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SVM 기반의 교실 내 시간과 위치에 따른 졸음 예측 기법
유건희 ( Gunhee Yu ),신선호 ( Sunho Shin ),김도연 ( Doyeon Kim ),장명호 ( Myungho Jang ),김희주 ( Heeju Kim ),박봉우 ( Bongwoo Bak ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.1
최근 하드웨어의 컴퓨팅 능력이 좋아짐에 따라 기계학습 분야가 주목받고 있다. 이에 따라 많은 양의 데이터를 처리하기 수월해졌으며 수많은 데이터들을 기계학습 알고리즘을 통해 학습시키기 간편해졌다. 이러한 발전으로 기계학습이 적용되는 분야 또한 넓어져 교육 분야에도 활발히 적용되고 있다. 본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 교실 내 좌석과 시간에 따른 졸음을 예측하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 교사들은 학생들의 졸음을 사전에 방지 하여 수업 진행에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
김기범(Kibom Kim),유헌창(HeonChang Yu),안진호(JinHo Ahn),황종선(Chong Sun Hwang) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅲ
메시지로깅을 이용한 기존의 메시지 로깅기법에서는 모든 메시지에 대한 처리를 동일하게 수행하였다. 반면, 이 논문에서는 통신 패턴에 대한 연구를 바탕으로 통신시에 발생하는 중요한 성질인 통신국부성을 발견하였다. 이를 기반으로 프로세스의 통신 집합을 유지하도록 함으로써 결함 발생 후 모든 프로세스에게 도움을 요청하는 메시지를 보는 것이 아니라 오직 자신과 통신을 수행했던 프로세스에게만 메시지를 보내는 기법을 제안한다.
오성근 ( Seongkeun Oh ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
모바일 이동통신망의 Core 노드들은 2G CDMA, 3G WCDMA, 4G LTE 교환기를 비롯하여 IMS 및 다 양한 부가장비들로 이루어져 있다. 최근 5G 로 진화하는 과정에는 NFV(Network Function Virtualization)가 그 중심에 서 있다. NFV 환경에서는 기존 통신 노드와 다르게 범용서버 및 범용 운영체제가 주축이 되어, 일반 IT 툴로도 통신망 내부 노드의 로그분석이 용이해 졌다. 또한 다양 하고 복잡한 Core 네트워크에서 빅데이터로 발생하는 로그 또한 머신러닝으로 분석이 가능하며, 운용에 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 vDPI, vMMSGW OS 로그를 대상으로 분석하였으며, 잠재되어 있는 문제점들을 확인할 수 있었다. 또한 어플리케이션의 비정형화 된 로그에서도 비정상적인 패턴들을 발견하여 대용량 트래픽이 발생하며 SLA 가 유난히 높은 통신환경에서도 비지도 머신러닝 분석이 유용함을 확인하였다.
K-Means Clustering 알고리즘 기반 클라우드 동적 자원 관리 기법에 관한 연구
곽민기 ( Minki Kwak ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.
양영보 ( Youngbo Yang ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.
컴퓨터활용교육 II : 초등학생 대상 창의적 사고력 향상 STEAM 프로그램
이미주 ( Mi Ju Lee ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국컴퓨터교육학회 2013 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.17 No.1
초등학교 정보수업 시간은 적절한 교수 학습 방법 및 수업자료의 미비로 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이고, STEAM 교육의 적용은 아직까지 우리나라의 교육과정에 적용하기가 어려운 실정이다. 현재 STEAM 교육은 수학과 과학을 중심으로 다양한 연구가 진행되어 오고 있으며, IT도구로서 컴퓨터를 활용한 학습이 주로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 초등학생 대상으로 수업에 활용되는 컴퓨터에 대한 이해를 돕고, 학습 활동시 창의적 사고를 할 수 있도록 하는 STEAM 프로그램을 제안한다. 또한, 제안한 프로그램을 방과 후 학습 프로그램에 적용한 후, STEAM 교육이 학생들의 사고력을 향상 시키고 창의력을 증진시키는지를 검증한다.