• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.355-357
• /
• 2020

최근 에너지 효율의 중요성이 높아지고 에너지 공급 형태가 다변화하면서 다양한 에너지원을 효율적으로 관리할 수 있는 마이크로그리드 개념이 중요해지고 있다. 본 연구의 산업단지 마이크로그리드 열거래 플랫폼은 실증사이트의 전기 및 열에너지 모니터링 기능과 열에너지 거래 정산 기능을 가지며, 이를 위해 정확하고 안정적인 실증사이트 데이터가 필요하다. 하지만 실증사이트 데이터는 에너지 단위의 불일치, 센서 및 현장 운영상태에 따른 불안정성 등의 문제가 있어 수집 직후 열거래 플랫폼에서 활용할 수 없다. 따라서 수집된 데이터를 활용하기 위해 엔진 최대 출력량, 최대 전력 사용량 등의 변수별 특성을 고려하여 데이터 전처리 프로세스를 설계 및 적용하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.103-116
• /
• 2017

In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.141-148
• /
• 2002

As the city in Korea has been developed rapidly and quantitatively, land viewscape has been neglected and is being recognized as one of the important issue that we have to interest in now. But land viewscape scene has not yet constructed numerically and objectively, therefore the analysis of urban viewscape had been made inefficiently, nonsystmetically, inexactively. In this study, the quantitative analysis of urban viewscape by using digital photogrammetry and GIS was made. At the result of this study, it was showed that 3D analysis of urban viewscape using digital photogrammetry is numerical, quantitative and objective not intuitive, quantitative and subjective.

• Review of KIISC
• /
• v.29 no.3
• /
• pp.29-36
• /
• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2007.11a
• /
• pp.219-222
• /
• 2007

무선방송환경은 모바일 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이터를 보낼 수 있다는 특징으로 인하여 많은 관심을 받아왔다. 그러나 기존 대부분의 연구는 한 개의 독립적인 데이터를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 하였고, 질의어와 같이 상호 관련된 여러 데이터를 동시에 획득해야 하는 경우에 대한 연구는 미비했다. 또한 그러한 논문들에서도 질의어 내의 데이터들이 다른 채널상의 동일시간에 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되어 왔고 각 데이터의 요청빈도에 따른 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 우리는 본 논문에서 이러한 데이터들을 채널에 할당하는 문제뿐만 아니라 여러 질의어에 포함되어 상대적으로 요청빈도가 높은 데이터들을 한 방송 사이클 동안 다중 채널상에 여러 번 할당되게 하여 해당 질의어에 속한 데이터들을 모두 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 줄이는 새로운 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2013.05a
• /
• pp.648-651
• /
• 2013

클라우드 시스템에서는 데이터 소유자가 아닌 클라우드 서비스 제공자가 각 개인의 데이터에 대한 저장과 관리를 책임진다. 따라서 클라우드 서버 상의 사용자 데이터에 대한 보안을 보장해 주는 것이 가장 중요한 이슈이다. 데이터 보안 문제는 안전하고 효율적인 접근제어 기술을 통해 해결 할 수 있다. 기존 시스템에서 많이 이용되고 있는 RBAC(Role based access control)은 접근제어의 형태가 주로 수직적이고, 데이터 접근가능 여부를 역할이라는 고정적인 값에 따라 결정하기 때문에 동적인 클라우드 환경에 적합하지 않다. 반면 HASBE(Hierarchical attribute set based encryption) 모델은 ABAC(Attribute based access control)를 통해 유연하고 탄력적인 접근제어를 제공한다. 또한 HASBE 는 인가자(Authority)와 사용자의 관계 모델이 계층적인 구조를 갖고 있기 때문에 큰 조직에서 수많은 사용자들의 데이터 관리와 키 분배를 좀더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 위의 계층적인 모델에서 더 나아가서, 실제 클라우드 환경에서 데이터가 가질 수 있는 복잡한 속성과 인가자의 관계를 고려해 다중 인가자의 개념이 더해진 모델을 제안한다.

• Journal of KIISE
• /
• v.44 no.11
• /
• pp.1149-1155
• /
• 2017

Recently, with the development of communication technology, it has become possible to collect various sensor data that indicate the environmental stimuli within a space. In this paper, we propose a group emotion prediction system using a modular Bayesian network that was designed considering the psychological impact of environmental stimuli. A Bayesian network can compensate for the uncertain and incomplete characteristics of the sensor data by the probabilistic consideration of the evidence for reasoning. Also, modularizing the Bayesian network has enabled flexible response and efficient reasoning of environmental stimulus fluctuations within the space. To verify the performance of the system, we predict public emotion based on the brightness, volume, temperature, humidity, color temperature, sound, smell, and group emotion data collected in a kindergarten. Experimental results show that the accuracy of the proposed method is 85% greater than that of other classification methods. Using quantitative and qualitative analyses, we explore the possibilities and limitations of probabilistic methodology for predicting group emotion.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.909-914
• /
• 2024

This study suggests a quantitative evaluation of transfer learning, which is widely used in various AI fields, including image recognition for robot vision. Quantitative and qualitative analyses of results applying transfer learning are presented, but transfer learning itself is not discussed. Therefore, this study proposes a quantitative evaluation of transfer learning itself based on MNIST, a handwritten digit database. For the reference network, the change in recognition accuracy according to the depth of the transfer learning frozen layer and the ratio of transfer learning data and pre-training data is tracked. It is observed that when freezing up to the first layer and the ratio of transfer learning data is more than 3%, the recognition accuracy of more than 90% can be stably maintained. The transfer learning quantitative evaluation method of this study can be used to implement transfer learning optimized according to the network structure and type of data in the future, and will expand the scope of the use of robot vision and image analysis AI in various environments.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1431-1434
• /
• 2006

본 논문에서는 디지털 재정 예산 혁신을 위한 'IT정책자금 재정 집행 실시간 통합 관리 시스템'의 설계와 구축 관련하여 정보통신부의 전체 예산을 대상으로 연구를 수행하였다. 구현된 시스템에서는 본부 와 산하기관간의 예산 시스템 연계 방법 과 데이터 처리 방법 그리고 수집된 데이터를 최고 관리자, 예산 관리자, 기관별 예산 담당자 등 분야별 당사자들이 권한에 따라 제한된 범위의 관리 대상 항목들을 처리할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 집행된 예산에 대하여 표준화된 비목 별로 구분하여 관리 하고 이를 정성적으로 분석하여 집행 상태를 개선시킬 수 있는 방법을 구현하였다. 이를 통하여 정부 공공 예산의 계획 및 집행에 대하여 본부 및 산하 기관 전체를 연계하여 예산 집행 상황을 실시간으로 모니터링 하고 관리하는 방법을 구현하였으며, 정부 IT 예산에 대한 적기 집행과 집행 예산의 배정부터 집행까지의 흐름 상황을 실시간으로 관리할 수 있는 시스템의 구현에 대하여 최적화된 방법을 제시하였다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.19-22
• /
• 2016

Many Studies have been actively conducted on the early diagnosis of the crop pest utilizing IT technology. The purpose of the paper is to discuss on the image processing method capable of detecting the crop leaf pest prematurely by analyzing the image of the leaf received from the camera sensor. This paper proposes an algorithm of diagnosing leaf infection by utilizing an improved K means clustering method. Leaf infection grouping test showed that the proposed algorithm illustrated a better performance in the qualitative evaluation.