• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.25-28
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• 2015

본 논문에서는 현재 서비스 중인 O2O시스템의 문제점인 '비콘 공해'를 해결하기 위해, 협업적 필터링 및 1축 위치 기반 기술을 이용하여 사용자가 원하는 정보만을 수신 받을 수 있는 BLE 비콘 기반의 협업적 필터링을 이용한 O2O정보 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 사용자가 자신이 원하는 정보만을 제공받을 수 있기에 사용자의 '비콘 공해'를 해결하여 줄 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권3호
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• pp.43-52
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• 2007

A hard disk, which can be classified as an external storage is usually capacious and economical. In spite of the attractive characteristics and efforts on the performance improvement, however, the operation of the hard disk is apparently slower than a processor and the advancement has also been slowly conducted since it is based on mechanical process. On the other hand, the advancement of the processor has been drastically performed as semiconductor technology does. So, disk I/O sub-system becomes bottleneck of computer systems' performance. For this reason, the research on disk I/O sub-system is in progress to improve computer systems' performance. In this paper, we proposed multi-level LRU scheme and then apply it to the computer systems with buffer cache and disk cache. By applying the proposed scheme to computer systems, the average access time to disk blocks can be decreased. The efficiency of the proposed algorithm was verified by simulation results.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.5-6
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• 2021

본 논문에서는 Semi-supervised Learning 방식의 이상감지 방법을 제안한다. 취득한 소음 데이터를 이미지화 시킨 후 Convolution AutoEncoder 학습 방법을 이용하여 모델을 학습한다. 고장 데이터와 정상 데이터 간의 데이터 불균형 문제가 대두되기 때문에 정상 데이터만을 활용한 이상감지는 실제 산업현장의 상황에 알맞게 사용할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.199-200
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• 2021

인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템의 기반 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭크를 사용한 중심 문장 추출을 통한 서비스와 사용자 이미지에 대한 한국어 OCR, 맞춤법 검사와 문장 생성을 가능케 하는 통합 한국어 처리 서비스 사이트를 구현함으로써, 신문 기사를 읽는 다수의 경제성을 확보했고, 한국어 처리의 편의성을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.333-334
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• 2023

본 논문에서는 모기 활동 수치를 측정하기 위한 효율적인 머신러닝 모델을 제안한다. 수집된 데이터의 분석을 통해 효율적인 모델을 선정한다. 또한 데이터셋의 상관관계를 분석하고 데이터 가중치에 따라 모기의 활동에 영향을 주는 환경이 무엇인지를 분석한다. 본 논문에서는 모델을 이용한 앱 개발하여 실질적으로 모델을 활용한 예시를 보이고 실생활에서의 해당 모델을 도입하였을 때 가져올 일상의 긍정적 효과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제2권
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• pp.267-294
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• 1998

Recently, self-efficacy is one of the critical constructs that have been found to influence human decisions about behavior selection and the performance associated with the selected behavior. The construct has been widely adopted and tested In the fields of social psychology and/or other behavioral sciences. In information systems field, however, it has been hardly studied, although computer self-efficacy could have been an important factor explaining and predicting human computer usage behaviors. From this perspective, main purposes of the study is to understand causal relation among the factors influencing computer self- efficacy, computer usage behavior and computer self-efficacy. The research reported in this study have several objectives; 1) to develop a measure of computer self-efficacy, 2) to Identify the factors influencing self-efficacy, and 3) to reveal the relationship between self-efficacy and computer usage behavior and then 4) to explain the causal model of computer self-efficacy. By reviewing the literature, past experience, others' use, encouragement by others, and anxiety are selected as the factors influencing computer self-efficacy. Four hypotheses concerning the relationship between each of the variables and computer self-efficacy are tested by LISREL. One more hypothesis about the relationship between computer self-efficacy and computer usage is also tested. The results show that computer self-efficacy is significantly influence by computer anxiety, encouragement by others, and computer experience, and that it is closely correlated with computer usage behavior.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.84-92
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• 2021

Care services are a significant asset in human life. Care in its overall nature focuses on human needs and covers several aspects such as health care, homes, personal care, and education. In fact, care deals with many dimensions: physical, psychological, and social interconnections. Very little information is available on estimating the cost of care services that provided to orphans and abandoned children. Prediction of the cost of the care system delivered by governmental or non-governmental organizations to support orphans and abandoned children is increasingly needed. The purpose of this study is to analyze the care cost for orphanage organizations in Saudi Arabia to forecast the cost as well as explore the most influence factor on the cost. By using business analytic process that applied statistical and machine learning techniques, we proposed a model includes simple linear regression, Naive Bayes classifier, and Random Forest algorithms. The finding of our predictive model shows that Naive Bayes has addressed the highest accuracy equals to 87% in predicting the total care cost. Our model offers predictive approach in the perspective of business analytics.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.13-14
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• 2020

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 머신러닝을 활용해 에스컬레이터 이상 감지 및 결함 분류를 하는 연구를 진행하였다. 엣지 컴퓨팅 기반 머신러닝을 사용해 에스컬레이터의 이상 감지 및 결함 분류를 위한 OneM2M환경을 구축하였으며 에스컬레이터에서 발생하는 소음에서 고장 유형에 따라 나타나는 주파수를 이용한다. Edge TPU를 활용해 엣지 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화함으로써 엣지 컴퓨팅 환경에서 이상 감지와 결함 분류를 수행할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.205-208
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• 2003

While multilayer perceptrons (MLPs) have great possibility on the application to speaker verification, they suffer from inferior learning speed. to appeal to users, the speaker verification systems based on MLPs must achieve a reasonable enrolling speed and it is thoroughly dependent on the fast learning of MLPs. To attain real-time enrollment on the systems, the previous two studies have been devoted to the problem and each satisfied the objective. In this paper the two studies are combined md applied to the systems, on the assumption that each method operates on different optimization principle. By conducting experiments using an MLP-based speaker verification system to which the combination is applied on real speech database, the feasibility of the combination is verified from the results of the experiments.