실시간 냉동컨테이너 관리 시스템 개발

최성필,정준우,문영식,김태훈,이병하,김재중,최형림,이은규,Choi, Sung-Pill,Jung, Jun-Woo,Moon, Young-Sik,Kim, Tae-Hoon,Lee, Byung-Ha,Kim, Jae-Joong,Choi, Hyung-Lim,Lee, Eun-Kyu 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.12

컨테이너선의 대형화에도 불구하고 냉동컨테이너의 관리는 대부분 인력에 의존하고 있다. 악천후 및 야간의 경우 냉동컨테이너에 대한 정확한 모니터링이 이루어지지 않으며, 작업을 하더라도 사고 발생 확률이 높은 것이 사실이다. 이러한 위험을 줄이기 위해 국제해사기구에서 전력선모뎀(PLC Modem)을 이용한 시스템을 권장하고 있으나 대부분의 선박에서 해당 시스템을 사용하지 못하고 있다. 이로 인해 화주 및 기타 화물과 관계된 모든 주체들이 해상운송 과정에서의 정보 파악이 되지 않아 운송 중인 화물에 대한 신뢰성이 저하되고 있다. 이러한 비효율적인 업무를 해결하고 동시에 전 세계로 널리 활용되고 있는 모든 냉동컨테이너의 효율적 관리를 위한 본 논문에서는 IoT기반 실시간 냉동컨테이너 제어 및 모니터링 시스템을 제시하고자 한다. In spite of a recent trend of container ships becoming larger in size, the current circumstance is that managing reefer containers marine transportation is being mostly dependent upon manpower. Particularly, in the case of bad weather or nighttime, reefer containers are not being monitored due to lack of safety device. For the purpose of reducing such risk, IMO is recommending a system using PLC but the system is not being used. In addition, they are still relying on manpower for control and reliability of freight in transit is decreasing due to lack of information during marine transportation for every subject related to freight as well as shipper. Accordingly, the purpose of this paper is to propose a real-time reefer container management system to effectively control all reefer containers widely being used across the world.

바이오 분야 학술 문헌에서의 분야별 관계 추출 데이터셋 반자동 구축에 관한 연구 - 알츠하이머병 유관 유전자 간 상호 작용 중심으로 -

최성필,유석종,조현양,Choi, Sung-Pil,Yoo, Suk-Jong,Cho, Hyun-Yang 한국도서관정보학회 2016 한국도서관정보학회지 Vol.48 No.1

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다. This paper introduces a software system and process model for constructing domain-specific relation extraction datasets semi-automatically. The system uses a set of terms such as genes, proteins diseases and so forth as inputs and then by exploiting massive biological interaction database, generates a set of term pairs which are utilized as queries for retrieving sentences containing the pairs from scientific databases. To assess the usefulness of the proposed system, this paper applies it into constructing a genic interaction dataset related to Alzheimer's disease domain, which extracts 3,510 interaction-related sentences by using 140 gene names in the area. In conclusion, the resulting outputs of the case study performed in this paper indicate the fact that the system and process could highly boost the efficiency of the dataset construction in various subfields of biomedical research.

술어-논항 튜플 기반 근사 정렬을 이용한 문장 단위 바꿔쓰기표현 유형 및 오류 분석

최성필,송사광,맹성현,Choi, Sung-Pil,Song, Sa-Kwang,Myaeng, Sung-Hyon 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.2

본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다. This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.

자동 색인을 위한 한국어 형태소 분석기의 실제적인 구현 및 적용

최성필,서정현,채영숙,Choi, Sung-Pil,Seo, Jerry,Chae, Young-Suk 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

본 논문에서는 정보검색 시스템에서 필수적인 자동 색인을 위한 한글 형태소 분석기를 구현하였다. 현존하는 대용량의 데이터에 대한 자동 색인을 효율적으로 수행하기 위해서 새로운 개념이나 아이디어의 도입 및 적용에 초점을 맞추기보다는 기존에 연구되었던 다양한 어절 분석 기법들을 바탕으로 어절분석 속도의 최대화, 형태소 분석기의 모듈화 및 구조화에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서 개발된 시스템의 특징은 이론적인 측면보다는 소프트웨어 공학적인 측면이 훨씬 더 강조된다 품사 사전의 구조화가 우선적으로 수행되었으며, 이에 따라서 체언 및 용언 분석 모듈, 수사 분석 모듈 둥이 구현되었다. 또한 형태소의 패턴을 이용한 미등록어 분석 기능이 개발되었다. 개발된 전체 시스템은 정보 검색 엔진인 K-2000 시스템의 색인 모듈로 장착되어서 적용되었다. In this paper, we developed Korean Morphological Analyzer for an automatic indexing that is essential for Information Retrieval. Since it is important to index large-scaled document set efficiently, we concentrated on maximizing the speed of word analysis, modularization and structuralization of the system without new concepts or ideas. In this respect, our system is characterized in terms of software engineering aspect to be used in real world rather than theoretical issues. First, a dictionary of words was structured. Then modules that analyze substantive words and inflected words were introduced. Furthermore numeral analyzer was developed. And we introduced an unknown word analyzer using the patterns of morpheme. This whole system was integrated into K-2000, an information retrieval system.

구조화된 저널리즘 서비스를 위한 과학 칼럼 정보 지식화 프레임워크 설계

최성필,김혜선,김지영,Choi, Sung-Pil,Kim, Hye-Sun,Kim, Ji-Young 한국문헌정보학회 2015 한국문헌정보학회지 Vol.49 No.1

This paper proposes a noble service architecture based on scientific infographic as well as semi-automatic knowledge process for 'KISTI's Scent of Science' database, which has been highly credited as a science journalism service in Korea. Unlike other specialized scientific databases for domain experts and scientists, the database aims at providing comprehensible and intuitive information about various important scientific concepts which may seem not to be easily understandable to general public. In order to construct a knowledge-base from the database, we deeply analyze the traits of the database and then establish a semi-automatic approach to identify and extract various scientific intelligence from its contents. Furthermore, this paper defines a scientific infographic service platform based on the knowledge-base by offering its detailed structure, methods and characteristics, which shows a progressive future direction for science journalism service. 본 논문에서는 과학 저널리즘의 대표적인 성공 사례로 평가되고 있는 KISTI의 과학향기 칼럼에 대한 반자동 지식화 방안과 이를 기반으로 과학기술 인포그래픽 기반의 서비스 체제를 제안한다. 전문가나 특정 분야 과학자를 대상으로 하는 전문 정보와는 달리 과학향기 콘텐트는 일반 대중을 대상으로 알기 쉬운 과학 상식을 제공하고 있다. 이러한 특성을 바탕으로 과학향기 데이터베이스를 지식화하기 위한 방법론 즉, 지식 유형, 지식 추출 방법 및 절차 등을 세부적으로 살펴본다. 또한 과학향기 지식베이스를 기반으로 과학기술 인포그래픽 서비스 체제를 새롭게 정의하고 이에 대한 세부적인 구성도, 방법론 및 특징 등을 기술한다. 이를 통해서 미래의 과학 저널리즘 서비스가 나아가야 할 발전적 방향을 제안한다.

철도차량의 충돌 사건 시나리오 전개에 관한 고찰

최성필(Seong-Pil Choi),공명상(Myong-Sang Kong),오지은(Ji-Eun Oh),명원일(Won-Il Myung) 한국철도학회 2018 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2018 No.10

구문 트리 가지치기 및 소멸 인자 조정을 통한 트리 커널 기반 단백질 간 상호작용 추출 성능 향상

최성필(Sung-Pil Choi),최윤수(Yun-Soo Choi),정창후(Chang-Hoo Jeong),맹성현(Sung-Hyon Myaeng) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.2

본 논문에서는 기존의 연구에서 시도되었던 것과는 달리, 복잡하고 추출하기가 어려운 다양한 형태의 자질 및 단서 정보가 필요 없는 합성곱 구문 트리 커널 기반의 단백질 간 상호작용 추출 기법을 소개한다. 이 기법의 특징은 단백질 이름 쌍을 포함한 상호작용 포함 후보 문장에 대한 구문 트리만을 이용하여 추출을 시도한다는 것이며 부가적인 자질이나 커널 함수가 불필요하다는 장점이 있다. 이를 기반으로 본 논문의 연구 성과는 다음과 같다. 첫째, 단백질 간 상호작용 추출에 있어서 구문 트리 커널을 적용할 경우 불필요한 문맥 정보를 효과적으로 제거하는 구문 트리 가지치기 작업이 필수적임을 기존 연구 결과와의 성능 비교로써 증명한다. 둘째, 동일한 학습 조건에서 구문 트리 커널의 소멸 인자(decay factor)는 평활인자(smoothing factor)로서 중요한 역할을 하며, 성능 변화의 핵심 요소임을 보인다. 특히 학습 집합의 규모에 따라서 소멸인자가 성능에 미치는 영향력이 상이한 패턴으로 나타남을 제시하였다. 결론적으로 기존의 최신 연구결과로서 주장한 “단일 커널보다 혼합 커널의 성능이 더 뛰어나다”라는 가설이 항상 성립하는 것은 아니라는 것을 합성곱 구문 트리 커널 단독으로 적용하여 높은 성능을 나타냄으로써 보여주었다. 동일한 조건으로 수행한 실험에서 기존의 두 연구 결과에 비해 19.8%, 14%의 성능 개선을 나타내었다. This paper introduces a novel way to leverage convolution parse tree kernel to extract the interaction information between two proteins in a sentence without multiple features, clues and complicated kernels. Our approach needs only the parse tree alone of a candidate sentence including pairs of protein names which is potential to have interaction information. The main contribution of this paper is two folds. First, we show that for the PPI, it is imperative to execute parse tree pruning removing unnecessary context information in deciding whether the current sentence imposes interaction information between proteins by comparing with the latest existing approaches' performance. Secondly, this paper presents that tree kernel decay factor can play an pivotal role in improving the extraction performance with the identical learning conditions. Consequently, we could witness that it is not always the case that multiple kernels with multiple parsers perform better than each kernels alone for PPI extraction, which has been argued in the previous research by presenting our outperformed experimental results compared to the two existing methods by 19.8% and 14% respectively.

실내 위치인식기술 기반 하이패스형 게이트리스 도시철도 자동운임결제 핵심기술 및 지표 개발

최성필(Sung-Pil Choi),권용식(Yong-Sik Kwon),송포명(Po-Myeong Song),오현미(Hyun-Mi Oh) 한국경영과학회 2018 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.10

해상선박에서 냉동컨테이너 실시간 정보 수집이 가능한 시스템

최성필(Choi Sung Pill),최형림(Choi Hyung Rim),김재중(Kim Jae Joong),이강배(Lee Kang Bae),문영식(Moon Young Sik),김태훈(Kim Tae Hoon),이병하(Lee Byung Ha),조재희(Jo Jae Hee) 한국통신학회 2015 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.1

Deep Convolutional Neural Network (DCNN) 기반의 단백질 간 상호 작용 추출

최성필(Sung-Pil Choi) 한국정보과학회 2016 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2016 No.6