• 대한원격탐사학회지
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• 제1권1호
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• pp.29-37
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• 1985

A low cost image processing system based on a CROMEMCO microcomputer called KAIS-MIPS, is developed for processing remotely sensed Landsat data. It hardware system can be easily interfacd with other peripheral devices. The software system provides flexibility, expansibility, portability, and maintainability as well as extensive processing capacity. As an example, processing and land use classification of Landsat 2 data for the Inchun city and its 6vicinity in Korea are provided.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.297-305
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• 2021

Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1030-1033
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• 2013

면접자나 면접관이나 인재들이 해당 조직에서 일을 해보지 않고서는 조직문화와 직무에 적합한지에 대해 확신 할 수 없고 만약 적합하지 않다면 면접자나 조직이나 서로 피해를 입는 상황이 발생한다. 이러한 상황들을 개선하기 위해 감성 어휘를 기반으로 한 이미지 스케일과 감성어휘 분류 시스템을 분석한다. 또한 면접자들의 이력서와 자기소개서에 있는 단어들을 분석하여 조직문화와 해당 직무에 적합한 인재 선발에 참고 자료를 제공할 수 있는 감성 어휘를 기반으로 한 인재 검색 시스템에 기초가 되는 이미지 스케일과 감성 어휘 분류체계에 대해 연구한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.349-354
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• 2020

본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.187-188
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• 2021

본 논문에서는 실시간으로 web-cam을 이용해, 후숙과일의 불량 여부를 판단, 분류하고 불량이 없는 후숙과일의 이미지 분석을 통하여 숙성도 예측하는 시스템을 소개한다. 실시간 다중 객체인식에 탁월한 yolo모델을 활용해, 과일의 불량여부 판단 후 분류하고, 이미지를 획득한 뒤, k-mean clustering 알고리즘을 이용해, 이미지를 segmentation 한다. segmentation된 이미지에 grabcut 알고리즘의 foreground-extraction을 사용해 배경 제거를 한 뒤, cluster의 중심색상값 색상값의 면적%, 전체 면적을 이용해 현재 숙성도를 계산하고 이를 이용해 과일의 후숙 시간 데이터와 비교, 숙성이 완료될 시간을 예측한다. 기존 수작업으로 이루어지고 있는 과일의 분류작업의 인력 감소 및 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.61-64
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• 2020

현재까지 심층 학습을 이용하여 텍스트를 자동으로 분류해주는 연구가 활발히 진행되었으며, 특히 소프트웨어 카테고리를 자동으로 분류해주는 연구가 이루어지고 있다. 최근 심층 신경망의 적절한 구조를 효율적으로 탐색할 수 있는 가중치 공유 기법이 연구되었다. 우리는 이를 응용하여 본 논문에서 가중치 공유를 이용한 소프트웨어 카테고리 분류 방법을 제안하며, 여러 실험을 통해 해당 기법의 성능을 측정하고 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.595-598
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• 2020

IoU (Intersection over Union) is the most commonly used index in target detection. The core requirement of target detection is what is in the image and where. Based on these two problems, classification training and positional regression training are needed. However, in the process of position regression, the most commonly used method is to obtain the IoU of the predicted bounding box and ground-truth bounding box. Calculating bounding box regression losses should take into account three important geometric measures, namely the overlap area, the distance, and the aspect ratio. Although GIoU (Generalized Intersection over Union) improves the calculation function of image overlap degree, it still can't represent the distance and aspect ratio of the graph well. As a result of technological progress, Bounding-Box is no longer represented by coordinates x,y,w and h of four positions. Therefore, the IoU can be further optimized with the center point and aspect ratio of Bounding-Box.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.95-97
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• 2022

본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 불량품 탐지 분야에서 효율적으로 생산품의 불량을 탐지할 수 있는 PaDiM 구조의 Backbone 모델을 단일 Wide-ResNet 대신 두 개의 Wide-ResNet을 사용함으로써, 단일 모델에서 추출된 저차원의 Feature를 앙상블을 통해 성능 향상을 일으킬 수 있는 것을 증명하였다. 단일 Wide-ResNet 환경에서는 MVTec 데이터셋에서 생성된 다변량 가우시안 분포가 데이터셋의 적은 샘플수로 인하여 각 클래스 간 불균형이 발생하는 문제를 동종 앙상블을 통해 해결할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 동종 모델의 앙상블을 사용함으로써 기존의 One-class classification 환경에서 불량품 탐지환경에서 적은 수의 데이터 샘플 환경에서 성능 향상을 나타낼 수 있음을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.81-83
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• 2023

GIT의 커밋 메시지를 소프트웨어 유지보수 활동 세 가지로 분류하는 연구를 분석하고 정확도를 높일 수 있는 모델들을 분석하였고 관련 모델 중 커밋메시지와 변경된 소스를 같이 활용하는 연구들은 변경된 소스를 분석하기 위해 도구들을 대부분 활용하는데 대부분 특정 언어만 분류할 수 있는 한계가 있다. 본 논문에서는 소스 변경 데이터를 추출할 때 언어의 제약을 없애기 위해 GPT를 이용해 변경된 소스의 요약을 추출하는 과정을 추가함으로써 언어 제약의 한계를 극복할 수 있는 개선된 모델에 관한 연구를 진행하였다. 향후 본 연구 모델의 구현 및 검증을 진행하고 이를 이용해 프로젝트 진행에 활용할 수 있는 솔루션 개발 연구까지 확정해 나갈 예정이다.