• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.138-143
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• 2008

RFID 기술은 기존의 바코드 기술보다 발전된 무선의 비접촉 인식 기술로서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술로 간주되고 있다. RFID 태그는 기존의 단순한 사물의 인식 기능 중심에서 사물의 상태 및 환경 정보를 감지할 수 있는 센서 태그로의 발전으로 물류 프로세스의 양적, 질적 향상을 도모할 수 있게 되었다. 센서 태그는 환경 정보를 센싱하기 위하여 배터리를 내장하고 있으며, RF Transceiver의 내장 유무에 따라 자체적으로 신호를 보낼 수 있는 active 센서 태그와 리더로부터의 신호를 사용하는 semi-passive 센서 태그로 구분된다. Semi-passive 센서 태그는 배터리를 부착함으로써 passive 태그에 비해 인식률과 인식거리가 향상되었고 active 태그에 비해 단가가 매우 저렴하여 센서 태그가 부착된 물품의 상태를 모니터링하고 환경을 감시하는 다양한 응용에 사용될 수 있다. 이러한 응용의 요구에 따라 Edge Manager는 기존의 passive 태그는 물론 센서 태그를 지원함으로써 상위 응용에게 정제된 결과를 전달할 필요성이 있다. 본 논문에서는 특히 semi-passive 센서 태그를 지원하는 Edge Manager의 설계를 위하여, 센서를 사용한 또 다른 활용 분야인 센서 네트워크에서의 질의 유형을 분석하고, semi-passive 센서 태그의 특징을 고려한 요구사항을 분석한다. Semi-passive 센서 태그는 센서 네트워크의 센서 노드와는 달리 태그 레벨에서 필터링과 병합을 수행할 수 없으므로 Edge Manager에서 이러한 기능이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 Edge Manager에서의 센서 태그 데이터에 대한 질의를 위한 방법으로 EPCglobal ALE 표준명세의 ECSpec을 확장하는 방법을 제안하고, 센서 태그 데이터의 특성을 고려한 필터링 기법과 병합(aggregation) 기법을 적용한 질의 처리가 가능한 Edge Manager의 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.28-30
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• 2006

전자메일은 일상의 연락수단 일 뿐만 아니라 여러 목적의 업무처리에 있어서도 매우 중요한 통신수단이지만 사용자는 전자메일을 처리하는데 상당히 많은 시간이 걸리고 있다. 본 논문은 메일 서버에 도착한 메일의 중요도를 자동적으로 판정하여 빠른 업무 처리에 도움을 주는 메일 클라이언트를 개발하였다. 본 프로그램은 수신된 메일 문서에서 송신처, 제목, 문서 유형 시간제한 어구의 출현 유무 등의 여러 가지 속성값을 추출하여 이를 조합하여 저장한 후, 새로운 전자메일이 도착하였을 때 이미 파악된 사용자의 유형을 파악한 구조화된 지식을 이용하여 전자메일을 자동으로 필터링하는 새로운 개념의 메일 클라이언트를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.21-24
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• 2007

ESM 에서 보안이벤트 분석기술에는 실시간 보안이벤트 필터링 기술, 보안이벤트 상호연관분석기술, 보안이벤트 시각화 분석기술이 활용되고 있다. 기존 보안이벤트 분석기술에서 탐지하지 못하는 미탐을 감소시키고 침입 탐지율을 향상시키기 위하여 보안이벤트 프로파일링 기술을 접목한 침입추론 기술을 제안한다. 보안이벤트를 네트워크 분류, 호스트 분류, 웹 이벤트 분류로 유형을 구분하고 각각을 프로파일링 하여 네트워크 공격의 Anomaly와 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.11-12
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• 2019

IoT 및 SNS의 발달로 인해 관계를 표현하는 그래프 모델링 기법이 활용되고 있다. 실시간 스트림 그래프에서 유사한 모형의 그래프를 탐색하기 위한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 간선의 유형 및 구조적 차이를 고려한 효율적인 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 임계값 기반의 필터링과 스트림 환경에 맞는 연속 서브 그래프 매칭 구조를 제안함으로써 그래프 스트림에 적합한 질의 처리를 수행한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.476-476
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• 2017

최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1289-1297
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• 2006

모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.

• Journal of IKEEE
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• v.18 no.1
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• pp.134-139
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• 2014

According to survey, more than 57.2% of the fall which is the most frequent safety accident of the elders takes place at home. This research aims to verify the fall by measuring and analyzing the floor vibration. And the vibration sensor module was designed with piezo film sensor and operation amplifier. The vibration signals are converted to digital signals through the data acquisition device and vibration sensor module. And then modified the signals into frequency domain to obtain characteristic vibration data. The characteristic signals are verified by K-Nearest Neighbor verification, and experimental results shows the recognition rate 93.6%. Also the fall detection sensor module is useful for extract the meaningful data for fall detection. 10 persons are participated for this experiment.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.27 no.2
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• pp.78-95
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• 2024

For the establishment and comparison of environmental plans across various domains, considering climate change and urban issues, it is crucial to build spatial data at the regional scale classified with consistent criteria. This study mapping the Local Climate Zone (LCZ) of Changwon City, where active climate and environmental research is being conducted, using the protocol suggested by the World Urban Database and Access Portal Tools (WUDAPT). Additionally, to address the fragmentation issue where some grids are classified with different climate characteristics despite being in regions with homogeneous climate traits, a filtering technique was applied, and the LCZ classification characteristics were compared according to the filtering radius. Using satellite images, ground reference data, and the supervised classification machine learning technique Random Forest, classification maps without filtering and with filtering radii of 1, 2, and 3 were produced, and their accuracies were compared. Furthermore, to compare the LCZ classification characteristics according to building types in urban areas, an urban form index used in GIS-based classification methodology was created and compared with the ranges suggested in previous studies. As a result, the overall accuracy was highest when the filtering radius was 1. When comparing the urban form index, the differences between LCZ types were minimal, and most satisfied the ranges of previous studies. However, the study identified a limitation in reflecting the height information of buildings, and it is believed that adding data to complement this would yield results with higher accuracy. The findings of this study can be used as reference material for creating fundamental spatial data for environmental research related to urban climates in South Korea.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.50-54
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• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.816-818
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• 2015

본 논문에서는 질의유형을 통한 검색기반 질의응답 시스템을 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 이를 위해 위키피디아 문서의 링크 데이터를 이용하여 색인 대상문서와 데이터베이스를 구축하는 색인 모델과 2-포아송 모델을 이용하여 얻은 문서들을 색인 데이터베이스를 통해 필터링하여 정답 후보문장을 추출하는 검색모델, 키워드 패턴 매칭 기반 질의유형 분류 모델을 설계하였다.