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A Group Management Application in Consideration of Software Engineering : Design and Implementation
Samuel Sangkon Lee 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Software Engineering and Vol.9 No.2
This study presents a method to design an Android group management application system, embody various functions such as group service, chatting, location tracking, information transmission, picture drawing and editing, photo album management, and file transmission, and combine all the modules in one application. A messenger application should secure higher speed than others, and the database should be thoroughly managed to prevent data loss or leakage.
이벤트 소싱과 CQRS 패턴을 활용한 데이터 재현 및 분산처리 사례 및 연구 동향
한상곤(Sangkon Han),최정인(Jung-in Choi),우균(Gyun Woo) 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.12
V2X, 인공지능, 및 자율주행 등과 같은 분야에서 수집되는 정보의 양이 매년 급증하고 있다. 데이터의 양이 급증하고, 종류와 형식이 다양해졌기 때문에 이기종 데이터를 수집·처리·저장하는 방법이 중요해졌다. 시스템 또는 애플리케이션의 상태 변경에 대한 모든 사항을 일련의 이벤트로 저장하는 방식인 이벤트 소싱은 메시지를 기반으로 한 이벤트 중심(event-driven) 설계가 가능하고, 시스템이나 애플리케이션의 상태 복원과 재현이 가능하다. 조회와 명령을 분리하는 패턴인 CQRS(Command and Query Responsibility Segregation)와 이벤트 소싱의 특징을 결합하여 대규모 데이터 처리를 위한 분산 시스템 아키텍처, 이벤트 소싱의 상태 재현을 활용한 데이터 분석과 디버깅을 위한 시스템과 애플리케이션 등에 활용할 수 있다. 이벤트 소싱을 활용한 데이터 재현 및 분산처리에 관한 사례 및 연구 내용을 소개한다. The amounts of information collected in areas such as V2X, artificial intelligence, and self-driving are increasing rapidly every year. It is important to collect, process, and store heterogeneous data. This is because the amounts of relevant data have increased rapidly and the types and formats of those data have diversified. Event sourcing, which is a way to store a whole set of events about changing the state of a system or an application through some set of events, enables an event-driven design based on messages, and also enables the restoration and reproduction of the state of a system or an application. Combined with CQRS (Command and Query Responsibility Segmentation), a pattern that separates queries and commands, the characteristics of event sourcing can be utilized for a distributed system architecture for large data processing, as well as systems and applications for data analysis and debugging using reproducibility of the state of event sourcing. This paper introduces the cases and research contents on data reproduction and dispersal processing using event sourcing.
운전자의 주의분산 연구동향 및 딥러닝 기반 동작 분류 모델
한상곤(Sangkon Han),최정인(Jung-In Choi) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.11
본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다. In this paper, we analyzed driver"s and passenger"s motions that cause driver"s distraction, and recognized 10 driver"s behaviors related to mobile phones. First, distraction-inducing behaviors were classified into environments and factors, and related recent papers were analyzed. Based on the analyzed papers, 10 driver"s behaviors related to cell phones, which are the main causes of distraction, were recognized. The experiment was conducted based on about 100,000 image data. Features were extracted through SURF and tested with three models (CNN, ResNet-101, and improved ResNet-101). The improved ResNet-101 model reduced training and validation errors by 8.2 times and 44.6 times compared to CNN, and the average precision and f1-score were maintained at a high level of 0.98. In addition, using CAM (class activation maps), it was reviewed whether the deep learning model used the cell phone object and location as the decisive cause when judging the driver"s distraction behavior.
An Improvement Video Search Method for VP-Tree by using a Trigonometric Inequality
Lee, Samuel Sangkon,Shishibori, Masami,Han, Chia Y. Korea Information Processing Society 2013 Journal of information processing systems Vol.9 No.2
This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.
한글문서 분류용으로 이용할 복합어로 구성된 분야연상어의 추출법
이상곤(Samuel Sangkon Lee) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.7
분야연상어는 어휘자체가 분야정보를 가지므로 인간이 분야를 인지할 때와 유사하게 문서의 분야를 판단한다. 한국어의 경우 180분야로 분류된 약 15,000개의 문서뱅크를 수집하여 구축 · 실험한 결과 88,782개의 단일 분야연상어가 8,405개로 전체의 약 9%로 압축되며, 재현율 0.77 이상(평균 0.85), 정확률 0.90 이상(평균 0.94)의 높은 추출 정밀도를 얻었다. 구축한 분야연상어를 문서분류의 초기결정에 적용하여 인간에 의한 분야결정과 비교한 결과 약 90%이상의 정답률을 얻었다. 연구결과를 문서분류의 초기단계에 관한 기초연구로 이용하고, 다언어(multilingual) 간의 문서검색에 적용하여 다국어 정보검색에 대한 기초 연구로 이용할 수 있다. Field-associated Terms itself have field information. So, they determine field of document just like when human being perceives field. In case of Korean, we organized and experimented them by collecting approximately 15,999 document banks that are classified into 180 fields. We obtained high precision of extraction that 88,782 single field-associated terms are contracted into 8,405 ones thus recording compression rate as approximately 9% and recall as above 0.77 (average 0.85), precision as above 0.90 (average 0.94). By applying established field-associated terms to initial determination for document classification and comparing it with filed determination by human being, we got correct answers above approximately 90%. We can use results of research as fundamental research for initial stage and apply it document retrieval between multilingual environment thus utilizing it as fundamental research for multilingual information retrieval.