• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2023

In order to enhance a model's capability for detecting facial expressions, this research suggests a pipeline that makes use of the GradCAM component. The patching module and the pseudo-labeling module make up the pipeline. The patching component takes the original face image and divides it into four equal parts. These parts are then each input into a 2Dconvolutional layer to produce a feature vector. Each picture segment is assigned a weight token using GradCAM in the pseudo-labeling module, and this token is then merged with the feature vector using principal component analysis. A convolutional neural network based on transfer learning technique is then utilized to extract the deep features. This technique applied on a public dataset MMI and achieved a validation accuracy of 96.06% which is showing the effectiveness of our method.

• Wind and Structures
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• 제38권1호
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• pp.75-91
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• 2024

Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.17-26
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• 2015

인터넷 기술을 채택한 기업들은 왜곡된 시장 신호에 혼란을 겪고 있다. 이처럼 새로운 기업현상에 직면한 기업들이 시장의 신호가 아니라, 시장의 결과를 이용하여 전략의 지침으로 삼고자 하는 것은 당연하다고 할 수 있다. 그러나 일반적으로 새로운 정보기술의 출시 초기에는 시장의 신호를 신뢰할 수는 없다. 새로운 정보기술은 기업과 고객들로 하여금 난무하는 실험들을 촉발시키고, 이러한 실험들은 경제적 지속성이 없다고 볼 수 있다. 이러한 결과로 인해서, 시장의 행동은 왜곡되고, 기업은 시장의 행동을 조심스럽게 해석해야 한다. 서론에서 비즈니스 모델의 개념을 검토하고, 비즈니스 모델에서 전략의 역할들을 소개한다. 2장 에서는 전략분석을 통한 시장, 제품, 가치사슬 및 추구하지 말아야할 시장, 제품, 사업영역들에 대해서 분석하고, 고개들을 만족시키기 위한 전략적 포지셔닝 방법들을 소개하고, 이러한 전략적 포지셔닝에 정보기술을 어떻게 이용하는 방법들을 제시하고 있다.. 3장 에서는 전략을 형성하는데 유용한 요인들을 이해하기 위한 주요 프레임웍들을 소개한다. 전략적 그리드 모형을 이용하여 정보기술이 기업의 운영과 전략에 미치는 효과를 네 가지 범주로 분류하고 있으며, 전략적 조정 모델은 비즈니스 모델의 모든 구성요소들에 걸쳐서 비즈니스와 정보기술 간의 조정을 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구는 비즈니스 모델의 개념을 검토하고, 전략을 형성하는 요인들과 이러한 요인들을 이해하기 위해 유용한 프레임웍들을 소개한다. 본 연구의 목적은 지속가능한 경쟁 우위를 산출하기 위해서 어떻게 정보기술을 이용하는지에 대한 지침을 제공하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제46권3호
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• pp.739-752
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship between kiln processing parameters and NOx emissions that occur in the sintering and calcination steps of the cement manufacturing process and to derive the main factors responsible for producing emissions outside emission limit criteria, as determined by category models and classification rules, using data mining techniques. The results from this study are expected to be useful as guidelines for NOx emission control standards. Methods: Data were collected from Precalciner Kiln No.3 used in one of the domestic cement plants in Korea. Thirty-four independent variables affecting NOx generation and dependent variables that exceeded or were below the NOx emiision limit (>1 and <0, respectively) were examined during kiln processing. These data were used to construct a detection model of NOx emission, in which emissions exceeded or were below the set limits. The model was validated using SPSS MODELER 18.0, artificial neural network, decision treee (C5.0), and logistic regression analysis data mining techniques. Results: The decision tree (C5.0) algorithm best represented NOx emission behavior and was used to identify 10 processing variables that resulted in NOx emissions outside limit criteria. Conclusion: The results of this study indicate that the decision tree (C5.0) can be applied for real-time monitoring and management of NOx emissions during the cement firing process to satisfy NOx emission control standards and to provide for a more eco-friendly cement product.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권5호
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• pp.419-428
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• 2008

IEEE 802.15.4에서는 실시간 전송을 위해 GTS 요청 패킷을 조정자에게 전송하여 전송 시간을 미리 예약한다. 본 논문에서는 GTS 예약 지연 시간을 감소하기 위해 802.11e와 같이 일반 데이터와 GTS 요청 패킷의 전송 우위를 차별화하기 위해 두 개의 전송 큐를 사용하는 GTS-FAT 방안을 소개한다. 즉 기존 방식은 이 두 종류의 패킷을 하나의 경쟁 윈도우에 의해 전송하였으나, GTS-FAT 방안은 두 종류의 패킷을 서로 다른 큐에 저장하고 서로 다른 경쟁 윈도우에 의해 전송한다. 또한 본 논문에서는 GTS-FAT의 서비스 지연시간을 분석하기 위해 기존의 802.15.4의 모델과 802.11e의 성능 모델을 결합한 수학적 모델을 제안한다. 제안된 모델의 수치 분석에 의하면 GTS-FAT 방안은 일반 데이터가 GTS 요청 패킷보다 4배 정도 많은 경우에 데이터 전송지연은 6.1%정도 증가하였으나 예약 요청 지연시간을 최대 50%까지 줄였다.

• 터널과지하공간
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• 제14권6호
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• pp.399-410
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• 2004

지하정보의 활용에 관한 방법론적인 관점에서 인공지능기술과 데이터베이스의 활용은 최근 지구과학의 여러 분야에서 그 구체적인 적용방법이 모색되고 있다. 본 연구에서는 공학적으로 주요한 용도로 활용되는 그라우팅 공법과 관련하여 과학적인 접근방법이 필요한 그라우트의 주입제어 문제에 집중했다. 이 문제에 대한 방안으로서 암반의 특성에 따라 그라우트의 주입과정에서 동적으로 변화하는 변수들을 데이터베이스로 구축하고 이와 더불어 그라우트 밸브의 최적의 조정치를 유도하는 Fuzzy-neural hybrid system을 활용하는 방법론에 대한 개념적인 모델을 고안했다. 고안한 모델을 네 가지 사례에 적용한 결과 그라우트 밸브의 조정치가 그라우트의 주입과정에서 수반되는 역학적인 현상에 대해 합리적으로 유도되었다. 그러므로 이 모델의 알고리즘이 그라우트의 주입을 제어하는 도구로서 발전할 수 있으리라 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.177-186
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• 2012

SNS는 인터넷 상에서 비슷한 관심을 가진 사람간에 관계를 형성하고 정보나 컨텐츠를 공유하거나 인맥 관리 등과 같은 다양한 활동을 지원하는 서비스이다. 본 연구는 UTAUT를 기반으로 하여 혁신성이 사용 의도에 어떻게 영향을 미치는 지를 분석하는 것이다. 이를 위해 성과 기대, 예상 노력, 사회적 영향, 혁신성을 독립 변수로 하고, 성별과 혁신성을 조절 변수로 하여 연구 모델을 설정하였다. 403명의 대학생을 대상으로 실증 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 성과 기대, 예상 노력, 사회적 영향, 혁신성은 사용 의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 예상 노력이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성별은 조절 효과가 있는 반면에, 혁신성은 조절 효과가 없는 것으로 나타났다. 남성의 경우 성과 기대가 사용 의도에 미치는 영향이 강하게 나타났으며, 여성의 경우 사회적 영향이 사용 의도에 미치는 영향이 강하게 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2866-2879
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• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2087-2102
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• 2011

The purpose of this study is to develop and present a strategic framework for mobile Internet marketing in the $Web^2$ environment. The $Web^2$ mobile Internet marketing is characterized by services, such as augmented reality and social network services. Considering the changes in the effects and types of advertisements in the mobile Internet, few studies of mobile advertisements have been conducted thus far in the $Web^2$ environment, including the cloud computing environment. Accordingly, this research aims to identify the relationships between importance and satisfaction and to uncover the characteristics of mobile advertisements through smart phones using the IPA (Importance-performance Analysis) methodology in the $Web^2$ environment. To induce the minimum required characteristics of a mobile advertisement in terms of the importance and satisfaction of IPA, Kano's model is applied to this analysis. The study also probes the relationships between the overall satisfaction and factors of each dimension of IPA through a regression analysis. As a result, this study presents four types of $Web^2$ mobile Internet marketing strategies. It was also confirmed that the maintenance reinforcement factors of the IPA dimension affect the degree of overall satisfaction. This study has implications for businesses and researchers preparing $Web^2$ mobile services and marketing.