• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.284-291
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• 2005

본 연구에서는 학습한 표정 패턴을 기반으로 비디오에서 사람의 얼굴을 검출하고 표정을 분석하여 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 얼굴 표정을 인식하는데 있어 공간적 정보 외시간에 따라 변하는 표정의 패턴을 표현하기 위해 표정 특성을 공간적으로 분석한 PCA와 시공간적으로 분석한 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 표정 HMM을 이용한다. 표정의 공간적 특징 추출은 시간적 분석 과정과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 다양하게 변화하는 표정을 검출하여 추적하고 분류하는데 HMM의 시공간적 접근 방식을 적용하면 효과적이기 때문이다. 제안 인식 프레임워크는 현재의 시각적 관측치와 이전 시각적 결과간의 사후 확률 방법에 의해 완성된다. 결과적으로 제안 프레임워크는 대표적인 6개 표정뿐만 아니라 표정의 정도가 약한 프레임에 대해서도 정확하고 강건한 표정 인식 결과를 보인다. 제안 프레임 워크를 이용하면 표정 인식, HCI, 키프레임 추출과 같은 응용 분야 구현에 효과적이다

• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.247-253
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• 2018

본 연구는 대학 이러닝 학습자들의 학습 시 공간 데이터를 활용한 이러닝 학습패턴에 따라 학습자등의 출석률과 학업성취도 차이를 규명하였다. 연구대상은 3년간 총 68개 이러닝 강좌, 수강생 13,611명의 이러닝 데이터를 수집하였고, 자료분석은 t검증, 이원변량분석을 활용하였다. 본 연구결과는 다음과 같이 제시한다. 첫째, 대학 이러닝 학습자들의 학습공간에 따른 출석률과 학업성취도 차이를 분석한 결과 교내 주학습자가 출석률과 학업성취도에서 교외 주학습자들 보다 높은 점수를 보였고, 학업성취도는 통계적인 유의성이 나타났다. 둘째, 대학 이러닝 학습자들의 일 단위 학습시간대에서는 오전시간대 주학습자, 오후시간대 주학습자, 야간시간대 주학습자 순으로 출석률과 학업성취도가 높게 나타났으며, 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 주 단위 학습시간대에서는 평일시간대의 주학습자들이 주말시간대 주학습자들 보다 출석률과 학업성취도에서 더 높게 나타났으며, 통계적으로도 유의한 차이가 분석되었다.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.77-87
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• 2010

시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.538-561
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• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권4호
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• pp.393-408
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• 2014

본 연구에서는 우리나라 여름철 극한강수현상 발생의 시 공간적 특성을 밝히고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 최근 10년간(2002~2011년) 기상청 산하 전국 약 360여개 방재기상관측장비 및 종관기상관측장비의 일강수량 자료이다. 일강수량 80mm 이상의 극한강수현상과 일강수량 극값은 여름장마기(6월 하순~7월 중순)에 전국적으로 높게 나타났지만, 장마전선이 북상하는 장마휴지기(7월 하순~8월 초순)에는 경기북부~강원 영서 북부 지역에, 장마전선이 남하하는 늦장마기(8월 중순~9월 초순)에는 경기도~강원 영서 남부 지역 및 지리산, 한라산 주변지역에서 높게 나타났다. 세부 지역별로 극한강수현상의 발생빈도와 극값 분포를 살펴보면, 종관규모인 장마전선의 위치뿐만 아니라 해발고도와 사면의 방향성과 같은 지형요소와 기류의 유입 등이 극한기후현상의 시 공간성에 영향을 미치는 기후인자임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 우리나라 각 지역과 여름철 시기별로 상이하게 나타나는 극한강수현상의 발생빈도와 강도를 고려하여 지역별로 차별화된 호우 피해 저감 대책이 필요함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.485-494
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• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

• 예술경영연구
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• 제50호
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• pp.65-100
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• 2019

본 연구는 도시음악축제에서 일탈성이 어떤 식으로 나타나고 있는지를 이론과 사례를 통해 분석하고자 하였다. 반복적인 일상을 살아가는 현대인들에게 일탈은 삶의 활력을 제공할 수 있는데, 그러한 일탈성을 강하게 체험할 수 있는 곳이 축제현장이다. 따라서 도시축제에서 나타나는 일탈성 양상 분석은 중요한 의의를 지닌다. 이를 위해 우선 일탈과 축제의 관계를 정리하고, 선행 연구 및 축제 사례를 바탕으로 축제에서 나타나는 일탈성의 양상들을 도출하였다. 축제의 일탈성 양상은 크게 시공간적 일탈, 행위적 일탈, 상황적 일탈로 분류할 수 있었다. 각 양상들을 세분화해보면, 시공간적 일탈은 비일상성, 공간 분리, 공간 전유로 분류되었고, 행위적 일탈은 변신과 발산(표출)으로, 상황적 일탈은 역할 전도와 새로운 만남으로 각각 분류되었다. 이러한 분류 결과를 적용하여 광주광역시에서 열리고 있는 ACC월드뮤직 페스티벌에 나타난 일탈성 양상을 분석하였다. 분석은 사진, 기사 등을 이용한 내용 분석 방법을 실시하였다. 분석 결과 ACC월드뮤직페스티벌에서는 시공간적 일탈이 가장 뚜렷하게 나타난 반면, 행위적 일탈이나 상황적 일탈은 약하거나 거의 나타나지 않았다. 이 연구를 바탕으로 본 연구에서 제시한 다양한 일탈성 요소를 전략적으로 축제기획에 활용하여 현대 도시축제의 축제성을 강화하는데 도움이 될것으로 기대한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권4호
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• pp.3-15
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• 2014

An articulatory study (using an Electromagnetic Articulography, EMA) was conducted to explore effects of prosodic boundary strength (Intonational Phrase/IP versus Word/Wd), and focus (Focused/accented, Neutral, Unfocused/unaccented) on the kinematic realization of /m/ in the coda (${\ldots}$am#i${\ldots}$) and the onset (${\ldots}$a#mi${\ldots}$) conditions in Korean. (Here # refers to a prosodic boundary such as an IP or a Wd boundary). Several important points have emerged. First, the boundary effect on /m/s was most robustly observed in the temporal dimension in both the coda (IP-final) and the onset (IP-initial) conditions, generally in line with cross-linguistically observable boundary-related lengthening patterns. Crucially, however, in contrast with boundary-related slowing-down effects that have been observed in English, both the IP-final and IP-initial temporal expansions of Korean /m/s were not accompanied by an articulatory slowing down. They were, if anything, associated with a faster movement in the lip opening (release) phase (into the vowel). This suggests that the mechanisms underlying boundary-related temporal expansions may differ between languages. Second, observed boundary-induced strengthening effects (both spatial and temporal expansions, especially on the IP-initial /m/s) were remarkably similar to prominence (focus)-induced strengthening effects, which is again counter to phrase-initial strengthening patterns observed in English in which boundary effects are dissociated from prominent effects. This suggests that initial syllables in Korean may be a common focus for both boundary and prominence marking. These results, taken together, imply that the boundary-induced strengthening in Korean is different in nature from that in English, each being modulated by the individual language's prosodic system. Third, the coda and the onset /m/s were found to be produced in a subtly but significantly different way even in a Wd boundary condition, a potentially neutralizing (resyllabification) context. This suggests that although the coda may be phonologically 'resyllabified' into the following syllable in a phrase-medial position, its underlying syllable affiliation is kinematically distinguished from the onset.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1103-1114
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• 2003

현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.