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이대국,Seok-Ho Yoon,Jae-Hyeok Kwak,Choong-Ho Cho,Dong-Hoon Lee 한국인터넷정보학회 2023 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.17 No.4
In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.
이대국(Daekug Lee),김지영(Ji-Young Kim),전수영(Sooyoung Cheon) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.2
최근 문장과 문서 같은 텍스트에서 느껴지는 감정을 분류하는 감정 분석 기술이 발달하며 문학을 포함한 다양한 연구에서 활용되고 있다. 감정은 문학을 이해하기 위한 중요한 토대이기에 문학 연구에서 감정 분석 기술을 적용하는 것은 중요하며, 기술의 발전을 위해 감정 분석 과정에서 발생하는 문제점을 개선하려는 노력이 필요하다. 이에 본 연구는 학습 데이터 구축 시 기존 라벨링 방식에서 생기는 문제점을 설명하며, 이를 개선하기 위한 ‘감정 어휘 사전 기반 감정 라벨링’을 소개한다. 기존 감정 라벨링 방식은 소수 전문가의 주관으로 텍스트에서 느껴지는 감정을 판단하는 방식이고, 감정 사전 기반 라벨링 방식은 감정 사전에 기반하여 감정을 판단한다. 감정 사전 기반 라벨링의 유효성을 입증하기 위해 서로 다른 감정 라벨링 방식을 가진 두 학습데이터를 구축하고, 감정 분석 모델에 입력하여 결과를 비교해주었다. 그 결과 감정 사전 기반 라벨링을 사용한 모델의 정확도는 91.95%를 기록하며, 기존 라벨링을 사용한 모델보다 약 20% 정도 높은 성능을 보였다. 또한, 정량적 평가에서 나아가 대학수학능력시험의 문학 지문을 모델에 입력해 분류 결과를 직접 확인한 결과, 감정 사전 기반 라벨링을 사용한 모델이 더 나은 예측력을 보였다. 본 연구는 다양한 딥러닝 모델 연구의 학습 데이터 구축에서 사용되던 감정 어휘 사전을 문학 감정 분석 연구에 처음으로 적용하여 그 효과를 증명했기에 의미가 있다. Recently, emotion analysis technology has been developed to classify emotions felt in texts such as sentences and documents, and it is being used in a variety of research, including literature. Because emotions are an important foundation for understanding literature, it is important to apply emotion analysis technology in literary research, and efforts are needed to improve problems that arise during the emotion analysis process for the development of technology. This study explains the problems that arise from existing labeling methods when constructing learning data, and introduces ‘emotion lexicon-based emotion labeling’ to improve these problems. To prove the effectiveness of emotion lexicon-based labeling, we constructed two learning data with different emotion labeling methods, entered them into a emotion analysis model, and compared the results. As a result, the accuracy of the model using emotion lexicon-based labeling was 91.95%, showing approximately 20% higher performance than the model using existing labeling. In addition, as a result of going beyond quantitative evaluation and directly checking the analysis results by inputting literary passages from the CSAT into the model, the model using emotion lexicon-based labeling showed better predictive power.
On-demand 자율주행 서비스를 위한 세종시 대중교통 음영지역에 대한 분석
이대국(Lee Dae Kug),전민재(Jeon Min Jae),김민성(Kim Min Sung),김이강(Kim Yi Kang),조충호(Cho Chong Ho) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 세종시 대중교통 음영지역에서 노약자, 임산부, 장애인 등 교통약자를 위한 안전한 On-demand 기반 자율주행 셔틀 실종 서비스를 제공하기 위한 목적으로 대중교통 음영지역를 정의하고, 기준을 설정하여 자율주행 실증 서비스 대상 지역을 선정하기 위한 세종시 대중교통 음영지역에 대한 분석을 진행하여, 5개 구역을 대중교통 음영지역으로 선정하였다.
스마트하우징 화재 서비스의 스마트시티 플랫폼 연계 데이터 교환용 메타데이터 스키마 연구
이대국 ( Dae-kug Lee ),이대규 ( Dae-gyu Lee ),강현국 ( Hyun-kook Kahng ),조충호 ( Choong-ho Cho ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.2
최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 “스마트시티”에서 “플랫폼도시”로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다. Recently, cutting-edge ICT technologies such as artificial intelligence, blockchain, edge computing, and the Internet of Things have been applied in various fields to create new services and a new digital era. Along with these technological developments, various policies are being implemented in Korea to transform the country from a “Smart City” to a “Platform City”. We can create new services and values by linking with the Smart City Integrated Platform and Smart Housing Platform. This paper defines a linkage scenario between a Smart Housing Platform and the Smart 119 Emergency Dispatch Support Service, one of the Smart City Safety Nets. We propose a data transmission protocol and a metadata schema for data exchange between the Smart Housing Platform and the Smart City Integrated Platform to provide the Smart 119 Emergency Dispatch Support Service.
블록체인 기술 기반 Smart HACCP 플랫폼 아키텍처 설계 및 구축에 관한 연구
이대국(Lee Dae Kug),전민재(Jeon Min Jae),김민성(Kim Min Sung),김이강(Kim Yi Kang),조충호(Cho Chong Ho) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 Smart HACCP 인증을 위한 중요관리점(CCP) 모니터링 및 데이터 위변조 방지 시스템 구축을 위해 Hyperledger Fabric 블록체인 기술을 활용한 Smart HACCP 플랫폼 아키텍처 설계 및 구축 방법을 제안하고 prototype를 구축하였다.
김지영,이대국,전수영 고려대학교세종캠퍼스 한국학연구소 2023 한국학연구 Vol.87 No.-
인공지능(AI) 기술을 중심으로 한 과학기술의 비약적인 발전으로 다양한 학문 분야에서 이를 시도하고 있다. 문학 영역에서도 인공지능을 활용해 문학 작품을 분석하고 생성하는 등 다양한 움직임을 보인다. 문학에서 감정은 중요하기 때문에 인공지능 기술이 감정을 어디까지 이해하고 있는지에 대한 확인이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최첨단 인공지능 감정 분석 모델인 KoBERT를 사용하여 한국어 문학 텍스트의 감정을 분류해 본다. 기존의 연구들과는 달리 모델의 성능을 평가하는 것에서 나아가, 감정 분류 결괏값 자체를 분석하고 개선점을 찾으려 한다. 이러한 분석은 향후 문학과 인공지능의 고도화된 융합 과정에서 인공지능이 갖추어야 할 역량을 재고하는 데 좋은 지표가 될 것이다. With AI's rapid advancements, its applications are being explored across various fields. Even AI is used to analyze and create literary works. Due to the importance of emotions in literature, it is necessary to confirm the extent to which AI technology understands emotions. This paper focuses on classifying emotions in Korean literary texts using KoBERT. Our approach not only evaluates the model's performance, but also analyzes the emotion classification results and seeks improvements. This analysis will be helpful in reconsidering the capabilities that AI must have in the future convergence of literature and AI.