• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.903-906
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• 2015

최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.100-107
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• 2008

본 논문은 기존 온라인상에서 제공되고 있는 캐릭터의 개념을 벗어나, 와이브로의 높은 전송속도와 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 온라인 공간에서 인맥을 형성할 수 있는 비즈니스 모델을 바탕으로 지능형 캐릭터 제작 시스템 설계에 목표를 두고 있다. 제안하는 시스템에서는 메타정보를 이용한 캐릭터의 자동 조합, 기능과 활용이 편리한 플래시 애니메이션을 이용한 사용자별 개성, 취향, 기분에 맞추어 웹 브라우저나 휴대 단말기에서 캐릭터로 표현할 수 있는 것이 주요 특징이다. 표현된 캐릭터의 모션은 사용자의 감정과 스케줄, 패턴 등의 데이터 변형에 따라 패션, 배경, 표정 등이 다양하게 표현할 수 있다. 다양한 사용자의 감성과 생활패턴 등의 정보에 대응하고 인터랙션할 수 있는 진보된 지능형 캐릭터 시스템을 개발하여 본 시스템에 적용함으로서 다양한 콘텐츠에 활용할 수 있도록 발전시켜 나갈 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.9-14
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• 2015

스마트폰이 채택하고 있는 터치 인터페이스는 기존 피처폰 및 PC에서 채택하던 키패드나 키보드를 전면 대체하는 대중적인 인터페이스로 자리 잡았다. 특히, 터치 인터페이스는 개인별 다양한 동작 인식이 가능하고 애플리케이션별 입력 데이터 특성이 뚜렷이 구분되는 인터페이스이다. 본 논문에서는 스마트폰의 터치 인터페이스를 통해 나타나는 애플리케이션별 사용자 제스처를 분석한다. 특히, 안드로이드 스마트폰에서 널리 사용되는 게임, 웹 브라우져, 유튜브, 이미지 및 e-book 뷰어, 비디오 플레이어, 카메라, 지도 등 대표적인 애플리케이션 카테고리 별로 터치 인터페이스를 통해 입력되는 데이터를 추출하고 이를 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션별로 고유한 터치 입력 패턴을 추출할 수 있었으며, 이를 통해 어떤 사용자가 어떤 애플리케이션을 수행했는지를 식별하는 용도, 소유자와 다른 입력 패턴이 들어올 경우 애플리케이션을 차단하는 용도, 나아가 사용자에게 편리한 새로운 인터페이스를 설계하는 용도 등에 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1089-1097
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• 2013

초기 증상을 가진 재가 치매 환자부터 심각한 증상을 가져 병원에 있는 치매 환자까지 다양한 형태로 발생되고 있으나 환자의 위치와 생활 패턴을 고려한 시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 치매 환자의 일정에 따른 안전반경과 현 위치의 행동 상태 정보를 등록하여 지도 기반의 위치 표출 및 위험문자 알림서비스를 제공하는 치매 환자 가족을 위한 안드로이드 기반의 치매 환자 관리 어플리케이션을 개발한다. 치매환자의 행동 상태를 정상적인 상태와 이탈 및 배회인 비정상적인 상태로 분류한다. 이탈은 환자가 환자의 일정에 등록되어 있는 위치의 안전반경 범위에 있지 않을 경우에, 배회는 한 번 지나온 위치를 반복하는 경우일 때 설정된다. 본 어플리케이션은 환자 위치 전송, 사용자 정보, 환자 일정 및 안전반경 등록, 이동위치 및 행동 상태 등록, 이동경로 표출 및 알림, 구조 요청 모듈로 구성된다. 치매 환자의 가족은 본 앱을 사용하여 환자의 이동 위치 알림서비스와 환자가 안전 반경을 이탈하거나 배회 행동을 할 경우 위험 알림서비스 및 구조요청 서비스를 제공받을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.378-384
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• 2005

본 논문에서는 기존의 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키기 위한 새로운 필터링 방법을 설명한다. 대부분의 스팸 필터링 시스템은 메일의 제목이나 혹은 그 문서 안에서 발견되는 단어들의 분포를 조사하여 이루어진다. 한편, 최근의 스팸 발송자들은 메일 서비스 업체가 제공하는 웹메일 계정을 이용하여 스팸을 발송하기 시작하였다 이렇게 웹메일을 통해 발송되는 스팸 메일의 특징을 보면, 그 메일 계정이 자동으로 생성되기 때문에 일반 사용자의 메일 계정과 많은 차이를 보인다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여, 발송자의 메일 계정이 자동 생성된 메일 계정인지를 예측하고 이를 통해 스팸을 필터링하고자 한다. 메일 계정을 분류하기 위해서는 패턴 인식 문제에서 사용되어 온 결정 트리를 이용하였으며, 메일 서비스 업체로부터 수집된 약 215 만개의 메일 계정에 대해 실험하였다. 실험 결과, $96.3\%$의 정확률을 나타내었으며, 기존 시스템과 연동하여 새로운 형태의 스팸을 필터링할 수 있었다.

• 공학교육연구
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• 제13권6호
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• pp.171-179
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• 2010

본 논문에서는 영상처리 및 패턴인식 관련 과목에서 알고리즘의 효과적인 교육과 학습 흥미 유발이 가능하게 하는 LEGO Mindstorms 기반의 설계 프로젝트의 운영 방안에 대해 제안한다. 또한 실제 적용 사례를 분석하여 그 타당성을 검증한다. Mindstorms는 10여 년 전부터 여러 나라의 정규 교과목 수업에 활발하게 사용되고 있으며 수업에 적용한 사례에 대한 연구도 다수 발표되었다. 연구 결과는 대체적으로 Mindstorms의 사용이 수업에 긍정적인 효과를 나타내는 것으로 보고하고 있지만 일부 부정적 의견도 존재한다. 부정적 견해의 주요 원인은 Mindstorms의 사용으로 인한 비예측적인(unpredictable) 요소의 발생이다. 이런 비예측성은 주로 로봇의 아날로그적인 특징에 기인하며 학습 효율의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서 기술하는 설계 프로젝트는 로봇에 대한 의존도를 최소화하여 비예측적인 요소의 발생을 억제함으로써 로봇 사용으로 인한 수업 흥미도는 증가시키되 추가적으로 발생할 수 있는 학습내용과 고려사항은 최소화하여 알고리즘 학습에 집중할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3479-3489
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• 2000

지금까지 분산-큐 이중-버스(DQDB)에서 공정성 제어 연구는 대부분 평형 부하 형태나 대칭형 부하 형태와 같은 특정 부하 형태를 대상으로 수행하였다. 웹 기반의 인터넷 환경에서 클라이언트-서버 부하 형태는 특정 부하 형태 보다 더 실질적인 트래픽 패턴이다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 부하를 가한 DQDB 네트워크에서 대역폭을 모든 스테이션에 공평하게 분배 할 수 있는 공정성 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식은 과부하시 공평한 대역폭 분배가 되도록 하는 동적 대역폭 조절 기능을 구현하기 위하여 두 개의 매개변수를 사용한다. 이 두 개의 매개변수는 스테이션의 패킷 전송을 조절하기 위한 접근 임계값과 하단 스태이션으로 양보하여야 할 빈 슬롯 수를 각각 나타낸다. 중간 패턴과 적응함수를 사용하는 BTM(Bandwidth Tuning Mechanism)에 비해 이 방식은 구현하기가 쉽고 간편하다. 시뮬레이션을 통하여 다른 방식보다 제안한 방식의 우수함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1493-1504
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• 2016

인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.479-486
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• 2005

온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.29-37
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• 2020

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.