• Annual Conference of KIPS
• /
• 2014.11a
• /
• pp.998-1001
• /
• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2018.10a
• /
• pp.778-781
• /
• 2018

본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2018.10a
• /
• pp.60-62
• /
• 2018

본 논문에서는 리눅스에서 제공하는 성능 분석 도구들을 활용하여 사용자가 원하는 모니터링 매트릭을 동적으로 등록하고 모니터링 할 수 있는 확장 가능한 하둡 응용 모니터링 서비스의 시계열 데이터 관리 방안을 다룬다. 본 논문에서는 이를 위해서 시계열 데이터를 위한 관계형 데이터베이스인 TimeScaleDB를 사용하였으며 동적으로 변경가능한 모니터링 메트릭 데이터가 하이퍼테이블의 관리를 통해서 구조화된 밀집 데이터 형태로 효율적으로 관리될 수 있음을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.04b
• /
• pp.1535-1538
• /
• 2002

본 논문에서는 컨텍스트 인식의 모바일 추천 시스템의 설계를 다룬다. 컨텍스트란 컴퓨터의 위치, 시각, 온도 등을 의미하며 컨텍스트 인식 컴퓨팅이란 이러한 정보들을 이용하는 컴퓨팅을 의미한다. 본 논문에서는 핸드폰이나 PDA와 같은 이동단말기에 GIS 센서가 부착되어 있다고 가정하고 이들 단말기를 통하여 위치정보를 수집한 후에 이를 이용하여 백화점과 같은 매장에서 고객에게 상품을 추천하여 주는 시스템을 설계하였다. 이동 단말기는 일정한 시간간격으로 자신의 위치를 서버로 전송하고 전송된 데이터는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 데이터는 간단한 데이터 분석 알고리즘 통해서 단말기 사용자의 구매경향과 흥미도를 예측하여 이를 상품 추천 서버에 제공하고 상품 추천 서버는 이들을 바탕으로 사용자에게 최적의 상품을 추천하게 된다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.04b
• /
• pp.927-930
• /
• 2002

본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.439-445
• /
• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.491-494
• /
• 2004

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 상품을 추천하는 연구들은 다양하게 발전하고 있지만 추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 상품을 구매할 시점을 추천해 주는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준 시계열 패턴과 유사한 시계열 패턴을 정규화 변환된 유사도로써 검색한다. 검색된 과거 가격 패턴을 기준으로 미래 가격 패턴을 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화에 따라 상품 구매시점을 추천한다. 또한 본 논문에서는 이러한 구매시점을 추천하는 상품 추천 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.69-71
• /
• 1999

최근에 인터넷상의 방대한 정보가 존재함에 따라 이들 정보들을 통합 관리할 필요성이 증대하고 있다. 본 논문은 인터넷 상의 방대한 정보 중에 사용자에게 필요한 정보를 발견하여 모아주는 XML 기반 중재 시스템의 중요한 요소인 질의 및 검색 사용자 인터페이스를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 질의 및 검색 인터페이스는 UML 클래스 다이어그램을 이용하므로써 XML 문서의 엘리먼트들 간의 집단화 관계 등 객체지향적인 특성을 그대로 반영할 수 있으며, 객체지향 데이터베이스 상의 저장된 문서와 쉽게 연계될 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.184-186
• /
• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R＊-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R＊-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R＊-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.187-189
• /
• 2001

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.