• 한국비블리아학회지
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• 제29권2호
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• pp.5-34
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• 2018

본 연구에서는 국제연구협력관련 모든 정보유형을 발굴하고 각 유형별로 정보를 수집하여 데이터베이스로 구축하고자 하였다. 이를 위해 연구진이 메타데이터를 일차적으로 개발하고 메타데이터 전문가들과의 논의과정을 거쳐 1차적으로 메타데이터를 개발하였으며, 이에 대해 국제연구협력 관련 전문가들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 뿐만 아니라 각 정보원 유형별 메타필드에 데이터를 수집하여 입력하였으며, 메타필드별로 실제 데이터가 존재하는지 등의 과정을 거쳐 메타필드를 검증하였다. 본 연구에서 설계한 DB 유형은 국제연구협력정보원 DB, 국제연구협력 사업 DB, 국제연구협력 전문가 DB, 국제연구협력 기관 DB, 국제기구 DB, 기타 DB 등이며, 이에 대해 설문조사를 수행하고 실제 데이터를 입력하여 필드를 검증한 결과, 설문조사 결과와 필드별 데이터 입력률은 상당히 높은 일치율을 보였다. 다만 국제기구 데이터 필드만은 이용자의 높은 중요도 평가에도 불구하고 10%이하의 데이터 입력률을 보이는 필드가 25% 정도 있는 것으로 확인되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.150-152
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• 2019

본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• 도서관문화
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• 제21권5호
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• pp.2-12
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• 1980

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.377-379
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• 1998

본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.755-764
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• 2019

현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2789-2791
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.666-669
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• 2013

2012년 고시된 '정보시스템 구축 운영 지침'에 따라 행정안전부에서는 '전자정부 SW 개발 운영자를 위한 시큐어 코딩 가이드'를 배포하고 있다. 시큐어 코딩 기법을 예제 위주로 제시함으로써, 개발 실무에 활용도를 높이기 위하여 배포된 시큐어 코딩 가이드는 유용한 지침서임에는 틀림이 없으나, 개발자 개개인이 그 내용을 모두 숙지하기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 특히 입력 데이터 검증 및 표현에 관한 시큐어 코딩은 시스템 아키텍쳐 차원의 중앙집중적인 관점이 아닌 개발자 개개인이 구현한 기능 단위 수준에서 수행되고 있는 필드의 현실상, 이를 중앙집중적인 관점에서의 입력 데이터 검증을 통하여, 보다 안전한 소프트웨어를 제작하기 위한 방법을 코드 중심의 사례로 설명하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2016

본 논문은 Cortex-M4 기반 STM32 프로세서를 이용한 고속 데이터수집 및 융합 시스템 설계에 대해서 기술하였다. 본 논문에서 설계한 데이터수집 시스템은 산업현장에서 발생되는 각종 데이터를 4 종류까지 실시간으로 수집하여 서버 컴퓨터로 자료를 전송할 수 있으며, 각종 센서와 연결이 간편하여 설치가 간단하고 간편한 필드-프레임을 개발해서 동작 속도를 매우 향상 시켰다. 또한 각종 센서를 쉽게 연결할 수 있도록 디지털 신호 입력부와 아나로그 신호 입력부를 별도로 두어서 서로 다른 센서에서 입력된 신호를 융합할 수 있게 설계되었다. 이러한 융합형 데이터수집 시스템은 실시간으로 각종 데이터의 동시 수집과 모터제어에 잘 동작하였으며 정밀제품의 품질향상에 크게 기여하리라 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.295-302
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• 2007

테이블 형태로 이루어진 이력서 양식이나 인터넷 회원 가입에서 개인의 신상 정보를 매번 입력하는 일은 매우 반복적이고 번거로운 일이다. 개인의 신상 정보를 컴퓨터에 저장하고 있다가 인터넷 회원 가입 페이지에 자동으로 채워 주는 몇 개의 시스템이 나와 있으나 필드와 필드 값이 잘못 매치되는 등 정확도가 떨어지는 면이 있다. 본 연구는 컴퓨터에 개인의 신상정보를 저장하고 있다가 개인 데이터 온톨로지를 이용하여 회원가입 페이지(목표 페이지)에서 요구하는 사용자의 정보를 추론하고 자동으로 채워주는 시스템을 제안하였다. 추론의 과정에서 먼저 목표 페이지를 분석하여 요구하는 필드명을 추출하고, 유사어 온톨로지를 이용하여 요구 필드명을 표준 필드명으로 변환한다. 표준 필드명으로 변환된 요구 필드는 온톨로지 매치 메이킹을 이용하여 개인 데이터 온톨로지 상의 적절한 레벨을 찾아서 최종적인 필드값을 생성한다. 본 시스템은 목표 페이지와 유사한 필드를 가져올 뿐만 아니라 온톨로지 계층 상에 해당되는 필드를 추론하여 정확한 필드값을 가져오게 된다. 몇 개의 회원 가입 페이지를 대상으로 실험한 결과 본 시스템이 기존의 시스템에 비해 정확도에서 우수함을 보였다. 본 시스템은 이력서 양식 등 반복적으로 동일한 정보를 채우는 경우에도 쉽게 적용 가능하다.