영상으로부터 개별 종자를 검출하고, 검출된 개별 종자마다 대표색상, 면적, 둘레, 진원도 (Roundness)와 같은 다양한 특징을 추출하고 저장한다. 입력 영상의 규칙성 때문에 제안된 시스템의 개별 종자추출의 정확도는 콩 종자의 경우 99.12%, 벼 종자의 경우 99.76%이다. 추출된 데이터는 향후 전문가의 의견을 반영한 각종 데이터 분석을 위한 기초자료로 활용되며 종자별 표현형 특성을 결정하는 기초자료로 사용될 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1067-1072
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• 2016

실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.213-220
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• 2011

본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권3호
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• pp.220-235
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• 2022

Objective: To evaluate the available evidence regarding the clinical effectiveness of different types of anchorage devices. Methods: A comprehensive literature search of different electronic databases was conducted for systematic reviews investigating different anchorage methods published up to April 15, 2021. Any ongoing systematic reviews were searched using PROSPERO, and a grey literature search was undertaken using Google Scholar and OpenGrey. No language restriction was applied. Screening, quality assessment, and data extraction were performed independently by two authors. Information was categorized and narratively synthesized for the key findings from moderate- and high-quality reviews. Results: Fourteen systematic reviews were included (11 were of moderate/high quality). Skeletal anchorage with miniscrews was associated with less anchorage loss (and sometimes with anchorage gain). Similarly, skeletal anchorage was more effective in retracting anterior teeth and intruding incisors and molars, resulting in minor vertical skeletal changes and improvements in the soft tissue profile. However, insufficient evidence was obtained for the preference of any anchorage method in terms of the duration of treatment, number of appointments, quality of treatment, patient perception, or adverse effects. The effectiveness of skeletal anchorage can be enhanced when: directly loaded, used in the mandible rather than the maxilla, used buccally rather than palatally, using dual rather than single miniscrews, used for en-masse retraction, and in adults. Conclusions: The level of evidence regarding anchorage effectiveness is moderate. Nevertheless, compared to conventional anchorage, skeletal anchorage can be used with more anchorage preservation. Further high-quality randomized clinical trials are required to confirm these findings.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권1호
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• pp.107-116
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• 2009

QCA는 현재 초고집적 저전력 디지털 시스템 구현 기술의 왕좌를 차지하고 있는 CMOS의 자리를 상속받을 가장 장래성 있는 차세대 나노 전자 소자 중 하나이다. QCA 셀의 하드웨어 기본 동작은 이미 1990년대 후반에 실험을 통하여 증명되었다. 또한 회로를 설계할 수 있는 전용설계 도구와 시뮬레이터도 개발되었다. 그러나 기존의 QCA 설계 기술은 초대규모 설계에 대한 준비가 부족하다. 본 논문은 기존의 대규모 CMOS 설계에서 사용되었던 검증 방법들과 도구를 QCA 설계에서 그대로 활용할 수 있는 새로운 접근 방법을 제시한다. 첫째로 셀 배치를 미리 정의된 구조에서 벗어나지 않도록 엄격하게 제한함으로써 항상 일관성 있는 디지털 동작을 보장하는 설계 규칙을 제안한다. 다음, QCA 설계의 게이트 및 상호연결 구조를 인식한 후 다수결 게이트의 입력 경로 균형과 잡음 증폭 방지 등을 포함하는 신호 충실도 보장 조건을 검사한다. 마지막으로 디지털 논리를 추출하여 OpenAccess 공통 데이터베이스로 저장하면 이미 CMOS 설계에서 사용되고 있는 풍부한 검증 툴과 연결되어 그들을 사용할 수 있게 된다. 제안된 방식을 검증하기 위해 2-비트 가산기 및 비트-직렬 가산기, 그리고 ALU 비트 슬라이스를 설계하였다. 디지털 논리를 추출하여 Verilog 넷 리스트를 생성시킨 후 상업용 소프트웨어로 시뮬레이션 하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.13-31
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• 2016

그동안 기업의 사회적 책임(CSR)관련 활동의 결과가 기업 성과에 미치는 단기적 및 장기적 영향에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 그 결과는 일관되지 못한데 그 주된 원인은 기업의 사회적책임이라고 하는 개념의 불일치였다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스와 같은 비정형 공개 데이터로부터 기업의 사회적책임에 관련한 키워드를 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 추출하고 그 개념에 대한 통계치와 기업 성과와의 관계성을 이해하려고 했다. 이를 위해 개념과 관련한 키워드는 뉴욕타임즈와 구글 스칼러에서 CSR이라고 하는 단어로 검색한 비정형 데이터로부터 인식하였다. 그런 다음 점검 대상이 되는 기업에 대한 글이 실려 있는 온라인 문서를 수집하여 기업의 사회적 책임과 기업 단기적 및 장기적 성과 사이의 인과관계를 분석하였다. 그 결과, 기업의 사회적 책임에 대한 전문적인 평가 보고서의 도움 없이도 본 연구에서 개발한 기업의 사회적 책임 인덱스만으로 기업의 단기적 성과에는 영향이 없지만 장기적 성과와는 통계적으로 유의하게 정비례관계가 있는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 효율적이고 의미 있는 기업의 사회적 책임 평가 방법을 개발한 첫 번째 시도라는 의미가 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-73
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• 2017

실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.