• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.231.2-231.2
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• 2015

본 연구에서는 나노갭 소자에 미세유체 수직 이중층을 도입하여 상층에 존재하는 금나노입자를 검출하였다. 형성된 수직 이중 층의 상층에는 검출물질을 주입하였고 하층에는 검출물질과 소자 표면의 전극을 분리 시킬 수 있는 용액을 주입하였다. 수직 이중층의 형성은 크로노암페로메트리(Chronoamperometry)을 이용하여 상층에 흘려준 electrochemical indicator 인 ferricyanide 용액의 전기화학 신호가 발생되지 않음을 통해서 확인하였다. 연속적인 수직 이중 층의 흐름에서 유전영동법을 이용하여 상층에 존재하는 금나노입자들을 나노갭전극으로 유도포획 하였고 이때 실시간으로 변하는 전류 값으로부터 금나노입자의 검출여부를 판단하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.418-420
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• 2001

하나의 송신자가 동일한 데이터를 다수의 수신자들에게 전송하는 인터넷 방송 서비스, 파일 전송 서비스, 뉴스, 증권 서비스 등에 있어서 멀티캐스트는 효율적인 수단을 제공한다. 이러한 멀티캐스트의 효율성이 부각되면서 확장성 및 신뢰성을 보장하기 위한 다양한 프로토콜들이 제안되었다. 최근에는 망의 트리 구조를 알고 있는 라우터를 이용하여 지역 그룹내의 응답자(Replier)를 선정하여 손실된 패킷에 대한 재전송을 처리해 주는 방범에 대한 연구가 진행되고 있다. 이 경우, 지역 그룹내의 응답자는 망의 상태에 따라 임의적으로 선택되므로 멀티 캐스트 그룹내의 모든 수신자들은 응답자가 될 가능성을 가지고 있다. 따라서 모든 수신자들은 손실복구를 위한 버퍼를 가지며 수신한 패킷을 저장하게 된다. 본 논문에서는 지역 그룹내외 모든 수신자가 수신했을 패킷을 응답자의 버퍼에서 지우는 시점을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 지역 그룹을 대표하는 삭제자(Eraser)로부터의 ACK를 기반으로 응답자는 불필요한 패킷을 판단하고 버퍼에서 해당 패킷들을 비우게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.77-79
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• 2012

본 논문에서는 임베디드 시스템으로의 적용을 위한 균형이진트리 방식의 허프만 코딩 복호화 방법에 대하여 논한다. 그리고 구현된 전체 시스템의 간단한 코드 최적화(code optimization)를 추가하여 시스템 전체의 처리 속도를 감소시키고자 하였다. 본문에서는 구현된 복호화 성능 향상의 정확한 측정을 위하여 하드웨어 시뮬레이터를 사용했다. 이를 통해서 실질적인 환경에서 어느 정도의 duration으로 동작될 수 있는지, 그리고 해당 환경에서 얼마나 성능을 향상시킬 수 있을지를 비교적 정확하게 판단할 수 있도록 했다. 본문의 마지막에 명시된 대로, 최적화의 결과로, 허프만 코드를 표에서 찾는 기존의 방법에 비하여, 복호화 부분과 복호화 부분을 제외한 시스템 코드 최적화 각각 36%, 2%의 duration 횟수의 감소를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1581-1584
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• 2005

위치기반 서비스는 일반적으로 사용자에게 매우 유용한 정보를 제공하기 때문에 위치기반 서비스를 제공하는 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 위치기반 서비스 시스템 개발 초기에 설계중인 시스템을 최적화하기 위한 방법에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문은 설계중인 위치기반 서비스 시스템을 분석하는 시뮬레이션 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 자연어로 기술된 전통적인 위치기반 서비스 시스템의 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 실행하여 설계 중인 시스템이 사용자가 요구하는 서비스의 질을 만족하는지 그렇지 않은지를 판단한다. 전자의 경우에는 자원을 절약하여 시스템 구축비용을 절감하는 방안을 모색할 수 있으며, 후자의 경우에는 설계 중인 시스템을 최소의 비용으로 보강하는 방안을 시뮬레이션을 통하여 모색할 수 있다 .

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.375-378
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• 2008

생태방음벽의 적합한 식물종은 최소한의 유지관리만을 통해 성장할 수 있는 식물을 선정하는 것이 매우 중요하다. 지상부의 성장이 억제되고, 지하부의 성장이 활발해야 하기 때문에 레볼센트리, 소나타, 페난트 등이 가장 적합한 식물종으로 판단된다. 코스모스의 경우는 발아율, 생명력, 번식력 등이 매우 좋으나 지하부의 성장이 다른 품종에 비해 약 35%이상 크게 성장하고 지하부의 성장이 50%미만이기 때문에 식생방음벽으로서는 적합하지 않다. 그리고 여러 조건을 충족할 수 있는 추후 실험이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.351-353
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• 2011

본 논문에서는 CCD카메라로부터 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 산불 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불 연기의 느린 움직임을 보완하기 위해 모든 프레임 대신에 변화가 큰 프레임들을 키 프레임으로 지정하고 지정된 키 프레임의 이전 100프레임 동안의 가 특징 값을 누적시켜 특징 백터를 추출한다. 이후, 학습 데이터들로부터 추출된 특징백터의 훈련과정을 통해 50개의 결정 트리를 갖는 Random Forest를 생성한다. Random Forest는 산불 연기의 정도에 따라 4개의 상태를 나타내는 클래스들로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 해당 영역이 연기인지 아닌지를 최종 판단한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.66-71
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• 2010

BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.547-550
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• 2020

노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1085-1087
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• 2021

이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.