• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.655-658
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• 2015

글로벌 소프트웨어 시장은 연간 4~5%씩 꾸준히 성장하고 있다. 이렇듯 '규모'의 성장이 이루어지고 있는 가운데 소프트웨어 제품의 '질'의 문제가 대두되고 있다. 소프트웨어의 '질'을 위한 추가적인 활동을 사람이 일일이 추적하기 어려운 지표화, 진척도, 품질 등을 정량화 시키는 도구의 존재가 필요조건이다. 따라서 본 연구의 목적은 소프트웨어 제품 개발 프로젝트 환경에서 PMS의 사용이 프로젝트의 정량화된 지표 데이터를 제공하고, 품질 성과에 관한 연구를 하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.471-472
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• 2009

여러 개의 섹터에 존재하는 안테나들로부터 협력적으로 신호를 전송 받는 다수의 사용자를 시간축에서 선택하는 스케쥴러의 성능을 시스템 전체 성능과 평등성 지표의 관점에서 개선하기 위하여 섹터 간의 협력을 고려할 수 있다. 기존 스케쥴러는 단일 셀에서의 사용자를 선택하는 방식으로 평등성 지표의 향상만을 고려하였으나 제안하는 섹터 간 협력 비례적 평등 스케쥴러는 동시 전송 사용자들 간의 채널의 직교성을 고려함으로써 시스템 전체 성능과 하위 사용자의 성능을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 3 개의 인접한 섹터로 이루어진 분산 다중 안테나 시스템에 스케쥴러를 적용하고 그 성능을 분석한다. 섹터 간 협력 비례적 평등 스케쥴러는 각 섹터에 존재하는 사용자들의 채널 직교성을 활용하는 동시에 채널 변화 속도가 빨라짐에 따른 다이버시티 효과를 이용하여 시스템 전체 성능을 크게 향상시킨다. 또한 이 방식은 하위 사용자 성능이 우수한 수정된 협력 최대-최소 평등 스케쥴러의 하위 사용자 성능의 최고 99%의 성능을 달성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1104-1107
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• 2011

경동맥 내중막 두께는 심혈관계 질환의 위험인자와 상관성이 높으므로 경동맥 내중막 영상 분석을 통해 심혈관계 질환의 1차 검진 방법으로 사용이 가능하다. 이 논문에서는 내중막 영상에서 이상지질혈증의 진단지표가 될 수 있는 특징벡터 추출 방법을 제안하였으며, 패턴기반, 함수기반의 분류모델 생성과 평가를 통해 추출된 진단 지표가 이상지질혈증 분류에 적합함을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.64-66
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• 2023

Low Earth Orbit(LEO) Non-Terrestrial-Network(NTN) 은 위성을 사용하여 통신 서비스를 제공하지 못하는 도시 이외의 산간, 바다, 항공기 또는 외진 지역에 통신 서비스를 제공하는 모델이다. Terrestrial Network(TN) 핸드오버에서 사용되는 Measurement-Based Triggering(MHT)의 경우 User Equipment(UE)에서 측정된 값을 기반으로 Measurement Report를 전달한다. 그러나 NTN 환경에서의 HO triggering은 TN 과는 달리 장거리 통신을 요구하고 위성이 빠른 속도로 이동함에 따라 MHT에 사용되는 지표들을 대체할 방법이 필요하다. 이 논문에서는 측정 유효성을 대체할 수 있는 지표로 UE와 셀 중심 간의 거리 및 고도 각을 활용하여 HO triggering을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안한 예측 시스템은 핸드오버 triggering 예측에 대해 우수한 성능을 보였으며 좋은 측정 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.440-441
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• 2023

가치주와 성장주의 정의는 모호하다. 그렇기에 사회에 다양한 혼란이 빚어지고 있다. 본 연구에서는 그 모호성으로 인해 생기는 혼란을 줄이고자 새로운 주식 종목 분류 모형을 제안한다. 유명 성장 지수와 가치 지수 내 종목을 통해 지도 학습이 가능한 환경에서, 종목들의 주가 등에서 새로운 지표를 만들어낸 후, 그 지표를 LSTM 모델을 통한 기계학습으로 학습하는데 활용한다. 보이지 않는 패턴을 학습한 모델을 검증기에 부착해 모호한 주식을 분류하는데 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.689-691
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• 2023

불균형 데이터의 분류의 성능을 향상시키기 위한 앙상블 구성 방법에 관하여 연구한다. 앙상블의 성능은 앙상블을 구성한 기계학습 모델 간의 상호 다양성에 큰 영향을 받는다. 기존 방법에서는 앙상블에 속할 모델 간의 상호 다양성을 높이기 위해 Feature Engineering 을 사용하여 다양한 모델을 만들어 사용하였다. 그럼에도 생성된 모델 가운데 유사한 모델들이 존재하며 이는 상호 다양성을 낮추고 앙상블 성능을 저하시키는 문제를 가지고 있다. 불균형 데이터의 경우에는 유사 모델 판별을 위한 기존 다양성 지표가 다수 클래스에 편향된 수치를 산출하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 다양성 지표를 개선하고 가지치기 방안을 결합하여 유사 모델을 판별하고 상호 다양성이 높은 후보 모델들을 앙상블에 포함시키는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 제안한 방법으로 구성된 앙상블이 불균형이 심한 데이터의 분류 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.678-679
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• 2024

그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 실세계 그래프 데이터에 대한 다양한 다운스트림 작업들에서 우수한 성능을 보여 왔다. 그러나, 최근 연구는 GNN 의 예측 결과가 데이터 내 특정 집단에 대한 차별을 내포할 수 있음을 지적했다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 공정성을 고려할 수 있는 GNN 방법들이 설계되어 오고 있으나, 아직 실세계 그래프 데이터가 공정성 관점에서 어떠한 특성을 가지고 있는지에 대한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 공정성 평가 지표를 활용하여 실세계 그래프 데이터의 공정성을 비교 분석한다. 실험 결과, 실세계 그래프 데이터들은 도메인 혹은 평가 지표에 따라 다른 특성을 가진다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.374-379
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• 2004

지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다 기존의 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 점을 개별적으로 각각의 점이 지표를 구성하는지를 시험한다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 다량의 점을 포함한 데이터를 처리하려면 시험과 관련되어 심각한 계산량이 유발되어 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹핑하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법은 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 표면집단들로부터 지표를 구성하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 제안된 방법을 항공라이다 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.579-580
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• 2023

본 논문에서는 동물의 십자인대 질환의 진단지표인 경골고원각도(TPA)를 자동으로 측정하는 딥러닝 소프트웨어 기법을 제안한다. 동물 X-ray 영상에서 나타나는 피사체의 위치와 형태에 대한 다양한 변이는 TPA(Tibial Plateau Angle) 지표 산출에 필요한 특징점 검출과정에서 학습 효율을 현저하게 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반 모델을 사용하여 일차적으로 경골영역의 분할 단계를 수행하고, 이어서 경골 상단부의 과간융기와 복사뼈의 중심점을 찾는 과정을 Resnet 기반의 특징점 추출 모듈로서 구현함으로써 학습의 효율과 지표 검출의 정확도를 향상시켰다. 총 201 개의 실제 X-ray 영상을 사용하여 학습 속도와 영역 분할 및 특징점 추출의 정확도 측면을 고려함으로 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1223-1226
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• 2021

본 논문은 비대면 한국어 회화 시험 연습용 안드로이드 애플리케이션을 제안한다. 한국어 학습에 대한 수요가 증가함에 따라 효과적인 한국어 회화 학습을 위해선 시·공간의 제약이 없는 학습 환경에서 사용자에게 구체적인 평가 지표를 제공할 필요성이 있다. 본 연구는 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 한국어 회화 능력을 평가하는 알고리즘과 개인의 취약점을 보완할 수 있는 비대면 학습 플랫폼을 제시하였다는데 의의가 있다. 본 논문의 결과를 통해 회화 학습의 비용을 절감하고, 효율적인 언택트 학습 지원이 가능할 것으로 기대한다.