• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.523-526
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• 2010

오늘날의 인터넷은 웹 2.0 의 출현으로 인하여 콘텐츠의 생산주체가 서비스 제공자에서 서비스 수요자인 사용자들로 변화되고 있다. 이에 따라 사용자들의 경험은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치고 있으며 소셜 네트워크에서 취득한 콘텐츠는 검색으로 취득한 콘텐츠보다 신뢰를 받고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 기반으로 사용자들에게 양질의 콘텐츠를 추천하기 위한 방법과 그 개발을 보인다. 소셜 네트워크는 XML 기반의 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF 를 이용하여 수집하며 이를 통해 사용자와 사용자 사이의 관계를 수집한다. 그리고 웹 콘텐츠 출판언어인 RSS를 이용하여 각 사용자들이 블로그 등을 통해 배포한 콘텐츠를 수집한다. 본 논문에서 보이는 시스템은 FOAF 와 RSS 를 기초로 입력된 키워드에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 콘텐츠를 추천하는 기능을 가진다. 본 논문에서 보이는 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 사용자가 속한 소셜 네트워크에서 콘텐츠 생산자가 대한 중요도가 반영되므로 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1458-1461
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• 2010

작년 7월 7일에 있었던 DDoS 공격과 같이 악성 코드로 인한 피해의 규모가 해마다 증가하고 있다. 특히 변형 웜(Polymorphic Worm)은 기존의 방법으로 1차 공격에서의 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성이 더 크다. 이에 본 연구에서는 바이오 인포매틱스(Bioinformatics) 분야에서 유전자들의 유사성과 특징을 찾기 위한 방법 중 하나인 Local Alignment를 소개하고 이를 변형 웜 탐지에 적용한다. 또한 수행의 병렬화 및 알고리즘 변형을 통하여 기존 알고리즘의 $O(n^4)$수행시간이라는 단점을 극복한다. 병렬화는 NVIDIA사의 GPU를 이용한 CUDA 프로그래밍과 AMD사의 GPU를 사용한 OpenCL 프로그래밍을 통하여 수행되었다. 이로써 각 GPGPU 플랫폼에서의 Local Alignment를 이용한 변형 웜 탐지 알고리즘의 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.516-518
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• 2010

기업 정보 시스템에서의 근태 및 식수 관리와 같은 인적 자원 관련 업무는 개인의 업무 성과 관리를 위한 중요한 기초 자료로써 이에 대한 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 많은 기업에서는 이러한 시스템들이 분산되어 운영됨에 따라 자료의 일관성 확립하고 신뢰성 있는 자료를 획득하기 어렵다. 또한 이로 인한 추가적인 중복적 업무 부담이나 불필요한 인력을 소모하게 됨에 따라, 기업에서는 효율적이고 효과적인 인적 자원 관리가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바코드 기술의 대체물로 각광받고 있는 RFID 기술을 적용하여 기업 인력을 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 "ERP와 연계를 통한 RFID 기반의 인적 자원 관리 시스템"을 제안하고 구현한다. RFID 기술이 가지고 있는 비접촉성, 편리함, 자체 데이터 저장 능력을 활용하여 제안된 시스템을 실제 중소기업에 적용함으로써, 효율적으로 인적 자원을 관리할 수 있었다. 또한 기존의 시스템과 제안된 시스템의 비교 및 평가를 통해 제안된 시스템의 효율성을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.369-373
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• 2022

기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.10-14
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• 2009

Since a stabilizer of YBCO coated conductor (CC) plays a very important role of bypassing over-current and transferring heat generated in the moment of fault, it is one of big issues to determine the material of the stabilizer and its dimension for the high performance of the HTS power application system. Especially, in the case of a superconducting fault current limiter (SFCL), which requires it to react immediately to the occurrence of fault, characteristics of stabilizer are decisive in limiting fault current and recovering superconducting properties during and after quenching. In this paper, the quench / recovery characteristics of YBCO CCs with various thickness of stabilizer were analyzed. The quench/recovery test carried out at 20 $V_{rms}$, 5 cycles (60 Hz) and results showed that as the thickness of the stabilizer decreased, both the final approach temperature and the recovery time decreased.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.27-31
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• 2008

In order to cool the SMES coil to the operating temperature, conduction cooling is generally used. However, it often consumes a large amount of electric power because of it's continuous cryocooler operation. This can also lead to poor thermal stability and serious protection problems of the system. Solid nitrogen (SN2) can counter those disadvantages in the conduction cooling system because it has a large heat capacity. Particularly, a large amount of enthalpy with a minimal weight to the cold body of SN2 makes a compact and portable system by increase a recooling to recooling time period (RRTP) value. A conceptual design of the proto-type SN2 cooling system for a portable HTS superconducting magnetic energy storage (SMES) system will be introduced in this paper.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.964-966
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• 2020

전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.971-974
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• 2020

Infants express their physical and emotional needs to the outside world mainly through crying. However, most of parents find it challenging to understand the reason behind their babies' cries. Failure to correctly understand the cause of a baby' cry and take appropriate actions can affect the cognitive and motor development of newborns undergoing rapid brain development. In this paper, we propose an infant cry recognition system based on deep transfer learning to help parents identify crying babies' needs the same way a specialist would. The proposed system works by transforming the waveform of the cry signal into log-mel spectrogram, then uses the VGGish model pre-trained on AudioSet to extract a 128-dimensional feature vector from the spectrogram. Finally, a softmax function is used to classify the extracted feature vector and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that our method achieves a good performance exceeding 0.96 in precision and recall, and f1-score.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2021

Infants communicate their feelings and needs to the outside world through non-verbal methods such as crying and displaying diverse facial expressions. However, inexperienced parents tend to decode these non-verbal messages incorrectly and take inappropriate actions, which might affect the bonding they build with their babies and the cognitive development of the newborns. In this paper, we propose an aural-visual two-stream based infant cry recognition system to help parents comprehend the feelings and needs of crying babies. The proposed system first extracts the features from the pre-processed audio and video data by using the VGGish model and 3D-CNN model respectively, fuses the extracted features using a fully connected layer, and finally applies a SoftMax function to classify the fused features and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that the proposed system classification exceeds 0.92 in F1-score, which is 0.08 and 0.10 higher than the single-stream aural model and single-stream visual model.