• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.819-822
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• 2011

2006년 12월 1일 FRCP 개정안이 발표되면서 e-Discovery를 제정함으로 기업 시스템 내의 ESI에 대한 통합적인 관리가 필요하게 되었다. e-Discovery는 시스템 내의 ESI들을 모두 검토해야 함으로 비용과 시간을 줄이기 위한 e-Discovery 지원 도구가 필요하다. 하지만 국내의 e-Discovery 분야는 거의 시작단계이거나 이제 시작해야 하는 단계라고 볼 수 있으며, e-Discovery 지원 도구들은 외국산 s/w가 대부분이다. 본 논문에서는 e-Discovery 분야에서 가장 중요하다고 볼 수 있는 ESI 수집을 위해 이용되는 여러 e-Discovery 도구들의 기능을 분석하여 어떤 시스템에도 유연성있게 구축될 수 있는 개방적인 오픈소스 기반의 ESI 수집 지원 도구의 설계를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1564-1567
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• 2011

SNG(social network game)은 최근 보편화된 SNS(social network service)를 기반으로 하는 게임으로 단순한 인터페이스와 진행방법을 제공하는 캐주얼 게임 위주로 서비스되고 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 인적관계를 형성시켜주는 SNS 의 정의 및 SNS 에서 발전된 게임모델인 SNG 를 정의하고, SNS 와 SNG 의 결합모델을 3 가지로 분류하고 각각의 사례에 대해 분석한다. SNS 기반 SNG 서비스 모델로, SNS 서비스 1 위 업체인 Facebook 을 중심으로 소개하였으며, SNS 서비스를 이용하는 사용자 규모 및 서비스되고 있는 SNG 의 진행방식 및 특징을 설명한다. 다른 결합유형으로, 기존 온라인 게임 기반의 SNS 서비스 및 신규 SNS/신규 SNG 모델을 소개하고 각각의 예를 소개하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.299-300
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• 2021

비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.321-322
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• 2021

본 연구는 누구나 일상생활에서 개인의 체력상태를 진단하고 평가하여 건강을 유지할 수 있도록 체력측정이 가능한 스텝박스를 개발하고 이를 통해 본인의 체력수준을 예측하고 수집된 데이터를 활용하여 이력을 관리함으로서 체력저하에 따라 유발될 수 있는 질환이나 질병을 예방하고 개선하는데 목적이 있다. 저비용, 실용성, 반복성, 휴대성 등의 이점을 지닌 IT기반의 스텝박스는 현재 국내 개발되어 있는 건강체력 측정 장비의 한계점을 보완하여 체력상태 및 결과 진단뿐만 아니라 연령대별 건강 척도를 제시함으로서 신체활동 참여를 유도할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.309-310
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• 2021

본 연구는 건강 이상 감지를 위해 보폭 이상을 판단하는 신발과 어플리케이션을 연동하여 알츠하이머 등의 뇌손상으로 인한 보폭 이상을 미연에 예방하고 개선하는데 목적이 있다. 보행 이상 감지를 위해 보폭을 판단하는 건강진단신발은 측정부가 설치되며, 알츠하이머 등의 뇌손상에 의해 보폭이 줄어드는 경우 보폭이 좁아지는 것을 경고함으로써 장소와 시간에 구애받지 않고 신발착용자 스스로 보행 진단 및 교정이 이루어질 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2020

DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 현재의 인터넷 환경뿐만 아니라 NDN에서도 정상적인 서비스를 저해시키는 주요 문제이며 이에 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 DDoS 공격이 가해질 때 NDN 라우터의 PIT(Pending Interest Table) 가용성 저해로 인해 발생하는 문제 해결에 중점을 둔다. 이를 위한 방안으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘을 기반으로 하는 기법을 적용하고, 시뮬레이션을 통한 측정 결과를 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.172-175
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• 2020

최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.300-303
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• 2020

코로나 19사태로 인한 '사회적 거리두기' 운동이 지속되면서 사람들의 생활 형태가 변화된 양상을 띈다. 특히 모임 활동 및 단체 활동의 제한으로 개인 시간이 이전에 비해 증대되었다. 홀로 자택에 머무르는 시간의 증가로 인해 사회적 단절감과 고립감이 심화되며 "코로나 블루"로 일컫어지는 신종 정신 질환이 많은 사람들에게 생겨나 사회적 문제로 이슈화 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회적 문제를 완화시키기 위해 고안된 새로운 디퓨저 개발과정 및 기존 디퓨저에서 볼 수 없었던 IoT기술과 조향기술과의 접목을 통한 차별성에 대해 서술하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.71-74
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• 2022

본 논문은 최적화알고리즘을 이용한 관절각 기반 3차원 자세 추정 기법의 정확도를 휴머노이드 로봇을 이용하여 검증하는 방법을 제안한다. 구글의 자세 추정 오픈소스 패키지인 MPP(MediaPipe Pose)로 특정자세를 취한 휴머노이드 로봇의 관절 좌표를 카메라의 픽셀 좌표로 추출한다. 추출한 픽셀 좌표를 전역최적화 방법인 uDEAS(univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 통해 시상면과 관상면에서의 각도를 추정하고 휴머노이드 로봇의 실제 관절 각도와 비교하여 알고리즘의 정확도를 검증하는 방법을 제시한다.