• 지능정보연구
• /
• 제14권3호
• /
• pp.1-23
• /
• 2008

오늘날 블로깅은 개인이 스스로의 동기로 정보를 제공하고 의견을 공유함으로써 인간 간 관계성을 구축할 수 있는 유력하고 새로운 방법으로 인식되고 있다. 이러한 블로깅 행위는 관심 있어 하는 상품이나 상점과 같은 대상물을 지나가는 사람에게도 유용할 수 있다. 그렇지만 인근의 대상물로부터의 신속한 응답은 현존 블로깅 시스템으로는 불가능한데, 이것은 블로깅을 하는 사람과 대상물 사이의 이격 때문이다. 따라서 본 논문의 목적은 사용자들에게 생산자와 같은 대상물의 소유자가 아닌 대상물 자체와 즉각적이며 상황인식적으로 의사소통을 가능하게 하여 필요한 개인화 서비스를 받을 수 있게 하는 방법론을 제안하는 것이다. 이를 위하여 대상물 및 그 대상물의 소유자의 관점에서 일하는 인공적 블로거의 개념을 제안하였다. 이에 따라 유비쿼터스 블로깅의 기능성이 소개되고 관련한 프로토타입 시스템을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.507-509
• /
• 2013

본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 안드로이드를 활용한 경증 자폐성장애인을 위한 보완대체의사소통 지원프로그램을 구현하였다. 보완대체의사소통이란 구어 및 비구어적 의사표현하기 어려운 사람들을 위해 사용하는 의사소통체계로서, 본 프로그램에서는 자폐장애인의 의사소통과 의사소통 언어의 선택적 빈도를 측정하는 방법과 자폐 아등의 지적 장애인의 언어에 대한 기본적인 훈련을 하는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 보완대체 의사소통에서의 언어표상기법을 활용하여 여러 의사소통의 자유가 없는 사용자들이 효과적인 의사소통 및 학습을 할 수 있도록 개발하였으며, TTS(Text to Speech)를 사용하여 사용자의 의사를 육성으로 전달할 수 있도록 하였다. 그림판기능을 제공하여 사용자의 의사전달의 폭을 넓히고 언어빈도 측정을 통한 사용자의 언어사용빈도 그리고 자폐아의 경우 의식적 무의식 의사전달에 따른 백분율 수치를 두어 도움을 주도록 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.211-215
• /
• 2015

자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.611-612
• /
• 2017

최근 전시 공간은 공간에 대한 직간접적인 체험을 할 수 있는 영상콘텐츠 공급자와 관람자가 몰입감을 줄 수 있는 형태로 나타나고 있으며, 제한된 공간 안에서 보다 확장된 공간을 관람자에게 제공하여 물리적인 한계를 넘어서는 가상현실까지 확대되고 있으며, 전시 디자인에서 시각적인 요소뿐만 아니라 사람과 콘텐츠 그리고 사물 사이에서 발생하는 정보서비스의 수행이 요구되고 있다. 본 연구에서는 전시 디자인의 시대적 환경변화인 사물인터넷을 활용한 전시기법의 변화와 발전방향을 모색해 보고, 영상콘텐츠의 디자인 전시에서 사물인터넷을 통한 공간의 체험하는 관람자의 스마트폰의 상호통신을 통한 정보의 축척과 사용하는 행위 속에서 영상매체(영상전시물)의 사용자 인지에 따른 다양한 형태의 변화를 살펴보고, 일반적인 전시와 사물인터넷을 통한 전시디자인 사이의 관계를 사례분석을 통한 시각과 감정의 변화에 대한 관람자의 영상콘텐츠 학습에 대한 몰입과 현장감을 확인 할 수 전시디자인을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.135-143
• /
• 2019

본 연구의 목적은 웹드라마가 사용하고 있는 온라인 동영상 플랫폼들을 대상으로 접근단계 분석과 광고 노출빈도 측정을 통해, 동영상 플랫폼의 사용성을 개선하는 것이다. 본 연구에서는 현재 웹드라마 시장의 점유율을 확인하고 접근단계와 광고회피를 바탕으로 채널간의 비교를 실시하였다. 그 결과 최신 콘텐츠에 대한 접근단계는 2~3단계이며 접근단계로 인하여 사용성이 낮아지지 않았다. 하지만 메인페이지나 검색결과에 노출되지 않아 디렉토리 검색이 필요한 경우 5~6단계의 접근단계가 필요하였다. 광고는 모든 플랫폼에서 2개 이상의 이미지광고가 표시되며, 유튜브와 네이버tv는 동영상 플레이어 내부에서 영상시작 전 프리롤(Pre-roll) 광고를 표시하는 것을 확인했다. 위와 같은 동영상 플랫폼 정보구조 상에서 디렉토리 검색을 하는 경우 높은 접근단계와 많은 광고노출로 사용자의 이탈률이 증가하고, 재방문 빈도가 낮아질 것으로 예상된다. 이를 개선하기 위해 드롭다운(Drop-Down) 메뉴를 활용하여 접근단계를 줄이는 정보구조 개선 프로토타입을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.171-177
• /
• 2021

최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.134-146
• /
• 2024

This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.

• 한국한의학연구원논문집
• /
• 제17권2호
• /
• pp.63-71
• /
• 2011

Objectives : We studied the ISP(information strategy plan) of oasis spanning 5 years. From this study we aimed at total road map to upgrade the service systematically and to carry out the related projects. If we do it as road map, oasis will be the core infra service contributing to the improvement of TKM(traditional korean medicine) research capability. Methods : We carried out 3 step ISP method composed of environmental analysis, current status analysis and future plan. We used paper, report and trend analysis document as base materials and did the survey to get opinions from users and TKM experts. We limited this study to drawing the conceptual design of oasis. Results : From environmental analysis we knew that China and USA built up the largest TM databases. We did the survey to get the activation ways of oasis. And we did the benchmarking on the advanced services through current status analysis. Finally we determined 'maximize the research value based the open TKM knowledge infra' as oasis' vision. And we designed oasis' future system which is composed of service layer, application layer and contents layer. Conclusion : First TKM related documents, research materials, researcher information and standards are merged to elevate the TKM information level. Concretely large scale TKM information infra project such as TKM information classification code development, TKM library network building and CAM research information offering are carried out at the same time.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제7권4호
• /
• pp.509-517
• /
• 2006

In the mid 1990s, the combination of vehicles and communication was expected to bolster the stagnant car industry by offering a flood of new revenues. In-vehicle computing systems provide safety and control systems needed to operate the vehicle as well as infotainment, edutainment, entertainment, and mobile commerce services in a safe and responsible manner. Since 1980 the word "telematics" has meant the blending of telecommunications and informatics. Lately, telematics has been used more and more to mean "automotive telematics" which use informatics and telecommunications to enhance the functionality of motor vehicles such as wireless data applications, intelligent cruise control, and GPS in vehicles. This definition identifies telecommunications transferring information as the key enabling technology to provide these advanced services. In this paper, a possible framework for future telematics, which called an Intelligent Vehicle Network(IVN), is proposed. The paper also introduces and compares a number of existing technologies and the terms of their capabilities to support a suite of services. The paper additionally the paper suggests and analyzes possible directions for future telematics from current telematics techniques.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제43권4호
• /
• pp.13-20
• /
• 2006

선진국에서는 지능형 농사 기법을 이용하여 농산물 가격을 예측하고 있다. 우리나라에서도 농산물 가격 폭등 및 급락을 막기 위해서 기초 연구를 하고 있다. 그러나 어느 누구도 농산물 가격예측을 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 퍼지알고리즘을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용 하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.