• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.383-385
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• 2021

According to a paper on estimating and forecasting the size of the pet-related industry published in 2018, 26.9% of the nation's pet-owned households were in their 30s and one-person households, consisting only of couples, as of 2015. Regarding the social increase in single-person households and double-income couples, it is believed that the surge in neglect time and lack of training time that pets do not want is a problem. This paper conducted the development of hardware and software products for the training and management of companion animals using Lego Mind Storm. Lego mind Storm is equipped with a variety of sensors and can produce equipment to train or care pets with simple programming through easy assembly and visual scripting. It is also expected that switching to new equipment will be easy because it is well modularized. We hope that this study will help the training and management of pets when the expansion of the pet market becomes active through this study.

• Journal of KIBIM
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• v.12 no.2
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• pp.1-11
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• 2022

Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.293-299
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• 2021

본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1674-1677
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• 2010

고객관리가 대두되면서 고객유지 및 관리를 위한 마케팅 기법 중에서 중요한 것이 마일리지 적립마케팅이며, 대표적인 방식으로 자바 카드(Java card)와 같은 스마트 카드 방식 및 스티커 또는 쿠폰, 도장을 이용한 방식을 들 수 있다. 그러나 현재 많은 업계에서 도입한 마일리지 관리가 오히려 다수의 마일리지 카드 소지로 인해 고객에게 불편함을 주고 있다. 몇몇 기업에서는 같은 계열사의 마일리지를 통합 관리하는 방식을 선보였으나, 불편함을 줄이기엔 역부족이었다. 본 논문에서는 현재 국내 및 전 세계에서 스마트폰 이용이 확산되고 있는 시점에서 스마트 폰의 한 종류인 애플사의 아이폰 어플리케이션, 즉 앱(App)을 활용하여 개인의 마일리지를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 마일리지 통합 관리 시스템을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.467-472
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• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.9-10
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 취업준비생들의 데이터에 의하여 취업 가능 여부와 그에 따른 유용한 정보들을 얻기 위한 시스템을 제안한다. 취업 가능성이 성공적으로 평가된다면 예비 사회인, 취업준비생, 대학생들이 미리 취업 준비가 어느 정도 이루어졌는지 본인의 위치를 평가할 수 있으며 강점과 약점을 파악할 수 있을 것이다. 본 연구를 위해 취업생 및 취업준비생 데이터를 포함하는 CSV파일을 생성하였고, 딥러닝을 활용하여 유용한 정보들을 추출해내는데 성공했다. 이를 통해 취업 가능성 예측 프로그램은 취업준비생들과 기업의 인사관리자들에게 커다란 이점을 제공할 수 있을 것으로 보인다. 더 나아가 이 프로그램은 기업 구성원들의 업무능력을 평가할 수 있는 프로그램으로도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.455-456
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• 2024

현재 폐교된 학교의 데이터들과 후에 폐교될 위험이 있는 학교들의 데이터를 활용하여, 민간, 국가기관 모두에 유용한 데이터를 제공할 수 있는 시스템을 구축하였다. 사용한 데이터로는 22년도 출산율, 14년도 출산율, 지역별 폐교 이용 현황, 전체 폐교 데이터, 현재 학교 인원 현황에 관한 자료를 활용했다. 이같은 데이터를 통해 현재 운영되고 있는 학교 중 폐교 위험의 범주 안에 들어가 있는 학교를 가중치 전략으로 추출할 수 있게 만들었다. 시스템 예측 결과, 현재까지 폐교된 학교들보다 더 많은 학교들이 폐교위기에 처해있고, 더 많은 학교들이 폐교될 것으로 예상된다. 급감하는 출산률을 보아 폐교되는 추세를 줄일 수 없다. 따라서 정부 차원에서 폐교 대부와 경매, 폐교활용 조건을 완화시키고, 학교 건물들을 대책없이 방치시키는 일을 미리 대비해야 한다고 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.493-498
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• 2006

본 연구에서는 온라인 상에서 대학학위 과정 교육을 목적으로 제작된 외국어 콘텐츠의 웹 아이덴티티 규명의 필요성과 규명된 웹 아이덴티티와 학습동기유발간의 상관관계를 연구하는데 중점을 둔다. 본 연구에서 채택된 외국어 교육 콘텐츠는 타 교육 분야보다 각 민족 언어의 아이덴티티가 시각적으로 재현되는 방식이 다양하다는 점에서 연구대상으로 부각되었다. 본 연구는 기존에 제시된 바 있는 웹 아이덴티티 분석 기준에서 출발하여 온라인 교육 콘텐츠 측면에서 이를 적용 및 재해석하고, 온라인 교육 콘텐츠 의 웹 아이덴티티 기준을 추가하였다. 따라서, 본 연구는 4년제 학사 학위를 수여하는 국내 0 사이버대학교의 외국어 교육 콘텐츠(영어, 일어, 중국어)의 사례를 웹 아이덴티티를 구현하는 세부 요소--시각디자인측면, 사운드측면, 인터페이스측면--에 맞추어 분석을 시도하였다. 또한 웹 아이덴티티가 적용된 각 외국어 교육 콘텐츠의 교육 효과 획득을 위한 학습동기유발 효과와의 상관관계를 알기 위하여 웹 아이덴티티가 적용, 제작된 외국어 교육 콘텐츠와 웹 아이덴티티가 적용되지 않은 채 제작된 외국어 교육 콘텐츠 간의 주의력, 관련성, 자신감, 만족감 등 학습동기유발 효과를 비교하는 설문 조사를 진행하였다. 이를 통해 온라인 외국어 교육 콘텐츠에 있어서 웹 아이덴티티의 개발과 적용이 외국어 교육 효과를 높이는 학습동기유발에 유의미한 역할을 한다는 것이 확인되었다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.145-153
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• 2020

This study was conducted with funding from the government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) in 2018 with support from the Agricultural, Food, and Rural Affairs Agency, 318069-03-HD040, and is based on artificial intelligence-based HPAI spread analysis and patterning. Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) is coming from abroad through migratory birds, but it is not clear exactly how it spreads to farms. In addition, it is assumed that the main cause of the spread is the vehicle, but the main cause of the spread is not exactly known. However, it is necessary to analyze the relationship between the vehicles and the facilities at the farms where they occur, as the type of vehicles that visit the farms most frequently is between farms and facilities, such as livestock transportation and feed transportation. In this paper, based on the Korea Animal Health Integrated System (KAHIS) data provided by Animal and Plant Quarantine Agency, the main cause of HPAI virus transfer is to be confirmed between vehicles and facilities.