• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.11-21
• /
• 2008

In advance of Knowledge Information Society, mentoring is becoming an efficient method for developing and managing human resources. There are several factors to improve the effect of mentoring. Among them, a matching mechanism that connects a mentee and a mentor is the most important in mentoring. In the existing e-mentoring systems, administrators rarely consider personal data. They match suitable mentors for mentees in a mandatory way, which reflects bad effects in the e-mentoring. In this paper, we propose new recommendation algorithms for matching by analyzing personal preferences for secondary school students to improve the effects of the mentoring. In addition, we compare our algorithms with the existing algorithms in terms of elaborateness, accordance, and diversity in order to prove the effectiveness of the proposed algorithms.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.69-76
• /
• 2011

Matching customers becomes the key function in on-line mediate services. There are two matching methods: one-directional matching that requires requests from one side(e,g., information searching), bi-directional matching that considers requests from both sides. Previous bi-directional matching has difficulties of getting the interests explicitly and service collapse problems when the opposite side do not put responding interests. This paper attempts to automate the inputs of interests for bi-directional matching by calculating the interests with fuzzy matching algorithm for optimization. The results of the proposed Bi-directional Fuzzy Matching(BDFM) algorithm told that the job placement accuracy of employment information matching results is over 95%. And, BDFM gives statically significant positive effect for motivating the employment activities when analyzed the effect after completing the implementation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.219-223
• /
• 2004

본 논문에서는 여러 생체 인식 시스템 중 지문 인식에 관한 연구를 기술한다 지문 입력장치를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 개인의 식별을 위해 방향성과 특징점 정보를 이용, 매칭을 실시한다. 지문의 매칭은 1 차로 소벨 마스크와 창틀 마스크를 이용한 방향성 매칭과 2 차로 특징점 정보를 이용한 매칭 2 단계로 이루어 진다 방향성 정보를 이용한 매칭 방법에서는 가장 널리 알려진 소벨 마스크 보다 창틀 마스크가 더 정확한 것으로 판별 되었으며, 특징점 정보를 이용한 알고리즘에서는 상당한 의사 특징점을 제거 할 수 있었다 신뢰할 수 있는 방향성 검출 알고리즘과 특징점을 검출하기 위한 연구를 하였으며, 지문영상의 특징점으로는 끝점과 분기점을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1464-1466
• /
• 2013

기존의 스테레오 매칭 시스템은 얻어지는 영상에 따라 disparity의 결과가 크게 차이를 나타내게 된다. 이러한 오류를 줄이고자 일정한 패턴을 주사하여 스테레오 매칭을 계산하는 방식인 액티브 스테레오 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 액티브 스테레오 매칭을 사용시에 얻어질 수 있는 패턴 영상과 패턴이 없는 원영상을 서로 조합하여 스테레오 매칭을 수행함으로서 정확한 disparity를 얻고자 한다. 이러한 영상의 합성시에 두 영상의 비율에 따라서, 얻어지는 영상의 밝기 구성에 따라서 disparity결과의 차이와 이를 실제 시스템을 구성시에 필요한 점에 대해서 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.330-332
• /
• 2020

최근 4차 산업혁명이 가속화되면서 IT 기반 산업들이 제품 중심 사업에서 서비스 위주의 사업으로 변화하는 양상을 보인다. 그에 뒤 받침 하듯이 세계 스타트업 기업 가치를 측정해 보았을 때 1위부터 4위까지 모두 IT 기반의 사업이라는 것을 확인할 수 있다. 그중 750억 달라 가치를 가진 Uber, 560억 가치를 가진 디디추싱은 모두 차량 공유 시스템을 서비스를 기업으로, 세계 각국의 사람들의 현재 차량 매칭 서비스에 관심이 집중 되어있다. 이러한 차량 매칭 서비스는 사용자들 실시간 매칭을 해주기 때문에 많은 사람들이 서버에 접속하여 인증을 요청하게 된다. 또한 기업은 많은 사람들의 실시간 인증을 처리해야하기 때문에 다수의 요청을 처리하는 것은 시스템 사양을 결정하게 되는 중요한 요소가 된다. 이러한 서버 기반 인증 방식은 메모리에 부하가 걸리는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다수의 사람들이 들어오는 차량 매칭 서비스에서 토큰 인증 기반 방식인 JWT를 활용하여 기존의 서버에 사용자의 정보를 저장하는 세션 인증 방식보다 좀 더 효율적인 인증 방식을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.1222-1223
• /
• 2008

본 논문에서는 1분에 최대 200 개의 위치보고를 처리하여야 하는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 보다 효율적인 트래킹과 택시 배차를 위해 맵 매칭에 의해 차량이 위치한 도로를 검색하는 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 모듈은 위치기반 서비스에 있어서 저비용 효율적으로 맵 매칭을 구현하기 위해 쉐이프 파일을 직접 순차적으로 처리하고 보고지점과 세그먼트들로 이루어진 삼각형의 면적을 기반으로 매칭 링크를 검색한다. 이 기능은 차량의 진행방향을 판단하거나 도로 내에서의 위치 비율을 계산하는데 용이하며 다양한 부가 정보를 생성할 수 있다. 구현된 시스템에서 실제 히스토리 데이터에 대해 맵 매칭을 수행한 결과 95% 이상 해당 링크를 검색하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.116-121
• /
• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2014.07a
• /
• pp.253-255
• /
• 2014

본 논문에서는 스마트카의 핵심과제인 텔레매틱스와 자동차의 기술융합을 통해 더욱더 향상된 운전자의 안전과 편의를 제공하는 차량 HMI(Human Machine Interface) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 차량에 장착된 카메라로 촬영한 도로의 이미지를 실시간으로 레퍼런스 데이터베이스와 매칭하여 도로를 인식하는 기술을 사용한다. 매칭된 레퍼런스 이미지와 운전자 맞춤 텔레매틱스 정보를 합성한 증강현실 영상을 운전자의 시선에 보이는 실제 도로와 지형의 모양에 맞추어 HUD(Head-Up Display)에 투사하는 매핑 기술을 통해 운전자가 운전 중 항시 도로에 집중하여 안전운행을 할 수 있도록 고안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.169-172
• /
• 2003

본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.837-840
• /
• 2017

각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.