• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제17권1호
• /
• pp.41-48
• /
• 2019

In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1245-1247
• /
• 2013

최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.545-547
• /
• 2013

최근 대학 강의가 대형화 함에 따라 기존 교수방법으로는 출석체크, 퀴즈, 시험 등의 평가과정에서 발생하는 오버헤드를 피하기 어렵게 되었다. 교수는 대형강의에서 시행하는 퀴즈/시험 등에 따른 채점/평가에 대해서 상당한 부담감을 느끼며, 강의 중 교수-학생 상호작용/feedback 등을 시도하기도 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 대형강의 추세에 따른 적합한 교수법/교수지원도구(tool) 연구를 수행하였다. 대형강의에서 퀴즈/시험의 채점 및 평가에 소요되는 오버헤드를 감소시키는 방법을 고안하며, 대형강의에서 스마트폰을 활용하여 학생들과 실시간으로 상호작용할 수 있는 도구를 개발하였다. 특히, 본 연구에서는 HTML5 기술을 활용함으로써, 학생들이 소지한 스마트폰의 플랫폼에 독립적으로 설치과정의 번거로움 없이 활용할 수 있도록 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권2호
• /
• pp.241-249
• /
• 2022

The current research attempts to measure the level of the acceptance of the Blackboard System (BBS) during the Corona crisis, and whether this is one of the reasons for the low use of the BBS at Al-Jouf University. To achieve this, the technology accepting model in the time of crisis (TAMTC) has been proposed to measure the degree of acceptance by students, which was then applied to a random sample of 339 of such. The results show a high level of student acceptance, despite their lower use of the system. The research also highlights the importance of upgrading e-courses and that the discontinuation of exam disqualification of students is secondary to their poor course attendance.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권2호
• /
• pp.193-198
• /
• 2022

Face Detection is one of the most important aspects of image processing, it considers a time-consuming problem in real-time applications such as surveillance systems, face recognition systems, attendance system and many. At present, commodity hardware is getting more and more heterogeneity in terms of architectures such as GPU and MIC co-processors. Utilizing those co-processors along with the existing traditional CPUs gives the algorithm a better chance to make use of both architectures to achieve faster implementations. This paper presents a hybrid implementation of the face detection based on the local binary pattern (LBP) algorithm that is deployed on both traditional CPU and MIC co-processor to enhance the speed of the LBP algorithm. The experimental results show that the proposed implementation achieved improvement in speed by 3X when compared to a single architecture individually.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.506-509
• /
• 2010

본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.326-327
• /
• 2022

현행 전자출결 시스템은 강의실이 아닌 곳에서 지정된 숫자만 제공되면, 정당하지 않은 방법으로도 출석을 진행할 수 있다. 이런 맹점을 개선하기 위해 본 논문에서는 인증용 데이터를 텍스트가 아닌 음성 데이터를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 SOUND-QR 인증 시스템은 음원을 전달할 때 특정 데이터가 포함된 음원을 잡음과 왜곡 환경에 강한 오디오로 변환하고 이러한 음원을 각 기기에서 입출력시 발생하는 특성 차이를 인증에 활용함으로써 현장에 있는 기기에서만 출결이 인정되도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.53-56
• /
• 2011

본 논문에서는 얼굴 인식을 위해 제작된 임베디드 단말기와 모바일 환경에서 사용할 수 있는 안드로이드용 애플리케이션을 구현하여 얼굴 인식용 임베디드 단말기를 이용한 출석관리 시스템을 설계 및 제작하였다. 현재 진행중인 이 연구는 특수 기능을 위해 제작된 임베디드 단말기와 스마트폰에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 얼굴을 촬영하고, 촬영된 사진을 PC 서버를 통하여 기존 데이터에 등록된 사람인지 아닌지를 판별하는 시스템이다. 이 시스템을 이용하여 인증 불가시 대리인증이나 결석 여부를 판별할 수 있는 출석관리뿐만 아니라, 근태관리 시스템으로도 사용하는 것을 목표로 하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.255-257
• /
• 2020

본 논문에서는 기존의 전자 출결을 위한 시스템들이 학생들의 스마트폰 사용을 기반으로 하고 있다는 문제들을 해결하기 위하여 사전등록을 통한 얼굴인식 인공지능을 활용한 전자 출결 관리 시스템인 <반달>을 소개한다. 본 논문에서는 얼굴인식 인공지능을 통한 식별 및 애플리케이션을 통한 출결 사항 확인과 수정기능을 포함하여 통합적인 출결 관리를 가능하게 하였다. 학생들 개개인 스마트폰의 소지를 필수로 요구하지 않아 제약이 적은 라즈베리파이와 데이터베이스를 사용한 설치형 출결 관리 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.23-26
• /
• 2020

본 논문에서는 CCTV를 통해 얻은 영상에서 얼굴을 인식하여 자동으로 출석 여부를 체크하는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 CNN을 바탕으로 RetinaFace 모델을 사용하여 얼굴을 탐지하고, 탐지된 얼굴을 ArcFace 모델로 R⁵¹²의 목표 공간으로 임베딩한다. 기존 데이터베이스에 등록된 얼굴과 CCTV를 통해 얻은 얼굴들의 임베딩 벡터 사이의 Angular Cosine Distance를 측정하여 동일 인물인지 판단하는 매칭 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 두 모델을 동시에 사용할 최적의 환경을 파악하고, 마스크 착용으로 얼굴의 하단부가 가려지는 폐색 문제에 더욱 효과적으로 대응하여 매칭 성능을 높이는 방법을 제안한다.