• Title/Summary/Keyword: 한국외국어대학교

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고위험성 조류인플루엔자(HPAI) 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 (Generating GAN-based Virtual data to Prevent the Spread of Highly Pathogenic Avian Influenza(HPAI))

  • 최대우;한예지;송유한;강태훈;이원빈
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.69-76
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    • 2020
  • 이 연구는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 병원성이 높은 조류인플루엔자 바이러스 감염에 의하여 발생하는 조류의 급성 전염병으로 닭, 오리 등 가금류에서 피해가 심각하게 나타난다. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)는 연중으로 발생하기보다는 겨울철에 집중하여 발생되는 양상을 보이며, 특정 기간에는 아예 발생하지 않는 경우가 있다. 이와 같은 HPAI의 특성으로 인해 충분한 양의 실제 데이터가 축적되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문 연구에서는 GAN 네트워크를 활용하여 결측치를 포함하고 있는 실제와 유사한 데이터를 생성하였으며 해당 과정을 소개한다. 본 연구 결과는 HPAI가 발생하지 않은 특정 시기에 대하여 실제와 유사한 시뮬레이션 데이터를 생성하여 위험도를 측정하는데 이용될 수 있다.

스마트폰과 RFID를 이용한 u-테마파크 모델의 설계 및 구현 (Using Smart Phone and RFID Technology for making Ubiquitous Thema Park)

  • 신재명;김두형;안홍범;박상원;홍진표
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1478-1481
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    • 2010
  • 기존의 테마파크에 RFID를 이용하면 보다 편리하게 출입관리를 할 수 있고, 카드 한 장으로 테마파크 내에서 결제부터 부대시설과 서비스까지 이용할 수 있다. 이러한 모델은 이미 서브원 곤지암리조트 스키장과 캐리비언베이 워터파크 등 에서 도입하여 사용하고 있다[1][2]. 그러나 RFID를 이용한 유비쿼터스 모델들의 공통적인 단점은 RFID 카드 사용에 대한 피드백을 받을 수 없다는 것이다. 다시 말해서 RFID 카드에 대한 정보를 사용자는 모르기 때문에 자신이 RFID 카드로 무엇을 얼마나 결제했는지, 어떠한 서비스를 사용했는지 다시 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 시스템에 스마트폰을 이용하여 사용자와 테마파크를 유기적으로 연결시켜줌으로써, 스마트폰을 통해 자신의 결제정보, 서비스 이용내역 등을 실시간으로 확인 가능할 수 있는 u-테마파크 모델을 제시한다. u-테마파크 모델을 이용하면 스마트폰을 통해 부대시설(놀이공원의 놀이기구, 스키장의 리프트 등)의 대기시간을 실시간으로 확인할 수 있고, RFID 카드를 소지한 일행의 위치를 찾을 수 있으며, 테마파크의 모든 이용객들과 정보를 교환할 수 있는 SNS(Social Network Service)등의 새로운 서비스를 제공할 수 있다. 테마파크 측에서는 실시간으로 취합되는 고객정보를 이용하여 이용률이 떨어지는 고객들의 특징을 파악해 해당 고객들에게 맞는 서비스를 제공하고 맞춤 마케팅을 하는 등의 체계적인 관리를 할 수 있어 다양한 마케팅과 새로운 서비스 제공이 가능하다는 이점이 있다.

생성형 인공지능을 활용한 외국어 작문 자가 학습 시스템 (Foreign Language Self Study Learning System Using Generative Artificial Intelligence)

  • 김지웅;이정준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.587-588
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    • 2023
  • 최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.

AWS와 라즈베리 파이를 활용한 AI 스케줄러에 대한 연구 (AI Scheduler using AWS and Raspberry Pi)

  • 전지원;임채연;정병호;이성진;문상호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.370-372
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    • 2021
  • 보건복지부 노인성 치매 임상 연구센터에 따르면 2020년 65세 이상의 한국 노인 중 치매환자 수는 84만 명으로 치매 유병률은 10.39%에 달한다. 노인 10명 중 1명이 걸릴 정도의 유병률이지만 가족이 하루 종일 돌보기에는 어려움이 있다. 일정 관리가 저장된 AI 스피커 시스템을 활용하면 독거 노인의 상태 및 일정을 관리할 수 있다고 판단된다. 본 논문은 치매환자의 AI 스케쥴러를 위한 모듈을 구현하였다. 라즈베리 파이의 내부에 원격 IoT인 AWS를 연동하고, 구글 API의 캘린더를 활용하여 일정을 스피커로 출력하도록 구성되었다. 본 연구를 통해, 일정관리의 용이함으로 치매 환자 관리 및 일정 조정에 도움 될 것으로 판단된다.

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아두이노를 활용한 식물재배 시스템에 대한 연구 (Plant Cultivation System using Arduino)

  • 김민주;박진우;장동환;김시현;윤호식;이성진;문상호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.386-388
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    • 2021
  • 2019년도의 세계기상기구(WMO)의 자료에 따르면, 2015~2019년의 전 지구 평균기온은 산업화 이전 시기(1850~1900년)보다 1.1℃ 상승하였다. 평균기온이 1.5℃가 상승할 경우 극한 고온, 호우 및 가뭄 등 자연재해의 발생이 증가할 것이며 이러한 변화가 온난화 속도와 규모에 따라 더욱 심화할 것으로 전망하였다. 이러한 지구온난화의 영향으로 인해 지구 지표면 기온이 점차 상승하게 되면서 열대지방에서나 재배할 수 있었던 과일을 우리나라에서도 열대과일이 재배되어 수확하는 현상을 볼 수 있게 되었다. 유엔 산하 기후변화에 관한 정부 간 협의체 IPCC가 발표한 5차 보고서에 따르면 지금 추세대로라면 21세기 말(2081~2100년) 세계 평균기온 현재보다 3.7도가 상승할 것으로 전망했다. 점진적으로 기온이 상승하면 우리나라의 현재 좋은 품질의 과일을 생산할 수 있는 재배지역이 미래에는 불리한 지역으로 바뀔 수 있다는 위기에 직면하게 되었다고 판단된다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 재배자가 원하는 식물의 성장을 위해 맞춤 환경을 제공하는 식물재배 시스템을 개발한다.

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컴퓨터 프로그래밍 과제 관리 시스템 (A Management System for Computer Programming Assignments)

  • 정찬호;김세기;김희철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.591-594
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    • 2007
  • 프로그래밍 과제는 자료구조 및 알고리즘에 관련된 이론을 습득하고, 문제해결 능력을 기르는 효과적인 교육방법 중 하나이다. 최근 교수-학습 과정에서 컴퓨터의 활용성을 고려할 때, 과제를 출제하고 평가, 피드백을 제공하는 과정이 자동화 된다면, 일련의 과정을 수행하는데 드는 시간과 비용, 그리고 노력의 절감이 가능할 것이다. 따라서 본 논문에서는 과제의 출제와 제출, 평가, 피드백을 제공할 수 있는 일련의 시스템을 설계하고 개발 하였다.

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공공 빅데이터를 사용한 자전거 교통 시스템 설계 및 활용 (Building and Application of Bicycle Transportation System Utilizing Public Big Data)

  • 송병준;최현호;손주희;문유진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.433-434
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    • 2019
  • 이 논문은 공공 빅 데이터를 활용하여 '서울자전거 따릉이'를 기반으로 자전거 교통 데이터베이스 시스템을 제작하고, 제작한 데이터베이스 시스템을 활용하는 예시를 보여주고 있습니다. 데이터베이스 시스템의 제작 과정을 통하여 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 제작 및 가공 과정, 데이터베이스 시스템의 유용한 활용 예시를 확인할 수 있습니다. 버스, 택시와 같이 따릉이와 연계할 수 있는 다양한 대중교통 데이터를 추가로 활용한다면 더욱 정확하게 따릉이의 발전방향과 혼잡한 교통 환경 개선을 제시할 수 있는 유용한 정보를 도출할 수 있을 것이다.

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학교 서비스를 위한 웹 기반 SNS 시스템 구현 (Implementation of Web-based Social Network Service Systems for Campus Management)

  • 김선중;김준영;임승호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.90-93
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    • 2013
  • 최근 IT Service 에는 SNS 즉, Social Network Service가 주를 이루고 있다. Facebook, Twitter 등 자신의 일상을 친구들과 공유하는 웹 기반 Service가 사람들에게 많이 이용되고 인기를 끌고 있다. SNS system이 일반화되어 가면서, 보다 전문적이고 국소적인 분야에 특성화되어 발전되어 나갈 것으로 보이며, 이러한 SNS 시스템을 최적화 하기 위해 SNS 프로토타입을 직접 개발해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 정도 규모의 서비스를 위한 웹 기반의 SNS들이 어떠한 구조로 이루어져 있으며, 어떠한 원리로 동작하는지 알아보고, Server, DataBase, PHP 를 이용하여 웹 기반 SNS 시스템을 직접 구현하고 시연해 봄으로써 SNS System에 대한 이해를 해보고, SNS system에 대한 향후 방향을 모색해 보도록 한다.

휴대형 단말기용 심전도 신호의 잡음 제거 및 해석 방법 (A Method for Denosing and Analyzing ECG Signals for a Portable Device)

  • 조신영;오세준;김상철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1494-1497
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    • 2010
  • 휴대형 심전도 단말기의 신호에서 잡음을 제거하고, 파형의 특징점을 찾아 임상파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 본 방법으로 생성되는 심전도 형태와 임상 파라미터는 전문가의 소견으로 실제 사용상 만족할 만한 수준이었다. 우리의 조사에 의하면, 휴대형 단말기에서와 같이 잡음 수준이 높은 심전도 신호의 잡음 제거 및 해석에 대한 연구는 거의 발표된 적이 없다.

RISC-V 가상플랫폼 기반 Yolov3-tiny 물체 탐지 딥러닝 모델 구현 (Implementation of Yolov3-tiny Object Detection Deep Learning Model over RISC-V Virtual Platform)

  • 김도영;설희관;임승호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.576-578
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    • 2022
  • 딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.