본 논문에서는 스마트 홈 기반 노약자 응급상황 탐지 및 대응 시스템을 설계하였다. 2 개의 레이다 센서를 활용하여 센서 데이터를 분석하고 분류하며, 사용자의 상태를 취침, 외출, 응급상황 총 3 가지 경우로 식별한다. AWS 서버의 데이터베이스를 통해 응급상황 및 낙상 감지 이력을 축적하여 맞춤형 서비스를 제공한다. 어플리케이션을 통해 응급상황 자동 신고 접수와 센서 오작동시 자동 신고 접수 수동 취소 기능을 제공하는 응급상황 탐지 및 대응 시스템을 소개한다.
최근 오디오 압축 기술의 발전에 힘입은 디지털 음원과 웹 스트리밍의 보급으로, 사용자가 음악 정보에 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 이에 따라 음악을 보다 쉽고 효율적인 방법으로 검색하는 방법뿐 아니라 사용자의 환경에 따라 적절한 음악을 검색할 수 있는 기능의 필요성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 음악의 특징에 따라 분류된 데이터베이스를 사용하고, 사용자의 감정을 분석하여 적절한 음악을 검색하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 감정 입력을 효율적으로 처리하기 위한 방법으로 Thayer의 2D emotional space를 적용하여 Valence-Arousal model의 두 가지의 입력을 처리한다. 가장 적합한 음악의 정보를 얻기 위해 사용된 Fuzzy Inference System의 IF-THEN 규칙을 정의하기 위하여 언어적으로 정의된 기존의 음악 감정 연구 결과를 적용하였고, 도출된 결과와 가장 유사도가 깊은 음악을 우선적으로 검색하도록 설계하였다. 이와 같이 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 사용자 설문조사를 수행하였다.
현대에서 보안의 중요성은 나날이 증가하고 있는 가운데 내부 데이터베이스의 보안을 유지하기 위해 외부망과 단절된 업무망을 유지하는 곳이 많다. 인터넷의 발달에 따른 사용자의 편의성과 각종 어플리케이션의 통합과 이 기종 플랫폼에 따른 기업간 협업문제를 해결하는데 웹서비스가 이상적인 모델로 인정받고 있다. 따라서 단절된 내부망과 외부망과의 연결이 불가피하다. 이에 따라 본 논문에서는 내부망의 보안을 위해 FC채널을 이용하여 네트워크의 연결 없이 웹 서비스가 가능한 모델을 설계하고 구현하였다.
Chung, Hyungku;Kim, Sangchul;Chae, Heerak;Lee, Chan Jong
Annual Conference of KIPS
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2007.11a
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pp.602-604
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2007
본 논문에서는 웹기반의 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹에서 문서를 가져온 후, 문서의 각 문장이 데이터베이스에 저장된 문제 패턴에 일치하는 지를 검사하여 문제를 생성한다. 본 시스템을 통해서 생성되는 문법 문제를 영어 전문가를 통해서 검중한 결과, 대부분의 문제가 TOEIC 실전 문제로 사용하기에 충분한 것이었다. 우리의 조사에 의하면, TOEIC 문법 문제의 자동 생성에 관한 기존 연구는 거의 발표되고 있지 않다.
본 논문은 검색 증강 생성 기법과 ChatGPT 를 결합한 사용자 맞춤 정책 추천 서비스인 ChatPub 을 소개한다. ChatPub 은 대한민국 청년을 대상으로 최소한의 개인 정보를 제공받아 적합한 정책을 추천해 주는 웹 서비스다. 정책 정보 사이트를 실시간으로 반영하는 데이터베이스를 참조함으로써 최신 정책 정보를 반영할 수 있으며, 사용자 친화적인 채팅 인터페이스를 통해 원하는 정책 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 본 서비스를 통해 청년 정책의 접근성을 높이고 다양한 혜택을 쉽게 알림으로써 더 많은 기회를 제공할 수 있다.
모바일 엣지 컴퓨팅 기술은 블록체인과 결합하여 모바일 기기의 낮은 컴퓨팅 파워를 보완함과 동시에 추적성, 무결성이 보장된 데이터베이스를 제공하기에, 미래 IoT 환경에서 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다. 그러나 블록체인 기반 모바일 엣지 컴퓨팅을 안전하고 효율적으로 사용하기 위해 보안이 함께 동반되어야 하며, 본 논문은 이러한 보안의 하나로써 안전한 그룹 서명과 인증 체계를 위해 고려해야 하는 보안 위협을 살펴보고, 이를 완화하기 위한 보안 기술을 살펴보고자 한다.
글로벌 시장에서 Large Language Model(LLM)의 발전이 급속하게 이루어지며 활용도가 높아지고 있지만 특정 유형이나 전문적 지식이 부족할 수 있어 일반화하기 어려우며, 새로운 데이터로 업데이트하기 어렵다는 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 지속적으로 업데이트되는 최신 정보를 포함한 외부 데이터베이스에서 정보를 검색해 응답을 생성하는 Retrieval- Augmented Generation(RAG, 검색 증강 생성) 모델을 도입하여 LLM의 환각 현상을 최소화하고 효율성과 정확성을 향상시키려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LLM의 검색 기능을 강화하기 위한 RAG의 연구 및 평가기법에 대한 최신 연구 동향을 소개하고 실제 산업에서 활용하기 위한 최적화 및 응용 사례를 소개하며 이를 바탕으로 향후 연구 방향성을 제시하고자 한다.
기존의 휴머노이드 로봇 연구에 있어서 지식 베이스 구축으로 인해 로봇이 더 지능화 되어가고 있다. 하지만 지식 획득에 있어서는 대부분의 연구가 성공한 경우에만 초점이 맞추어져 있으므로 로봇이 과거에 실패한 상황에 다시 처했을 때 같은 실패를 되풀이하는 일을 막을 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사례기반 추론(case-based reasoning) 방법을 로봇 계획(planning) 메커니즘에 적용하여, 실패한 지식의 활용 방안을 모색한다. 이를 위하여 실패 지식의 데이터베이스 도입 방안을 살펴보고, 이를 로봇 계획에 적용하는 방법을 제시한다.
도로 네트워크 공간에서 이동 객체 데이터베이스에 들어올 수 있는 질의의 종류는 매우 다양하다. 따라서 이러한 이동 객체 질의들을 처리하기 위한 효과적인 인덱스 구성 기법이 요구된다. 기존에 연구되었던 인덱스들은 처리할 수 있는 질의의 종류가 매우 한정적이었다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간에서 사용될 수 있는 이동 객체 질의들을 정의하고 이를 처리하기 위한 인덱싱 프레임워크를 제안한다. 이러한 인덱싱 프레임워크를 기반으로 도로 네트워크 상의 다양한 이동 객체 질의들을 효과적으로 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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