• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.195-209
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• 2008

고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.837-840
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• 2007

최근에 모바일 환경에서도 PC 환경처럼 데이터 전송을 XML 문서를 이용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 하드웨어 조건이나 현재 국내에서 활성화 되고 있는 모바일뱅킹 같은 서비스를 고려할 때 모바일 환경은 PC 환경보다 보다 높은 보안성을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 XML 문서의 암호화에 관련한 W3C 권고안의 요구사항에 맞추어 모바일 환경에서의 XML 문서 암호화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 DES(Data Encryption Standard), Triple-DES, AES(Advanced Encryption Standard), SEED 및 RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘을 사용하였으며, 국내의 여러 무선 플랫폼이 공존하고 있는 현실을 고려하여 정부에서 추진하고 있는 무선 인터넷 표준인 WIPI 플랫폼에서 개발을 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1825-1830
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• 2015

일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.280-287
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• 2018

최근 추천시스템과 데이터 분석 분야에서 고차원 형태의 텐서를 이용하는 연구가 증가하고 있다. 이는 고차원의 데이터인 텐서 분석을 통해 더 많은 잠재 요소와 잠재 패턴을 추출가능하기 때문이다. 그러나 고차원 형태인 텐서는 크기가 방대하고 계산이 복잡하기 때문에 텐서 분해를 통해 분석해야한다. 기존 텐서 도구들인 rTensor, pyTensor와 MATLAB은 단일 시스템에서 작동하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하기 어렵다. 하둡을 이용한 텐서 분해 도구들도 있지만 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 기반의 빅데이터 시스템인 아파치 스파크를 기반으로 하는 텐서 분해 도구인 S-PARAFAC을 제안한다. S-PARAFAC은 텐서 분해 방법 중 PARAFAC 분해에 초점을 맞춰 아파치 스파크에 적합하게 변형하여 텐서 분해를 빠르게 분산 처리가능 하도록 하였다. 본 논문에서는 하둡을 기반의 텐서 분해 도구와 S-PARAFAC의 성능을 비교하여 약 4~25배 정도의 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.48-56
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• 2006

본 논문에서는 심리음향 모델과 MDCT/IMDCT(Modified DCT/Inverse Modified DCT)를 이용하여 고음질 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 디지털 오디오 워터마크는 디지털 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환 한 다음 주파수 영역에 워터마크를 삽입하지만 삽입된 워터마크에 의해 디지털 오디오 음질이 영향을 받게 된다. 제안된 알고리즘에서는 디지털 오디오 데이터를 PN(Pseudo Noise) 코드를 사용하여 확산시킨 다음 심리음향 모델을 참조하여 MDCT 과정을 통하여 오디오 워터마크를 삽입시킨다. MDCT 과정에서 고음질의 오디오를 얻기 위해 필터뱅크 출력의 첨예도에 따라 256, 1,024 또는 2,048 포인트의 윈도우가 선택되어진다. 본 논문에서 워터마크 계수 ${\alpha}$가 2.5 이하일 때, 워터마크의 검출률이 SDMI(Secure Digital Music Initiative)의 제안 조건을 50% 이상 상회 하며, SNR은 4종류의 공격(압축, 절단, FFT, 에코)에 대해 $50{\sim}68dB$ 값을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.609-611
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• 2016

최근 다양한 피트니스 시스템들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 피트니스 시스템들은 개발자의 의도에 의한 데이터를 제공할 뿐 사용자의 데이터를 분석하는 알고리즘 및 메커니즘은 저조한 수준이다. 이로 인해 사용자에게 정확한 데이터를 제공하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 데이터를 분석하는 메커니즘을 제시하며 이를 기반으로 한 피트니스 시스템을 설계한다. 사용자 데이터를 분석하는 메커니즘은 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자에게 적합한 운동량을 추천해준다. 사용자의 신체 정보 분석은 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 기반으로 분석하며 이는 기존 피트니스 시스템들에 비해 정확한 정보를 제공해줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.29-32
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• 2000

계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.265-274
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• 2021

본 연구는 기술수용모델을 기반으로 넷플릭스 썸네일 큐레이션에 대한 사용자 경험에 대해 실증적으로 접근했다. 상관관계 분석 결과를 살펴보면, 썸네일에 대한 의존도가 높을수록 썸네일 큐레이션에 대한 만족도가 높았고, 썸네일 정보 유용성과 썸네일 이용 용이성은 썸네일 큐레이션 만족도에 유의미한 영향을 미쳤다. 특히 썸네일 이용 용이성의 경우, 세부 변인 가운데 썸네일 적합성에 대한 영향력이 가장 높게 제시되었으며, 이 변인은 썸네일 큐레이션 만족도에 유의미한 영향을 미친다는 사실도 입증되었다. 또한 넷플릭스 썸네일 큐레이션의 만족도는 넷플릭스 전체 만족도와 행동적 이용 의사에 긍정적 영향을 미쳤으며, 본 연구를 통해 넷플릭스 썸네일 큐레이션 사용성 평가도구로써 기술수용모델의 적합성이 입증되었다.