• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.888-890
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• 2024

딥러닝의 발전으로 인공지능의 실세계 응용이 다방면으로 확대되고 있다. 하지만 학습에 사용된 소스 도메인 데이터와 테스트에 사용된 타겟 도메인 데이터 간의 분포 차이로 인해 모델의 성능이 크게 저하될 수 있다. 이를 극복하기 위해 도메인 적응 방법이 제안되었으나, 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없는 경우 적용에 한계가 있다. 이에 대응하여 소스 데이터가 필요 없는 소스-프리 도메인 적응 기술과 실시간으로 적응하는 테스트 시간 적응 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 최신 소스-프리 도메인 적응 및 테스트 시간 적응 방법의 동향을 파악하고 각 방법론의 기술적 특징을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.94-96
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• 2006

단백질 상호작용(Protein-Protein interaction : PPI )은 생명체 내에서 생명현상을 유지하기 위한 단백질 간의 유기적인 반응이다. 생물학 실험 도구의 발달로 현재 대량의 PPI 데이터가 발생하고 있으며 이것을 활용하여 생명체를 시스템 관점에서 이해하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 현재 PPI 데이터는 중복의 문제, 생물학자들 간의 용어사용의 불일치성 문제로 인해 데이터의 질이 저하되어 분석결과에 부정적인 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 현재 인간 PPI 데이터의 문제점을 분석하고 이것을 해결하기 위한 온톨로지 기반의 데이터 정제 방법론을 제시한다. 본 연구를 통해 HPRD내에 존재하고 있던 약 52%의 결함이 있는 데이터를 발견하고 인간 단백질 상호작용 데이터의 품질을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.375-378
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• 2020

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.211-227
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• 2023

Personal service robots, a type of social robot that has emerged with the aging population and technological advancements, are undergoing a transformation centered around technologies that can extend independent living for older adults in their homes. For older adults to accept and use social robot innovations in their daily lives on a long-term basis, it is crucial to have a deeper understanding of user perspectives, contexts, and emotions. This research aims to comprehensively understand older adults by utilizing a mixed-method approach that integrates quantitative and qualitative data. Specifically, we employ the Van Kaam phenomenological methodology to group conversations into nine categories based on emotional cues and conversation participants as key variables, using voice conversation records between older adults and social robots. We then personalize the conversations based on frequency and weight, allowing for user segmentation. Additionally, we conduct profiling analysis using demographic data and health indicators obtained from pre-survey questionnaires. Furthermore, based on the analysis of conversations, we perform K-means cluster analysis to classify older adults into three groups and examine their respective characteristics. The proposed model in this study is expected to contribute to the growth of businesses related to understanding users and deriving insights by providing a methodology for segmenting older adult s, which is essential for the future provision of social robots with caregiving functions in everyday life.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.177-180
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• 2005

오늘날 디지털 비디오 처리 시스템의 성능 향상 및 분석을 위한 많은 방법론이 연구되어 왔지만, 저차원 레벨의 성분에 기반을 둔 것이 일반적이다. 그러나 사용자의 요구는 단순한 저차원의 인식이 아니라 비디오 데이터 내에 포함된 의미를 이해하는 것으로 고차원 레벨의 의미 분석 방법론이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 객체간 시공간적(Spatio-Temporal) 관계 모델에 기반한 움직임의 메타데이터에 대한 의미적 공간을 생성하기 위해 모션 온톨로지(Motion Ontology)를 제안한다. 이는 의미 기반 비디오 검색을 위한 프레임워크를 제공할 뿐만아니라 자동 나레이션 생성 등에 이용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.202-204
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• 2013

Nowadays, owing to the development of hardware, most of enterprises should operate and manage bigger amount of data than they used to do in the past. For this reason, the enterprises ceaselessly and urgently need systemized tools, platforms, and analysis methodologies in order to collect, store, and handle explosively increasing data. In this paper, we firstly understand key elements of Big Data, and secondly define critical factors for Big Data application with these elements. Thirdly, we research on various analysis techniques for Big Data analysis. Lastly, we propose an infrastructure to analyze bid data.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.135-140
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• 1998

GIS에서 공간분석은 최종 사용자의 의사결정을 돕는 중요한 수단을 제공한다. 다라서, 분석을 위해 사용되는 질의 모델은 질의 자체의 구문구성이나 질의를 이용하는 최종 사용자와의 상호작용적인 측면에 있어서 사용자관점을 지원할 수 있어야 한다. 질의 모델의 구문구조에 있어서 기존의 설계방법은 속성 데이터 베이스 검색을 위한 속성연산을 위주로 하여 공간연산을 위한 연산자들을 기존의 구문구조에 추가하는 형태의 접근방식을 취하였다. 그러나 속성검색을 위해 정의된 구문구조를 확장하여 공간연산을 처리한 방식은 공간연산이 가지는 특성을 고려했을 때 질의의 구문구조가 비일관적이고 부자연스럽다는 문제점들이 많은 연구들에서 제기되었다. 본 논문에서는 공간 질의가 공간분석을 위한 방법론이라는 기본 개념에 기초하여 공간연산을 자연스럽게 처리할 수 있는 질의모델의 구문구조 설계에 대한 방법론을 제안하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.160-173
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• 2021

Recently, research on the development of autonomous vehicles has increased worldwide. Moreover, a means to identify and analyze the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles is needed. Accordingly, traffic accident data of autonomous vehicles are being collected in California, USA. This research examined the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles. Primarily, traffic accident data for autonomous vehicles were analyzed, and the text data used text-embedding techniques to derive major keywords and four topics. The methodology of this study is expected to be used in the analysis of traffic accidents in autonomous vehicles.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.2
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• pp.147-163
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• 2023

Recently, there has been an increase in the research and development of automated vehicles worldwide. Research focused on automated vehicles in Korea is steadily progressing as a national R&D project. Since automated driving technology comprises diverse technology fields, it is necessary to identify the current position of the research. In this study, we propose a methodology for analyzing research trends using the NTIS data. In addition, we review the effectiveness of the currently developed research trend methodology by deriving primary keywords and major topics using the proposed method. We expect that the methodology developed in this study can be applied to identify and analyze future automated vehicle research trends.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.604-606
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• 2003

지리 정보 시스템의 개발 방법과 관련하여 지도 데이터 베이스를 효율적으로 관리하고 대용량의 데이터를 가공하는데 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 위치 기반 서비스와 같이 무선 인터넷 및 모바일 지리 정보 시스템과 같은 다양한 기반 기술을 필요로 하는 분야에서는 요소 기술간의 통합이 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이에 관련된 문제를 다루기 위해 Mobile IP 및 Mobile Ad hoc Network와 같은 IP 기반의 무선 네트워크 환경과 모바일 지리 정보 시스템의 통합을 위한 기반 연구에 초점을 둔다. 각 분야의 특성을 연결하기 위한 작업으로 모바일 지리 정보 시스템이 무선 네트워크에서 실현되는 것을 고려하여 네트워크 성능 측정 요소를 재해석하고 정리한다. 본 논문에서 제안된 네트워크의 평가 요소를 측정함으로써 공간 데이터의 특성을 파악하여 분석할 수 있을 뿐만 아니라 지리 정보 개발 방법론을 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.