• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3356-3371
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• 2000

본 논문에서는 분산시스템 환경에서 n개의 노드가 결함일 경우, 결함을 허용해 주고, 시스템의 안정성을 유지하면서, 결함 노드의 부하를 정상 노드로 조절하기 위하여 부하 조절 알고리즘 전송정책, 위치 정책, 선정 정책을 제안하였다. 이러한 메카니즘은 부하 상태의 정보를 효과적으로 획득하고, 응답 시간을 줄이기 위하여 자기 학습 경험을 기반으로 하는 최적의 알고리즘을 선정할 수 있었다. 결과적으로 이를 기반으로 유사한 상황에서도 최적의 알고리즘을 선정할 수 있음을 알 수 있었다. 각 기법들의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 매개변수를 적용하여 성능평가를 하였다. 성능평가 결과 작업 도착 율, 서비스 율, 노드 결합 율은 서로간에 영향을 주지 못하고, 다만 결함 수리 율과 특히 부하의 이주에 대한 통신 지연 시간의 크기에 민감한 영향을 주었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.258-265
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.124-129
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• 2006

정보 통신 기술의 발달로 컴퓨터를 활용한 교육 영역이 계속 발전해 나가고 있고, 교수-학습에 도움을 주기 위한 많은 코스웨어 들이 개발되어 사용되고 있다. 기존의 코스웨어는 수업시간에 이미 배운 내용을 단순 반복하거나 형성 평가 형식의 예제를 풀어보는 유형으로, 학습자는 미리 계획된 커리큘럼과 프로그램에 수동적으로 반응하게 되어 코스웨어에서도 교수 중심의 학습이 이루어 지는 것을 극복하기 위해 본 연구에서는 학습자가 능동적으로 학습 과정에 참여하여 학습자 중심의 교육이 이루어 질 수 있고 텍스트가 아닌 프로그래밍 언어나 아이콘화 된 메뉴를 이용해 쉽게 접근이 가능하며 실제 상황과 유사하게 학습환경을 제공하고 수행결과를 확인해 학습의 효과를 극대화 시킬 수 있는 응용 프로그램 인터페이스(Application Program Interface) 기반의 시뮬레이션형 코스웨어를 설계해보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.394-397
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• 2018

최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 여러 기업에서 자율 주행연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실제 상황에서 자동차 주행 데이터를 얻기에는 여러 위험사항들과 경제적인 낭비가 있다. 그렇기 때문에 게임 상에서 데이터를 수집하고 딥러닝을 이용해 학습을 하기로 했다. 본 논문에서는 실제 세계와 유사한 환경을 가지고 있는 자동차 게임을 이용하여 자율 주행을 시도 했다. 자율 주행 시 많이 쓰이는 End to End 방법으로 데이터를 수집하면 두 가지 데이터가 저장된다. 하나는 이미지 데이터고 두 번째는 방향키 데이터다. 이러한 데이터들을 numpy 타입으로 40분간 데이터를 수집한 후 딥러닝에 많이 쓰이는 tensorflow를 사용하여 구현한 CNN을 이용하여 학습이 되는 것을 확인을 하고 91.9%의 정확도를 얻었다. 이를 기반으로 실세계에서의 사용 가능성을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.400-401
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• 2014

본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.8-9
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• 2019

해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.225-226
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• 2023

취업 시장의 급변에 따라 교육 기관에서는 다양한 상황에 대응할 수 있는 시스템이 필요하다는 인식이 대두되고 있다. 특히, 취업 준비생들은 낯선 면접장에 빠르게 적응하여 면접에서 최상의 결과를 얻어내야 하는 요구사항이 있다. 본 논문에서는 요구사항을 충족시키기 위하여 메타버스 환경에서의 가상 인터뷰 시스템의 가상 면접장 프로토 타입을 소개한다. Unity를 기반으로 개발된 이 가상 면접장은 실제 면접과 유사한 환경을 제공하여 면접관 아바타를 통해 진행되는 면접의 현실감을 높일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.333-335
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• 2023

최근 글을 이해하고 답을 추론하는 연구들이 많이 이루어지고 있으며, 대표적으로 기계 독해 연구가 존재한다. 기계 독해와 관련하여 다양한 데이터셋이 공개되어 있지만, 과거에서부터 현재까지 사람의 영어 능력 평가를 위해 많이 사용되고 있는 토익에 대해서는 공식적으로 공개된 데이터셋도 거의 존재하지 않으며, 이를 위한 연구 또한 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 현재와 같이 데이터가 부족한 상황에서 기계 독해 모델의 성능을 향상시키기 위한 데이터 증강 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 WordNet을 이용하여 유의어 및 반의어를 기반으로 굉장히 간단하면서도 효율적으로 실제 토익 문제와 유사하게 데이터를 증강하는 것이며, 실험을 통해 해당 방법의 유의미함을 확인하였다. 우리는 본 연구를 통해 토익에 대한 데이터 부족 문제를 해소하고, 사람 수준의 우수한 성능을 얻을 수 있도록 한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.8 no.3
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• pp.307-317
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• 2004

In web-based education environment, it is necessary to provide individually adjusting feedback according to learner's characteristic. Despite this necessity, it is a current state that there are difficulties in deriving the variables of learners' characteristics and lack in developing the systematic strategies and practical tools for providing individually adjusting feedback. This study analyzed the learners' learning patterns, one of learner's characteristic variables regarded as important in web-based teaching and learning environment by employing Apriori algorithm, and also grouped the learners by learning pattern. Under this framework, the e-SRM feedback system was designed and developed to provide learning content, learning channel, and learning situation, etc. for individual learners. The proposed system in this study is expected to provide an optimal learning environment complying with learner's characteristic.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.667-669
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• 2021

본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.