• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.236-238
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• 2015

According to the change of maritime environments and the development of science and technologies unidentified risk factors are created day by day in the world. It is crucial reason for the occurrence of maritime accidents that the unidentified risk factors make unexpected and extra-ordinary cases. Thus prior identification of unidentified risk factors is key issues to prevent maritime accidents. In addition to the identification of risk factors, the identification and classification of ongoing risk factors and evaluation model in the future is also one of key issues to consider unidentified maritime accidents. In this study, we searched on the conventional risks and unidentified risks to find risk control options for new, unidentified and expected risks.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.1034-1038
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• 2020

In order to effectively process target recognition using radar, accurate signal information for the target is required. However, such a target signal is usually mixed with noise, and this part of the study is continuously carried out. Especially, image processing, target signal processing and target recognition for the target are examples. Since the field of target recognition is important from a military point of view, this paper carried out research on target recognition of aircraft using a tree-structured fuzzy neural networks. Fuzzy neural networks are learned by using reflected signal data for an aircraft to optimize the model, and then test data for the target are used for the optimized model to perform an experiment on target recognition. The effectiveness of the proposed method is verified by the simulation results.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.639-644
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• 2024

Recent developments in the use of drones on battlefields, extending beyond reconnaissance to firepower support, have greatly increased the importance of technologies for early automatic drone identification. In this study, to identify an effective image classification model that can distinguish drones from other aerial targets of similar size and appearance, such as birds and balloons, we utilized a dataset of 3,600 images collected from the internet. We adopted a transfer learning approach that combines the feature extraction capabilities of three pre-trained convolutional neural network models (VGG16, ResNet50, InceptionV3) with an additional classifier. Specifically, we conducted a comparative analysis of the performance of these three pre-trained models to determine the most effective one. The results showed that the InceptionV3 model achieved the highest accuracy at 99.66%. This research represents a new endeavor in utilizing existing convolutional neural network models and transfer learning for drone identification, which is expected to make a significant contribution to the advancement of drone identification technologies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.165-165
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• 2021

전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.47-52
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.508-517
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• 2007

본 사례연구는 한국정보사회진흥원에서 개발한 디지털콘텐츠의 표준식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)를 (주)누리미디어 보유의 약33만 건 콘텐츠에 적용한 사례와 비즈니스 모델을 소개하고 있다. UCI란 '디지털콘텐츠의 유통활성화' 를 이룩하기 위한 목적으로 도입하는 기술로 개별 디지털콘텐츠에 식별기호를 부여하는 기술이다. 본 사업은 UCI코드 체계를 이용하여 콘텐츠 관리 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. UCI-RA시스템 구축이후 기대효과로는 콘텐츠 제공과 관련된 업무에 인적, 물적 비용을 절감하고, 신규 콘텐츠 발굴 및 개발이 용이하도록 하였다. 또한 서비스 운영과정에서는 기 확보된 콘텐츠를 비즈니스화 하여 신규 수익창출의 모델로 육성할 수 있다. 한편 콘텐츠 소비과정에서는 콘텐츠 검색의 용이성 및 구매 용이성 증대를 통해 양질의 콘텐츠를 유통하는 것이다. 아울러 운영기업의 콘텐츠 등록 및 운영과정에서의 유료콘텐츠 정산주기율 단축, 콘텐츠 품질 고객만족도 제고 등의 효율성을 증가할 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.6
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• pp.5-11
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• 2016

기존 인터넷이 원격지 호스트들 사이의 안정적인 연결에 중점을 두고 개발되었기 때문에 대용량 콘텐츠 전송을 포함해서 다양한 종류의 서비스의 요구사항을 충족시키지 못하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 미래 인터넷 아키텍처 및 기술이 제안되었다. 미래 인터넷 아키텍처 중 하나인 ICN은 네트워크를 통해 전송되는 콘텐츠의 캐시를 탐색하고 효율적으로 전송하는 기술에 중점을 두어 개발된 새로운 패킷 전송 모델이다. 특히, ICN은 전송 효율을 높이기 위한 방법으로 콘텐츠 배포지의 다변화를 추구하여, 멀티미디어 프락시 시스템 또는 네트워크 노드에 콘텐츠를 임시 저장한다. 이와 같이 임시 저장된 콘텐츠 캐시를 이용하여 사용자의 요청 메시지를 콘텐츠 공급자 외에도 다양한 호스트/노드들이 응답할 수 있도록 개발되었다. 이와 같은 패킷 전송 모델을 구현하기 위하여 호스트 식별자를 패킷 라우팅 정보로 활용하던 기존 인터넷 주소 체계와는 다른 콘텐츠 식별 정보를 정의하고, 이 식별 정보를 라우팅 정보로 활용한다. 본 논문에서는 ICN의 콘텐츠 식별 정보 체계와 이를 활용한 라우팅 방안들을 살펴보고 그 특징들을 비교 분석한다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.6
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• pp.17-23
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• 2016

기존 인터넷이 원격지 호스트들 사이의 안정적인 연결에 중점을 두고 개발되었기 때문에 대용량 콘텐츠 전송을 포함해서 다양한 종류의 서비스 요구사항을 충족시키지 못하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 미래 인터넷 아키텍처 및 기술이 제안되었다. 미래 인터넷 아키텍처 중 하나인 ICN은 네트워크를 통해 전송되는 콘텐츠의 캐시를 탐색하고 효율적으로 전송하는 기술에 중점을 두어 개발된 새로운 패킷 전송 모델이다. 특히, ICN은 전송 효율을 높이기 위한 방법으로 콘텐츠 배포지의 다변화를 추구하여, 멀티미디어 프락시 시스템 또는 네트워크 노드에 콘텐츠를 임시 저장한다. 이와 같이 임시 저장된 콘텐츠 캐시를 이용하여 사용자의 요청 메시지를 콘텐츠 공급자 외에도 다양한 호스트/노드들이 응답할 수 있도록 개발되었다. 이와 같은 패킷 전송 모델을 구현하기 위하여 호스트 식별자를 패킷 라우팅 정보로 활용하던 기존 인터넷 주소 체계와는 다른 콘텐츠 식별 정보를 정의하고, 이 식별 정보를 라우팅 정보로 활용한다. 본 논문에서는 ICN의 콘텐츠 식별 정보 체계와 이를 활용한 라우팅 방안들을 살펴보고 그 특징들을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.309-312
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• 2001

최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.825-826
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• 2009

서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture)의 특징은 비즈니스와 IT 간의 차이를 줄여 일관성을 유지함으로써 급변하는 비즈니스 환경하에서 기업의 IT 서비스가 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 SOA의 특징을 만족시키기 위해서 서비스를 식별하는 시작점으로 비즈니스 프로세스가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 하지만 비즈니스 프로세스를 분석하여 IT 관점의 서비스를 식별하기 위한 구체적인 절차, 활동, 산출물을 제시하는 방법에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 BPMN을 이용한 비즈니스 프로세스 모델로부터 IT 관점인 유스케이스 모델을 도출하여 서비스를 식별하기 위한 구체적인 방법을 제안한다.