• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.105-118
• /
• 2010

In this paper, we proposed the effectively method for constructing of name authority data in korean academic papers and designed the authority database system that is applied the method. For these, we analyze the requisite for identifying the author name and suggest the author identification method. Because construction of name authority record costs time and effort, and considering frequently period of large-scale acquisitions of academic papers, our suggestion includes the system that be able to manage and construct the name authority database, and that is tightly connected with the academic paper management and service systems.

• Journal of Information Technology and Architecture
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.387-397
• /
• 2013

This paper proposes an approach to big data analytics for phon call data. The analytical models for phon call data is composed of the PVPF (Parallel Variable-length Phrase Finding) algorithm for identifying verbal phrases of natural language and the word count algorithm for measuring the usage frequency of keywords. In the proposed model, we identify words using the PVPF algorithm, and measure the usage frequency of the identified words using word count algorithm in MapReduce. The results can be interpreted from various viewpoints. We design and implement the model based HDFS (Hadoop Distributed File System), verify the proposed approach through a case study of phon call data. So we extract useful results through analysis of keyword correlation and usage frequency.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.199-204
• /
• 2017

In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.

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

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.151-154
• /
• 2002

본 논문에서는 음성 데이터에서 동일한 화자의 음성 구간을 찾아내는 화자 인덱싱(Speaker Indexing) 기술 중 사전 화자 모델링 과정을 통한 인덱싱 방법을 제안하고 실험하였다. 제안한 인덱싱 방법은 문장 독립(Text Independent) 화자 식별(Speaker Identification)에 사용할 수 있는 모음(Vowel)에 대해 특징 파라미터를 추출하고, 이를 바탕으로 화자별 모델을 구성하였다. 인덱싱은 음성 구간에서 모음의 위치를 검출하고, 구성한 화자 모델과의 거리 계산을 통하여 가장 가까운 모델을 식별된 결과로 한다. 그리고 식별된 결과는 화자 구간 변화와 음성 데이터의 특성을 바탕으로 필터링 과정을 거쳐 최종적인 인덱싱 결과를 얻는다. 화자 인덱싱 실험 대상으로 방송 뉴스를 녹음하여 10명의 화자 모델을 구성하였고, 인덱싱 실험을 수행한 결과 $91.8\%$의 화자 인덱싱 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.408-410
• /
• 2022

최근 데이터 획득 위치에 가장 근접하고, 저 수준의 계산력을 제공하는 엣지 기기를 중심으로 직접 딥러닝 추론을 수행하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영한 교통 영상 데이터를 기반으로, 다수의 차량 종류 및 보행자를 식별하는 모델을 Jetson Nano 에 탑재하여 기본 성능을 측정한다. 더불어, 자원제약형 기기 환경에서 TensorRT 와 Deepstream 을 활용하여 객체 식별 모델의 연산 경량화 및 추론 가속화 성능을 극대화하기 위한 구현 및 실험을 수행하여 Anchor-based 및 Anchor-free 객체 식별 모델의 정확도와 실시간 대응력을 평가하고 논의한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1999.11b
• /
• pp.264-266
• /
• 1999

본 논문에서는 한전의 전력 계통 시뮬레이터(KEPS)에서 수행되어질 2010년 한전 계획 계통의 축약 계통을 자동으로 구성하는 프로그램의 개발에 대한 연구를 기술하였다. 먼저 한전 계통의 계통 데이터의 효율적인 관리를 위하여 데이터베이스를 구축하였고, 이를 이용하여 원계통의 데이터를 입력받아서 축약 계통의 데이터를 생성해내는 동적 축약 프로그램을 개발하였다. 동적 축약 프로그램은 각 발전기들의 특성을 분석하여 그룹화하는 식별부분과 이러한 식별과정을 거쳐서 구성된 발전기 그룹을 합쳐서 등가발전기로 구성하는 통합부분으로 이루어져 있으며 식별과정의 결과를 파일로 출력해내고 이를 수정할 수 있도록 하였다. 생성된 축약 계통과 원계통에 대해 조류 계산 및 동적 모의를 시행하여 그 응답특성을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.290-291
• /
• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.123-125
• /
• 2011

울산항은 1996년 9월부터 입출항 선박의 항행안전을 위해 VTS 시스템을 설치운영하고 있으나 많은 선박통항량과 위험화물 운송선박의 잦은 운항으로 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. VTS 시스템은 레이더의 자동물표추적장치에 의한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 등 많은 정보들이 분산 처리되어 관제사에게 제공되고 있으나 최근 선박에 설치 운영되고 있는 선박자동식별장치(AIS)에 의해 선박의 정보들이 더욱 신속하고 정확하게 처리되는 것으로 평가되고 있다. 그러나 인위적인 과실에 의한 AIS의 오류정보들과 원활하지 못한 데이터통신에 의한 데이터 누락현상에 의해 VTS 시스템 운용에 막대한 영향을 초래하고 있다. 이러한 인위적인 과실에 의한 AIS의 오류 데이터는 PSC 검사관들의 적극적인 개선의지로 정책적인 계도작업을 수행하고 있으므로 점차 개선될 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서 AIS의 원활하지 못한 통신망에 의한 데이터 누락 현상에 의한 VTS 시스템에서의 영향을 조사 분석하고 이에 따른 개선 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.229-232
• /
• 2008

본 논문에서는 방송프로그램 저작권 식별관리를 위한 방송프로그램의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal & Ubiquitous Content Identifier)와의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 비디오 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 UCI 표준식별체계와 방송프로그램의 Video Signature와의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature가 포함된 UCI 응용 메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반의 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송프로그램의 저작권 식별관리 시나리오를 제시한다.