• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.102-104
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• 2011

서로 다른 XML 스키마를 바탕으로 작성된 XML 문서간의 비교 및 검색을 위해서는 두 스키마 사이의 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 스키마 매칭방법으로는 구조적 연관성을 비교하는 방법, 의미적 연관성을 계산하는 방법, 타입의 연관성을 계산하는 방법이 존재한다. 또한, 자동분류기법을 사용하여 연관성을 계산하는 방법도 존재한다. 본 논문에서는 XML 문서의 비교을 위한 효율적인 스키마 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 먼저 자동분류기법을 사용하여 단말노드 사이의 매칭정도를 계산한다. 또한 의미적, 구조적, 타입의 연관성도 계산하여 최적의 매칭결과를 선택한다. 특히 의미적 연관성은 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.125-126
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• 2018

최근 대형마트 측에서는 계산대의 지연 시간 문제를 해결하기 위해 셀프 계산대라는 방식을 도입했지만 사용하는데 번거로운 점과 사용과정의 어려움을 느끼는 소비자들이 많아서 이 또한 근본적인 문제를 해결해주지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 자동화 계산이 가능한 스마트 카트를 제작하고자 한다. 스마트 카트를 도입함으로써 마트에서의 번거로운 과정과 대기시간의 지연으로 인해 생기는 소비자들의 불만을 해결해 주고자 한다. 또한 소비자의 빠른 순환으로 인해 마트의 이윤을 얻어 줄 수 있는 자동화 계산이 가능한 스마트 카트를 제작하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.975-977
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• 2018

본 논문은 대형마트와 같은 유통업계에서 무인계산시스템의 자동화로 소비자의 계산 편리성 증대를 위한 딥러닝과 영상처리를 활용한 무인계산시스템을 제안한다. 소비자가 무인계산시스템의 컨베이어 벨트 위에 계산할 물품을 올리면 벨트 끝에 위치한 카메라로 이동하여 촬영한 물품의 이미지를 딥러닝과 영상처리로 분석하여 제품의 리스트를 제공, 결제가 완료되면 서버에 전송하여 재고를 관리하고 발주가 필요한 제품은 자동으로 발주하는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.49-52
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• 2010

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리를 계산하는 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 불필요한 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 효율적인 해결책을 제시하다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시한다.다음으로, 엔빌로프 기반 하한을 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리계산을 줄일 수 있음을 보인다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수배에서 수십배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1595-1597
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• 2011

과거에는 고속도로 상에 일정간격으로 설치하여 운영 중인 VDS(Vehicle Detection System)에서 주기적으로 검지되는 지점자료나 실제로 도로를 주행하면서 교통상황을 측정하는 프로브 차량(Probe Vehicle)들을 이용하여 통행시간을 추정해 왔으나 단순한 현시점에서의 통행시간을 나타내는 점이나 설치구간이 조밀하지 못한 곳에서의 정확성 등 많은 문제점이 있어왔다. 이에 본 연구에서는 고속도로 통행료 수납자료(Toll Collection System)를 출발시각 기준으로 정렬하고, 이를 Fuzzy c-means 클러스터링 기법을 사용하여 고속도로 통행료 수납자료의 특성에 따라 분류한 후 하나의 대푯값으로 추출하여 Kalman Filter 기법에 적용하는 고속도로 통행시간 예측 모형을 설계한다.

• Journal of the KSME
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• v.24 no.1
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• pp.2-9
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• 1984

앞으로 이 시스템은 그것이 확대된 플렉시블한 공장자동화(FFA)는 계산기 이용의 하나의 커다란 분야로서 발전해 갈 것이다. 이 분야에서의 계산기 이용, 정보처리의 특징은 다른 분야보다도 가격의식이 높은 것, 일품목 다양생산인것, 또 정보처리라고 하여도 반드시 생산의 고유기술과 결합되어 있는 것이다. 그런 의미에서 플렉시블 생산가공시스템이나 블렉시블 공장자동화의 장래의 발전은 정보처리 기술자와 생산기술은 밀접한 공동작업에 기대되는 바가 크다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.125-133
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• 2024

In this paper, we propose a volume measurement method for an object based on depth image. The object volume is measured by calculating the object height and width in actual units through the depth image. The object area is detected through differences between the captured and background depth images. The volume of the 2×2 pixel area, formed by four adjacent pixels using the depth information associated with each pixel, is measured. The object volume is measured as the sum of the volumes for whole 2×2 areas in the object area. In simulation results, the average measurement error for the object volume is 2.1% when the distance from the camera is 60cm.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2102-2116
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• 1998

본 논문에서는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하는 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 망의 사용자에게 적절한 QoS를 제공하기 위해서는 성능과 장애에 관련된 파리미터를 기반으로 한 망 관리 행위를 수행해야 한다. 이를 위해서 인터넷 관리 표준을 정의된 MIB-II의 관리 정보를 기반으로 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하고자 한다. MIB-II에서 system, interface, ip, snmp 그룹의 관리 변수를 Case 다이어그램에 따라 분석하여 선로 이용률, 에러 수신율, 인터페이스 패킷 송수신율, 인터페이스 패킷 송수신 손실률, 입출력 트래픽률, 방송형 송수신 트래픽 비율, 시스템 패킷 입출력률, 시스템 패킷 송수신 손실률, 시스템 자원 부하율, 패킷 전달률, 경로 설정 실패율, 관리 트래픽 이용률 등의 분석 파라미터와 계산 알고리즘을 제안한다. 분석 파라미터 계산 알고리즘에 대한 적용성을 실험하기 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 진단하였다. 이러한 인터넷 분석 파라미터 계산 알고리즘은 망 관리자가 전체 TCP/IP 통신 네트워크를 진단하고 분석할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 사용자에게 QoS를 제공하루 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.920-926
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• 2005

Nearest neighbor algorithms classify an unseen input instance by selecting similar cases and use the discovered membership to make predictions about the unknown features of the input instance. The usefulness of the nearest neighbor algorithms have been demonstrated sufficiently in many real-world domains. In nearest neighbor algorithms, it is an important issue to assign proper weights to the attributes. Therefore, in this paper, we propose a new method which can automatically assigns to each attribute a weight of its importance with respect to the target attribute. The method has been implemented as a computer program and its effectiveness has been tested on a number of machine learning databases publicly available.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.671-672
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• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.