• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.182-196
• /
• 2024

This study introduces driving pattern analysis and change detection methods using smartphone sensors, based on contrastive learning. These methods characterize driving patterns without labeled data, allowing accurate classification with minimal labeling. In addition, they are robust to domain changes, such as different vehicle types. The study also examined the applicability of these methods to smartphones by comparing them with six lightweight deep-learning models. This comparison supported the development of smartphone-based driving pattern analysis and assistance systems, utilizing smartphone sensors and contrastive learning to enhance driving safety and efficiency while reducing the need for extensive labeled data. This research offers a promising avenue for addressing contemporary transportation challenges and advancing intelligent transportation systems.

• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.9
• /
• pp.1008-1014
• /
• 2016

Data such as Twitter, Facebook, and customer reviews belong to the informal document group, whereas, newspapers that have grammar correction step belong to the formal document group. Finding consistent rules or patterns in informal documents is difficult, as compared to formal documents. Hence, there is a need for additional approaches to improve informal document analysis. In this study, we classified Twitter data, a representative informal document, into ten categories. To improve performance, we revised and expanded features based on LDA(Latent Dirichlet allocation) word distribution. Using LDA top-ranked words, the other words were separated or bundled, and the feature set was thus expanded repeatedly. Finally, we conducted document classification with the expanded features. Experimental results indicated that the proposed method improved the micro-averaged F1-score of 7.11%p, as compared to the results before the feature expansion step.

• Journal of Science and Technology Studies
• /
• v.4 no.2 s.8
• /
• pp.67-101
• /
• 2004

Although the study of citation patterns is an important theme within the sociology of science, due to the fact that it is intimately related to the production, reproduction, and evaluation of knowledge, only sustained theoretical research outlining the differences of citation patterns between the hard and soft sciences has been conducted, and empirical studies nevertheless remain few and far between. The perspectives of institutionalism and constructivism have to attempted to explain different citation patterns between the hard and soft sciences as a contrast between 'what one says' and 'who one is'. Therefore, against this background this study examines the 'theoretical' controversy empirically by comparing the contrasting citation patterns of physics, as a representative of hard science, and sociology, as a representative of soft science. The results, in brief, are as follows: the citaton patterns in physics, as in sociology, vary according to the author's status within the hierarchical employment structure, i. e. whether s/he is a full-time lecturer or not, but diversity of citation patterns according to Ph. D. diploma area is unique to sociology. These results would suggest that the explanation of constructivism is more relevant in explaining variance according to the author's status in the employment hierarchy, but the approach of institutionalism is more appropriate to understanding variance due to Ph. D. diploma area. Furthermore, this implies the complex diversity of the citation patterns between the hard and soft sciences, pointing us to the more qualified conclusion that rather than having to choose between institutionalism and constructivism according to a mutually exclusive either/or logic, these two approaches can in fact be mutually complementary, and these approaches should also be applied piecemeal to different levels of phenomena. In conclusion, this comparative research enables us to assert the following two claims: firstly that physics, as a 'science in society', produces knowledge dependent on social context, and secondly that it also possesses a characteristic that transcends locality from the view of a sociology of knowledge.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.73-75
• /
• 2003

이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.85-89
• /
• 2006

구간값 퍼지집합은 일반적인 퍼지집합보다 언어적인 의사결정 절차에서 매핑의 정확성과 계산의 효율성이 뛰어나고, 규칙의 가중치는 패턴 분류문제에서 분류 경계를 효율적으로 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지규칙 기반 분류방법을 구간값 퍼지규칙 기반 분류방법으로 확장하고 규칙의 가중치를 고려한 분류방법을 제안한다. 모의실험에서는 일반 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법과 구간값 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.327-330
• /
• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.166-169
• /
• 2001

광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.523-525
• /
• 2000

최근 인터넷의 보급이 대중화되면서 전자상거래 시장이 급속도로 커지고 있다. 또한 무선 이동장비의 보급이 증가하고 무선장비의 인터넷 접속 지원이 보편화되면서 기존의 유선망 전자상거래 개념이 무선망에R지 확장되고 이다. 무선 단말기를 전자상거래에 이용하기 위해서는 음성인식에 관한 연구가 절대적이다. 본 논문에서는 전자상거래 응용에 꼭 필요한 음성 숫자인식 시스템에 대해 다루었다. 제안한 알고리즘은 입력 음성 신호를 주파수와 진폭을 이용하여 몇 개의 그룹으로 나눈 후, 그 그룹 내에서 패턴 비교를 통해 숫자 인식 확률을 높이는 다단계 인식 방법을 제안하고자 한다. 개발된 시스템은 대부분의 개인 정보를 담고 있는 숫자 정보의 음성 입력이 가능하게 하므로 많은 전자상거래 시장에 응용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.400-403
• /
• 2011

다양한 특성의 도시공간의 확장은 경제 활동의 활성화는 물론 도시공간에서의 범죄발생 확대로 이어지고 있다. 이에 따라 국민의 생명과 재산보호, 사회질서유지 등을 위한 각종 대책과 경찰의 역할을 확대되고 있으나 효율적인 범죄예방 활동이 부족한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 체계적인 범죄 모니터링을 위한 기초연구의 일환으로 도시공간에서의 범죄가 발생하는 공간에 대한 패턴을 이해하고 분석하여 도시 내 안전구역을 분석하여 GIS 공간분석기법의 효용성을 나타내었다.

• Review of KIISC
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.34-40
• /
• 2008

웹상에서 표시되는 다양한 정보의 유출을 막기 위해서 접근 방법으로 캡처 프로그램이 필요로 하는 시스템 기능의 패턴을 분석한 후 분석된 시스템 기능을 제어하는 방식을 제안한다. 이것은 기존의 다양한 캡처 프로그램을 등록하는 방식과 비교하여 보안 위험 기간을 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라 미래의 잠재 위험에 대해서도 근본적인 대책을 가져다 준다는 점에서 강점이 있다. 향후 시스템 기능 제어 기술을 확장하여 안전한 가상 환경을 제공하는 가상화 보안 기술로 확대 연구를 진행할 계획이다.