• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2018

추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.14-25
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• 2021

서로 다른 시간에 촬영된 같은 위치의 원격 탐사 영상에서 변화된 사항을 찾는 변화 탐지는 다양한 영역에 적용되기 때문에 매우 중요하다. 그러나 정합 오차, 건물 변위 오차, 그림자 오차 등이 오탐지를 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 CADNet(Change Attention Dense Siamese Network)을 제안한다. CADNet은 다양한 크기의 변화 영역을 탐지하기 위해 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하며, 변화 영역에 주목하는 변화 주목 모듈을 적용하고, 낮은 수준 (Low-level)의 특징과 높은 수준 (High-level)의 특징을 모두 포함하고 있는 피처 맵을 변화 탐지에 사용하기 위해 DenseNet을 피처 추출기로 사용한다. CADNet의 성능을 Precision, Recall, F1 측면에서 측정하였을 때 WHU 데이터 세트에 대하여 98.44%, 98.47%, 98.46%이었고, LEVIR-CD 데이터 세트에 대해 90.72%, 91.89%, 91.30%이었다. 이 실험의 결과는 CADNet이 기존 변화 탐지 방법들보다 향상된 성능을 제공한다는 것을 보여준다.

• 대한인간공학회지
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2015

Objective: The purpose of this study was to investigate the job stress factors of mobile communication network construction workers using survey based on 'Job stress factors evaluation tool for Koreans' that was developed by KOSHA in 2003. Background: Due to the rapid growth of penetration rate of smartphone, the necessity of LTE service changing from 3G network was brought up. The demand of LTE network construction in a short period of time leads to the aggravation of the job stress of mobile communication network construction workers. Method: Two hundred and fifty workers who were in the mobile communication network industry participated in this study, and among them 206 responses were analyzed for this study due to the unreliability and insincerity of responses. The eight job stress factors which are physical environment, job demand, job autonomy, relation conflict, job instability, organizational system, inadequate compensation, workplace culture were analyzed. Results: The job stress factors of mobile communication network construction workers were compared to those of other industry workers, and other work related characteristics were analyzed. The results showed that the stress level of a physical environment and job requirement were relatively higher than those of manufacturing industry workers, meaning that mobile communication network construction workers have rough working conditions and increased amount of work due to the demand of LTE network construction. The stress level of physical environment for outdoor job workers was relatively higher than that of indoor job workers. With the analytical result for level of job satisfaction, significant difference was observed (p <0.05) with every factor, and the job stress was found the highest with those not satisfied with every factor Conclusion: From the results of this study, the work loss due to the job stress could be prevented, and accurate stress factors could be removed at the workplace. Application: The results of this study may not represent the whole mobile network construction workers, the effort for job stress management is needed to improve the work efficiency and the workers' quality of life.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제13권3호
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• pp.361-366
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• 2009

We propose the performance enhancing method optimization of an asynchronous 2.5 Gbps/1.25 Gbps optical subscriber network with inverse RZ (Return to Zero) coded downstream and NRZ (Non Return to Zero) upstream re-modulation by adjusting threshold level control of a receiver. We theoretically analyze the BER (Bit Error Rate) performance by modeling the occurrence of BER by simulation with MATLAB according to the types of downstream data. The results have shown that the normalized threshold level in an optical receiver could be saturated at 1/3 as the SNR (Signal to Noise Ratio) increases. The needed SNR for obtaining the BER $10^{-9}$ can be reduced by $\sim$5 dB by optimizing the normalized threshold level at 1/3 instead of by using the conventional receiver with threshold level of 0.5. The proposed system can be a useful technology for asynchronous optical access networks with asymmetric upstream and downstream data rates, because the improved minimum receiving power could replace a light source with a source with lower power and lower cost in an OLT (Optical Line Termination).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3230-3255
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• 2022

Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.903-907
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• 2004

This paper introduces LnCP(Living Network Control Protocol)-based home network system and proposes high level message which is utilized between LnCP Home network Server and User Control Point. LnCP is very optimized protocol for digital home appliances. Then proposed system and implementation of these ideas are presented.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권3호
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• pp.295-300
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• 2010

Recent researches of network structure are moving to high-level networks because there are already many research results of low-level network. Especially, current network services has been changed to the multimedia service using multicast routing such as IPTV(Internet Protocol Television) service. And then previous multicast services were provider oriented. So previous multicast structures were organized server/client model. But future multicast services will make user oriented services. Therefore there will be many service providers in the future. At this point, we study P2P network for supporting multi provider. So we research load balancing and contents lookup protocols in P2P network. In this paper, we propose network protocol and system based on super peer P2P for load balancing and efficiently service search. And we considered mobile environment for mobile IPTV.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1290-1295
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• 2017

문서의 텍스트를 바탕으로 각 문서가 속한 분류를 찾아내는 문서 분류는 자연어 처리의 기본 분야 중 하나로 주제 분류, 감정 분류 등 다양한 분야에 이용될 수 있다. 문서를 분류하기 위한 신경망 모델은 크게 단어를 기본 단위로 다루는 단어 수준 모델과 문자를 기본 단위로 다루는 문자 수준 모델로 나누어진다. 본 논문에서는 문서를 분류하는 신경망 모델의 성능을 향상시키기 위하여 문자 수준과 단어 수준의 모델을 혼합한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각 단어에 대하여 문자 수준의 신경망 모델로 인코딩한 정보와 단어들의 정보를 저장하고 있는 단어 임베딩 행렬의 정보를 결합하여 각 단어에 대한 특징 벡터를 만든다. 추출된 단어들에 대한 특징 벡터를 바탕으로, 주의(attention) 메커니즘을 이용한 순환 신경망을 단어 수준과 문장 수준에 각각 적용하는 계층적 신경망 구조를 통해 문서를 분류한다. 제안한 모델에 대하여 실생활 데이터를 바탕으로 한 실험으로 효용성을 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.67-73
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• 2014

통신 기술의 발달과 고성능 무선 단말기들의 출시로 무선 환경에서 비디오 스트리밍 서비스 사용자 수는 빠른 속도로 증가하고 있다. 제한된 네트워크 환경에서 많은 사용자에게 UHD급 화질의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 오류 제어 기술은 필수적이다. 이전에 지연에 민감한 비디오 서비스의 오류 제어를 위해서 packet-level FEC(Forward Error Control)기법이 사용되었지만, 이 기술은 중복 데이터에 의한 네트워크 자원 점유가 크다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제한된 대역폭을 가진 네트워크 환경에서 기존 FEC 기법들이 제공하는 비디오 서비스 품질은 유지하면서 FEC 데이터에 의한 네트워크 점유를 줄이는 packet-level FEC 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비디오 압축 기술의 전송 특성을 이용하여 FEC 중복비율을 조정하며, 실험 결과 이전 기법과 비교하여 약 33% 정도의 전송량을 줄임으로써 네트워크 자원 효율을 향상시킬 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.89-99
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• 2001

기존의 고정수요(Fixed Demand)를 전제로 한 가로망 설계 모형에서는 가로망의 구조나 용량이 개선되더라도 장래 기·종점 통행수요는 변하지 않는다고 가정한다. 이는 단기적인 가로망 설계에서는 성립할 수 있지만, 현실적으로 기·종점 통행수요는 네트워크 서비스수준에 따라 변화하므로 고정수요를 전제한 장기적인 가로망 설계문제에서는 그 타당성을 잃어버린다 그러므로 장래 최적 가로망 설계는 현실적 여건과 교통특성상 기·종점 통행 수요가 모형 내부에서 결정되는 내생변수로 처리하는 가변수요(Variable Demand)를 반영한 가로망 설계 문제로 모형을 구축하는 것이 바람직하다. 이러한 맥락에서 본 논문은 가변수요를 갖는 가로망 설계문제에 대한 이중계층 모형을 구축한 다음, 가로망내의 특성치가 변화하였을 때 그 파급영향을 먼저 파악하고 현 가로망 개선에서 가장 먼저 고려해야 할 링크를 찾아내기 위해 민감도 분석을 수행하였고, 민감도 분석과 연관되어 전체 시스템 효과척도를 최적화할 수 있는 대안적인 알고리즘을 제시하고 적용하여 구축된 모형으로 그 유효성을 검증하였고, 기존 고정수요 가로망 설계기법에 내재된 한계점을 극복하고자 하였다.