• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.7
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• pp.417-423
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• 2008

In this paper we present a probabilistic method for source separation in the case here each source has a certain temporal structure. We tackle the problem of source separation by maximum pseudo-likelihood estimation, representing the latent function which characterizes the temporal structure of each source by a random process with a Gaussian prior. The resulting pseudo-likelihood of the data is Gaussian, determined by a mixing matrix as well as by the predictive mean and covariance matrix that can easily be computed by Gaussian process (GP) regression. Gradient-based optimization is applied to estimate the demixing matrix through maximizing the log-pseudo-likelihood of the data. umerical experiments confirm the useful behavior of our method, compared to existing source separation methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.1315-1317
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• 2017

다양한 IoT(사물인터넷) 서비스가 등장하고 수요가 많아짐에 따라 이를 통합적으로 관리하고 제어하는 통합 서비스 플랫폼에 관한 여구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 서비스의 표준 부재로 인하여 IoT 서비스 모듈의 재활용 및 이식은 불가능한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 IoT 서비스의 각 동작 단계에 EM 알고리즘을 적용하여 [1]의 동작기반 분류 기법을 확장한다. 제안한 EM 기반 IoT 서비스 분류 알고리즘은 서비스 유사도를 기반하여 분류 함으로 모듈의 재활용성을 높이고 서비스 간의 협업에 있어서 효율성 증대를 기대할 수 있다. 성능 평가를 통하여 평균에 대한 표준편차로 클러스터링되는 것을 확인 할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.352-358
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• 2006

우리나라 연안은 동해안을 제외한 대부분 지역이 저지대 완경사의 지형구조와 천해로 형성되어 태풍, 해일, 해수범람으로 해마다 인명, 시설물 파손, 침식 등 반복적인 피해가 발생하는 자연재해취약지역이다. 그러나 애년 발생하는 자연재해 방지를 위해 복구위주의 대책 마련에 중점을 두고 있는 상황이며, 재해 발생시 피해를 최소화 할 수 있는 종합적 재해방지연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 피해예방 및 방재 정책수립시 의사결정지원을 위하여 Web상에서 실시간으로 피해예측지역 추출이 가능한 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 고해상 위성영상기반의 재해관련 주제도를 제작하고 육상과 해상부분을 통합한 3차원 지형 구축을 통하여 실세계와 유사한 지형환경 DB를 구축하였다. 아울러 3차원 범람시뮬레이션을 통하여 재해발생시 위험지역을 실시간으로 파악함으로써 피해가능지역 표출이 가능한 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 재해상황에 따른 피해를 최소화 할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.15-17
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• 1998

설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.407-409
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• 2018

본 논문에서는 최근 오프라인에서 인기를 끌고 있는 방 탈출 게임을 가상현실로 구현하였다. 가상현실(Virtual Reality, VR)은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황을 의미하며 만들어진 가상의(상상의) 환경이나 상황 등은 사용자의 오감을 자극하며 실제와 유사한 공간적, 시간적 체험을 하게 함으로써 현실과 상상의 경계를 자유롭게 드나들게 한다. 개발한 콘텐츠는 가상현실 이라는 공간을 초월한 개념을 통해 오프라인에서의 공간 확보 및 유지보수 비용을 절약할 수 있고 다양한 공간구현이 가능하다는 장점이 있다. 또한 네트워크 시스템적 부분인 서버를 통한 동시참여로 보다 다양하게 즐길 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.224-229
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• 2011

Collaborative filtering is used the most for recommendation systems because it can recommend potential items. However, when there are not many items to be evaluated, collaborative filtering can be subject to the influence of similarity or preference depending on the situation or the whim of the evaluator. In addition, by recommending items only on the basis of similarity with items that have been evaluated previously without relation to the present situation of the user, the recommendations become less accurate. In this paper, in order to solve the above problems, before starting the collaborative filtering procedure, we calculated similarity not by comparing all the values evaluated by users but rather by comparing only those users who were above the average in order to improve the accuracy of the recommendations. In addition, in the ceaselessly changing ubiquitous computing environment, it is not proper to recommend service information based only on the items evaluated by users. Therefore, we used methods of calculating similarity wherein the users' real time context information was used and a high weight was assigned to similar users. Such methods improved the recommendation accuracy by 16.2% on average.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.287-290
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• 2010

오늘날 모바일 시장을 중심으로 다양한 플랫폼이 등장하면서 모바일 어플리케이션 개발 시 여러 플랫폼을 고려해야 하는 부담이 증대되고 있다. 이러한 상황에서 Model-Driven Development(MDD) 는 멀티플랫폼에 대응하는 어플리케이션 개발의 효율성을 높여줄 수 있다. 하지만 이 기법을 이용하는 대다수의 연구 결과들은 해당 방법론을 통해 생성된 결과물의 질을 객관적으로 평가할 수 없고, 이 때문에 해당 방법론의 성능 평가가 힘들다. 본 연구에서는 대상 플랫폼들이 제공하는 API 를 분석한 결과에 근거하여 공통 요소를 추출하고 이를 이용하여 MDD 기반으로 개발을 진행할 수 있는 개발 프로세스를 소개하고, 이를 통해 생성된 소스 코드의 기능적 유사도 및 코드 생성률과 기능적 유사도를 평가할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 코드를 AST 로 바꾸고 API 맵핑 테이블에 근거하여 동일한 키워드로 변환하고 유사도를 측정하여 설계 시 의도한 기능이 얼마나 잘 코드로 생성되었는 지 평가할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 생성된 코드의 기능적 유사도와 코드 생성률을 측정하였다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.1
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• pp.57-66
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• 2012

Recently, with a rapidly growing of the mobile content market, a variety of mobile-based applications are being launched. But mobile devices, compared to the average computer, take a lot of effort and time to get the final contents you want to use due to the restrictions such as screen size and input methods. To solve this inconvenience, a recommender system is required, which provides customized information that users prefer by filtering and forecasting the information.In this study, an tailored multi-information recommendation system utilizing a Personalized information recommendation system on smartphone is proposed. Filtering of information is to predict and recommend the information the individual would prefer to by using the user-based collaborative filtering. At this time, the degree of similarity used for the user-based collaborative filtering process is Euclidean distance method using the Pearson's correlation coefficient as weight value.As a real applying case to evaluate the performance of the recommender system, the scenarios showing the usefulness of recommendation service for the actual restaurant is shown. Through the comparison experiment the augmented reality based multi-recommendation services to the existing single recommendation service, the usefulness of the recommendation services in this study is verified.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.10
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• pp.37-53
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• 2023

The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, 'A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence'. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed 'Dataset Generator SW', a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.322-324
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• 2008

재난재해 등 긴급 상황이 발생했을 때 신속한 대응 체계 수립을 위해 비 접근 및 난접근 지대, 목표물 감시대상지역에 대한 공간정보를 신속하게 취득할 수 있는 실시간 공중모니터링 체계의 구축이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급한 재난 상황과 혹은 이와 유사한 여러 상황에 신속하고 유연하게 운용될 수 있는 무인헬기 기반의 실시간 공중 모니터링 체계에 적용할 멀티 센서 시스템의 설계를 목표로 한다. 이를 위해 먼저 실시간 공중모니터링 임무 및 운용 시나리오를 크게 4가지로 설정하고 이에 적합한 디지털 카메라, 레이저 스캐너, GPS/IMU 및 무인헬기 플랫폼의 요구사항을 각각 도출하였다. 또한, 기술 동향 및 규격 조사결과를 바탕으로 도출된 요구사항에 가장 적합한 각각의 센서 및 플랫폼을 선정하였다. 마지막으로 시스템 설계의 최적화를 위하여 시뮬레이션을 통해 설정된 임무에 부합하는 품질의 공간정보 성과물이 선정된 멀티센서 시스템으로부터 취득 가능한가를 검증하였다. 본 연구를 통해 소형무인헬기기반의 멀티 센서시스템에 대한 최적 설계의 방법론을 정립할 수 있었고, 향후 설계의 결과는 임무로부터 도출된 요구사항에 최적화된 맞춤형 시스템 구축에 적용들 예정이다.