• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.705-708
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• 2020

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 탐지기의 정확도를 개선해야 하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 출력인 박스들의 신뢰도 값을 평가하고 잘못된 박스들의 신뢰도 값을 보정하는 박스 레벨 후처리 방법을 제안한다. 즉, 신뢰도 값이 가짜 돼지인지 진짜 돼지인지 애매한 경우, 박스내 전경 픽셀 정보와 인접 박스의 정보를 이용하여 신뢰도 값을 낮추거나 높이는 보정 작업을 수행한다. 그리고 실제 돈사에서 취득한 11,308장의 영상 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 에러율을 4.4%에서 1.2%로 개선하는 효과가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.709-712
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• 2020

영상 처리 응용을 위해 개발된 대부분의 CNN 기반 객체 탐지 기법은 mAP 를 올리기 위해 작은 객체 탐지에 더 주력하는 경향이 있다. 본 연구에서는 이미지 피라미드를 통한 서로 다른 해상도의 탐지 결과를 앙상블을 하여 작은 객체의 탐지 성능은 유지하면서 큰 객체의 탐지 성능을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 NMS 방식의 문제점을 파악하고 새로운 NMS 방식인 G-NMS 를 제안한다. COCO 데이터로 실험 결과 서로 다른 해상도의 탐지 결과 앙상블을 통하여 30fps 이상의 실시간 탐지를 만족하면서 큰 객체에 대한 AP 가 0.5~1.5% 상승되었음을 확인하였다. 제안한 G-NMS 방식 적용시 큰 객체에 대한 AR 이 2.6~3.8% 상승되었으며, 작은 객체를 포함한 전체 mAP 가 0.7~0.9% 상승되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.860-863
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• 2021

고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.301-304
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• 2022

최근 개인형 이동장치의 사용이 증가하며 이와 관련된 안전문제가 제기 되었다. 그 중 높은 비중을 차지하는 헬멧 미착용에 대해 사용자들에게 헬멧의 거부감을 감소시키고 착용을 장려할 수 있는 서비스를 개발하여 실제 착용률을 증가시키고 사고시 위험 정도를 감소시킬 수 있는 애플리케이션을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.374-376
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• 2022

Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.147-148
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• 2023

확장하는 디지털 인프라에 발맞추어 IoT 산업또한 점점 시장을 넓히고 있다. IoT 보안위협에 대한 대응준비는 아직 미흡하며 Mozi 봇넷 등 신규 IoT 봇넷의 등장과 증가하는 피해사례는 상황을 더욱 악화시키고 있다. 이에 본 논문에서는 Mozi 봇넷의 동작 원리를 기반으로 한 DHT 프로토콜의 흐름의 특징을 네트워크 로그에서 추출하고 이를 기계학습에 적용하는 탐지모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.353-354
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• 2023

디지털 환경이 진화함에 따라 가짜뉴스가 늘어나고 있다. 이를 판별하기 위해 법적 규제에 대한 논의가 있으나, 가짜뉴스에 대한 범위와 정의가 명확하지 않아 규제가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 TF-IDF 기법과 KoBERT 모델을 이용한 키워드 추출 및 문장 유사도 분석을 통해 YouTube 플랫폼을 대상으로 한 가짜뉴스 판별을 위한 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.406-409
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• 2023

With the explosion of information, recommendation algorithms are becoming increasingly important in providing people with appropriate content, enhancing their online experience. In this paper, we propose a recommender system using advanced deep reinforcement learning(DRL) techniques. This method is more adaptive and integrative than traditional methods. We selected the MovieLens dataset and employed the precision metric to assess the effectiveness of our algorithm. The result of our implementation outperforms other baseline techniques, delivering better results for Top-N item recommendations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.51-52
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• 2024

본 논문에서는 고령 휠체어 사용자를 대상으로 능동적인 이동을 위한 보도 탐지와 낙상 사고 감지의 기능을 담은 어플리케이션을 제안하고자 한다. 보도 파손 데이터를 담은 데이터베이스 지도를 형성함으로써, 다른 사용자의 2차 사고 방지도 예방할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.866-867
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• 2024

QR 코드는 정부에서 지원하는 자전거 사업, wifi, 장비 및 공공기관 등의 관리 등 여러 분야에서 실생활과 밀접하게 쓰이고 있다. 하지만 QR 코드는 대체적으로 외부에 노출되어 있으며 이로 인한 훼손, 변조 등의 위험이 있다. 해당 연구에서는 위에 제시된 문제점을 개선하기 위해 플랫폼마다의 QR 코드의 규칙을 찾아내어 변조에 대한 위험을 줄이고 복구율을 높여 훼손에 대한 허용 범위 등의 개선을 기대한다.