컬러 랜드마크를 이용한 이동 로봇의 자가 측위

김성찬(Seongchan Gim),고수홍(Suhong Ko),김형석(Hyongsuk Kim),김종만(Jongman Kim),이왕희(Wang-Hee Lee) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.10

This paper propose a localization method using color landmark that is applicable to mobile intelligent robot. The color landmarks are attached in the indoor ceiling. The world coordinate of robot is estimated by color patterns and the coordinates of landmarks. A landmark is composed of 4color and these 4 colors are sorted in a line. All of landmarks have a main color which indicates direction of robot. Other 3 colors are the combination of 5 kind of colors. The CCD camera is installed on the top of robot to observe the landmarks in the ceiling.

중장년층 일자리 요구사항 분석 및 인력 고용 매칭 시스템 개발

김성찬(Seongchan Kim),장진철(Jincheul Jang),김성중(Seong Jung Kim),진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Yong Yi) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인・구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. With the rapid acceleration of low-birth rate and population aging, the employment of the neglected groups of people including the middle aged class is a crucial issue in South Korea. In particular, in the 2010s, the number of the middle aged who want to find a new job after retirement age is significantly increasing with the arrival of the retirement time of the baby boom generation (born 1955-1963). Despite the importance of matching jobs to this emerging middle aged class, private job portals as well as the Korean government do not provide any online job service tailored for them. A gigantic amount of job information is available online; however, the current recruiting systems do not meet the demand of the middle aged class as their primary targets are young workers. We are in dire need of a specially designed recruiting system for the middle aged. Meanwhile, when users are searching the desired occupations on the Worknet website, provided by the Korean Ministry of Employment and Labor, users are experiencing discomfort to search for similar jobs because Worknet is providing filtered search results on the basis of exact matches of a preferred job code. Besides, according to our Worknet data analysis, only about 24% of job seekers had landed on a job position consistent with their initial preferred job code while the rest had landed on a position different from their initial preference. To improve the situation, particularly for the middle aged class, we investigate a soft job matching technique by performing the following: 1) we review a user behavior logs of Worknet, which is a public job recruiting system set up by the Korean government and point out key system design implications for the middle aged. Specifically, we analyze the job postings that include preferential tags for the middle aged in order to disclose what types of jobs are in favor of the middle aged; 2) we develope a new occupation classification scheme for the middle aged, Korea Occupation Classification for the Middle-aged (KOCM), based on the similarity between jobs by reorganizing and modifying a general occupation classification scheme. When viewed from the perspective of job placement, an occupation classification scheme is a way to connect the enterprises and job seekers and a basic mechanism for job placement. The key features of KOCM include establishing the Simple Labor category, which is the most requested category by enterprises; and 3) we design MOMA (Middle-aged Occupation Matching Algorithm), which is a hybrid job matching algorithm comprising constraint-based reasoning and case-based reasoning. MOMA incorporates KOCM to expand query to search similar jobs in the database. MOMA utilizes cosine similarity between user requirement and job posting to rank a set of postings in terms of preferred job code, salary, distance, and job type. The developed system using MOMA demonstrates about 20 times of improvement over the hard matching performance. In implementing the algorithm for a web-based application of recruiting system for the middle aged, we also considered the usability issue of making the system easier to use, which is especially important for this particular class of users. That is, we wanted to improve the usability of the system during the job search process for the middle aged users by asking to enter only a few simple and core pieces of information such as preferred job (job code), salary, and (allowable) distance to the working place, enabling the middle aged to find a job suitable to their needs efficiently. The Web site implemented with MOMA should be able to contribute to improving job search of the middle aged class. We also expect the overall approach to be applicable to other groups of people for the improvement of job matching results.

TADA: 과학기술 분야의 텍스트 분석 지원을 위한 데이터와 인프라

김성찬(Seongchan Kim),이승우(Seungwoo Lee),최명석(Myung-seok Choi) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.11

사용자 특성에 따른 스마트폰 애플리케이션 사용패턴에 관한 연구

김성찬(Seongchan Kim),배동환(Donghwan Bae),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Y. Yi) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2

스마트폰의 사용이 대중화되고 지속적으로 증가함에 따라, 스마트폰 사용에 대한 심리적, 사회적, 인지적 현상들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 성별, 성격등의 사용자 특성과 스마트 폰 앱(Application)의 실제 사용량 사이의 상관 관계를 분석하였다. 실험 초기에 참가자 157 명의 인적사항 및 5 가지 성격 특성 요소를 측정하고, 스마트 폰 앱의 실사용 로그 기록을 2 주에 걸쳐 추적하였다. 분석 결과, 다음 3 가지의 결론을 얻을 수 있었다. 1) 남성이 여성보다 커뮤니케이션, 스포츠, 뉴스 카테고리의 앱들을 더 많이 사용한다. 2) 내향적 남성이 외향적 남성보다 쇼핑 앱을 더 빈번하게 사용한다. 3) 친화적인 여성이 비친화적인 여성에 비해 커뮤니케이션 앱을 더 자주 쓰는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 사용자 특성별 앱 추천 및 마케팅에 새로운 인사이트를 제공한다. With the popularity and steadfast increase of smartphone usage, psychological, social, cognitive research on smartphones is being accelerated. This paper studies the relationships between user personality and smartphone usage behaviors. We measured the 157 participants’ demographics and their Big-five personal characteristics at the beginning of the study and tracked their smartphone usage log records over 2 weeks. The study results show that 1) men use more frequently the apps in the communication, sports, news categories than women do, 2) introversive men more frequently use shopping app than extroversive men do, and 3) agreeable women are more likely use communication apps than disagreeable women are. This study results provides new insights for app recommendation and marketing.

이동 로봇을 위한 3차원 거리 측정 장치기반 비포장 도로 인식

김성찬(Seongchan Gim),김형석(Hyongsuk Kim),김종만(Jongman Kim) 제어로봇시스템학회 2006 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.12 No.4

DeepRain: 레이더 데이터를 이용한 강우량 예측 LSTM 네트워크

김성찬(Seongchan Kim),홍승균(Seungkyun Hong),송사광(Sa-Kwang Song) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06

CANVAS: A Cloud-based Research Data Analytics Environment and System

Seongchan Kim(김성찬),Sa-kwang Song(송사광) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.10

이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다. In this paper, we propose CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System), an analytics system of the National Research Data Platform (DataON). CANVAS is a personalized analytics cloud service for researchers who need computing resources and tools for research data analysis. CANVAS is designed in consideration of scalability based on micro-services architecture and was built on top of open-source software such as eGovernment Standard framework (Spring framework), Kubernetes, and JupyterLab. The built system provides personalized analytics environments to multiple users, enabling high-speed and large-capacity analysis by utilizing high-performance cloud infrastructure (CPU/GPU). More specifically, modeling and processing data is possible in JupyterLab or GUI workflow environment. Since CANVAS shares data with DataON, the research data registered by users or downloaded data can be directly processed in the CANVAS. As a result, CANVAS enhances the convenience of data analysis for users in DataON and contributes to the sharing and utilization of research data.

관세 정형 빅데이터를 활용한 우범공급망 거래패턴 선별

김성찬(Seongchan Kim),송사광(Sa-Kwang Song),조민희(Minhee Cho),신수현(Su-Hyun Shin) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.2

본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다. In this study, we try to minimize the tariff risk by constructing a hazardous cargo screening model by applying Association Rule Mining, one of the data mining techniques. For this, the risk level between supply chains is calculated using the Apriori Algorithm, which is an association analysis algorithm, using the big data of the import declaration form of the Korea Customs Service(KCS). We perform data preprocessing and association rule mining to generate a model to be used in screening the supply chain. In the preprocessing process, we extract the attributes required for rule generation from the import declaration data after the error removing process. Then, we generate the rules by using the extracted attributes as inputs to the Apriori algorithm. The generated association rule model is loaded in the KCS screening system. When the import declaration which should be checked is received, the screening system refers to the model and returns the confidence value based on the supply chain information on the import declaration data. The result will be used to determine whether to check the import case. The 5-fold cross-validation of 16.6% precision and 33.8% recall showed that import declaration data for 2 years and 6 months were divided into learning data and test data. This is a result that is about 3.4 times higher in precision and 1.5 times higher in recall than frequency-based methods. This confirms that the proposed method is an effective way to reduce tariff risks.

3 차원 거리 정보로부터 물체 윤곽추출에 의한 물체 및 자세 인식

김성찬(Seongchan Gim),양창주(Changju Yang),이준호(Junho Lee),김종만(Jongman Kim),김형석(Hyoungsuk Kim) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.48 No.6

스테레오 비젼 방식의 단점을 보완하기 위해 단일 카메라를 이용한 3차원 정밀 거리 측정 및 물체 인식방법을 제안하였다. 단일 카메라 레이저 광 그리고 회전 평면경을 사용하여 정밀한 3 차원 거리 정보를 얻을 수 있다. 거리정보로 표현된 물체 영역에 간단한 문턱치 처리를 사용하면 물체의 윤곽을 얻을 수 있으며 그 윤곽에 대한 시그니처를 데이터베이스와 비교함으로써 물체와 그 자세까지 인식할 수 있다. 정밀 거리측정에 의한 물체 인식률 향상을 보이기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하였다. Stereo vision approach to solve the problem using a single camera three dimension precise distance measurement and object recognition method is proposed. Precise three dimensional information of objects can be obtained using single camera a laser light and a rotating flat mirror. With a simple thresholding operation on the depth information the segmentations of objects can be obtained. Comparing the signatures of object boundaries with database objects can be recognized. Improving the simulation results for the object recognition by precise distance measurement are presented.

웹 질의에 존재하는 동사구 수준의 사용자 의도 탐지 기법

김성찬(Seongchan Kim),김경민(Kyung-min Kim),맹성현(Sung-Hyon Myaeng) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.2

효과적인 웹 검색을 위해 질의의 의도를 파악하고자 하는 과거 연구들은 질의를 10개가 안 되는 추상적인 범주나 지역 관련 의도 등으로 분류하는 데 그쳤다. 본 연구에서는 사용자 질의의 의도를 동사구와 같이 구체적 수준에서 파악하는데 주안점을 두고 사용자가 방문한 URL의 스니펫을 분석하여 지도학습방법으로 분류를 한다. 의도를 나타내는 범주는 대략의 절차적 지식을 담고 있는 eHow 자원을 기반으로 구축한 지식베이스를 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 웹 로그를 사용한 실험을 수행한 결과, 단순히 검색기법만을 사용한 비교기준 보다 정확도에서 32.41%가 향상된 결과를 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 질의나 사용자가 방문한 URL의 스니펫에 존재하는 동사를 추출하여 의도 분석을 할 수 있는 가능성을 보였고, 질의나 스니펫에 존재하는 동사나 명사의 의미적 유사성을 활용하는 것이 사용자 의도를 탐지하는데 있어 핵심 요인임을 발견할 수 있었다. Previous studies for identifying user intent from web queries have dealt with less than 10 intent categories or local intent at an abstract level. In this study, we represent user intent in the form of ‘verb + object’ and identify the verb phrase level user intent based on the snippet of user visited URL. We propose a method for discovering such user intent by using a combination of search and supervised machine learning techniques. And we employ a large-scare how-to knowledge so as to represent user intent. In our experiments, we demonstrate 32.41% of increase in precision by the proposed method compared to a plain search based method. We discover that using verbs and similar meanings of nouns in a query and snippets plays a key role in detecting user intent.