• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.227-231
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• 2008

최근 국내에서 USN(Ubiquitous Sensor Network) 연구가 활성화 되면서 GIS 분야에서도 USN을 연동한 실시간 GIS 시스템이 구축되고 있다. GIS 분야 중 지하시설물은 그 중요성에 비해 관리 감독의 어려움에 의해 정량적 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물을 획기적으로 정밀하게 관리 감독할 수 있는 UFSN(Underground Facility Sensor Network) 기반 지하시설물 관리시스템을 구축하기에 앞서 요구되는 지하시설물 관리데이터를 분석하였다. 또한 이 관리데이터를 구조화하는데 필요한 메타데이터를 USN 메타데이터 표준과 국토해양부 3차원 공간정보 메타데이터 표준을 조합하여 지하시설물 관리시스템에 필요한 메타데이터로 분류하였고, 분류된 메타데이터를 작성할 수 있는 지하시설물 메타데이터 편집도구를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 UFSN 기반 지하시설물 메타데이터는 개발된 편집도구에 의해 작성되어 실제 관리시스템에 적용될 예정이며, 향후 USN 기반 GIS 시스템 개발에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.370-374
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• 2000

야구 경기에서는 한 경기에 여러 투수가 등판하게 되는데, 상황에 따라 성격이 다른 투수가 공을 던지게 된다. 이러한 등판 투수의 선정은 감독 고유의 권한이며 감독이 오랜 경험을 통해 승리하기 위해 최적의 투수를 선정하게 된다. 본 논문은 그러한 감독의 경험을 학습하기 위하여 프로야구 경기에서 발생하는 기록 데이터를 데이터마이닝을 이용하여 분석한 후, 앞으로 열릴 경기에 등판할 투수를 미리 예측할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.428-432
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• 2005

영상 데이터와 같은 대용량의 데이터를 분류하고자 할 경우, 입력 데이터의 차원을 줄여서 특징 벡터를 뽑아내는 전처리 과정은 필수적이다. 이 경우 특징 벡터가 입력 데이터의 정보를 최대한 포함하도록 하는 것이 중요하다. 특징 벡터를 뽑는 대표적인 방법으로는 PCA, ICA, LDA, MLP와 같은 특징 추출(feature extraction) 방법을 들 수 있다. PCA와 LDA는 무감독 학습 방식이고, LDA, MLP는 감독 학습 방식에 해당한다. 감독학습 방식의 경우 입력 정보와 함께 클래스 정보를 사용하기 때문에 데이터를 분류하기에 더 좋은 특징들을 뽑아낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 무감독 학습 방식인 PCA에 클래스에 대한 정보를 함께 사용하여 특징을 추출함으로써 데이터 분류에 더욱 적합한 특징들을 뽑는 방법을 제안하였다. 그리고, Yale face database를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 기존의 알고리즘과 비교, 테스트하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.79-81
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• 2003

본 논문에서는 위성영상의 강독 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA와 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 이용한 베이시안 최대우도 분류방법을 제안하였다. 본 연구에서는 ISODATA 클러스터링 기법을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 분석가가 선정한 훈련 데이터를 분할하여 새로운 훈련 데이터를 선정함으로써 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있도록 하였다. 그리고 새롭게 선정된 훈련 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 클러스터링을 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기법의 사전확률로 이용함으로써 위성영상의 감독 분류에 대한 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 Landset TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.151-157
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• 2018

소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2022

코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.

• 월간산업보건
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• 통권376호
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• pp.65-69
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• 2019

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.47-59
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• 2019

최근 국내외에서 확산되고 있는 RPA(Robotic Process Automation) 솔루션은 사용자가 응용프로그램의 GUI(Graphic User Interface)에서 대상 업무를 간편하게 자동화 할 수 있어 국내 다수 금융회사에서도 동 솔루션을 적용하는 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 금융기관이 반드시 준수해야 하는 주요 감독규제들은 기존 전통적인 SDLC(Software Development Life Cycle)를 기반으로 하고 있어 일반 사용자의 시스템 Interface 환경 단에서 자동화하는 RPA에 그대로 적용되기에는 어려움이 있었다. 이에 본 논문에서는 금융회사가 RPA를 도입함에 있어 고려되어야 하는 주요 감독규정들과 통제항목들을 정리하고 RPA를 도입한 24개 금융회사의 통제 적용현황을 조사하여 향후 관련 컴플라이언스의 개정 필요성을 제시해보고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.