환경 요인에 따른 침입 탐지 센서 네트워크의 구성 최적화 방안

정예원(Yewon Jeong),박광일(Kwang Il Park),김경민(Kyungmin Kim),홍준석(June Seok Hong),김학진(Hak-jin Kim),김우주(Wooju Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.11

본 논문은 감시 정찰 기능의 성격을 보이는 센서 들의 집합체인 ‘센서 네트워크’ 기반으로 연구되었다. 구축 된 센서 네트워크에 HMM(Hidden Markov Model)을 적용함으로써 다수의 센서가 발생시키는 복합 정보를 시/공간적으로 융합하였고, 이를 통해 최상의 침입자 탐지 결과를 도출하였다. 본 연구에서의 센서 네트워크는 침입자 탐지를 목표로 하며, 센서 네트워크의 침입자 탐지 성공 확률을 ‘침입자 탐지 성공률’이라 정의하였다. 또한, 날씨, 지형과 같은 외적 요인이 센서 네트워크의 침입자 탐지 성공률에 미치는 영향과 센서 네트워크를 구성하는 센서들의 센서 조합 변경이 침입자 탐지 성공률에 미치는 영향을 분석하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 즉, 환경이 다양하게 변화할 때의 센서 네트워크 성능 변화 분석과 센서 네트워크를 구성하는 센서 조합을 변경하였을 때의 센서 네트워크 성능 변화를 관찰하였다. 나아가 위 실험 결과를 토대로 조건에 가장 알맞은 최적의 센서 네트워크 구성 방안을 모색하였다. This research was conducted based on sensor network which has a surveillance and reconnaissance functions. We applied HMM to the sensor network and fused with temporal and spatial information generated from a large number of sensors in order to derive the best results. The goal of this study is a intruder detection on the sensor network. Thus, we defined an intruder detection probability as ‘Intruder Detection Success Rate’. To analyze whether or not the intruder detection success rate has an impact on external factors such as weather, terrain and combination alterations of sensors, various experiments(simulations) were conducted. We evaluated performance of sensor network in various environments and combination alterations of sensors. And then, we sought for the optimal sensor network based on experimental results above.

언어경관에 반영된 중국어 사용 인구의 공간적 분리: 서울시를 사례로

정예원(Yewon Jeong),하지민(Jimin Ha),최우성(Woosung Choi),홍성연(Seong-Yun Hong) 대한지리학회 2021 대한지리학회지 Vol.56 No.1

언어경관은 특정 장소의 공공 표지판, 간판 등에 쓰인 언어가 주는 시각적 인상으로, 해당 지역의 인구 구성 및 각 언어 집단 간 사회문화적 지위를 반영한다. 서울은 대부분의 장소에서 한국어와 영어가 지배적인 언어경관이 나타나지만, 상대적으로 외국인이 밀집한 일부 지역에서는 중국어를 비롯한 다른 언어의 비중도 비교적 높게 나타난다. 본 연구에서는 서울 여러 지역의 언어경관을 수집하여 정량적으로 기록하고, 언어경관에 나타난 중국어 비율이 연도별, 지역별로 어떻게 다른지 살펴봄으로써 서울시 중국어 사용 인구의 공간적 분리 수준을 간접적으로 살펴보고자 한다. 지금까지 조선족을 비롯한 중국 국적인의 공간적 분리에 관한 연구는 대부분 거주지 중심으로 이루어져 왔다는 점에서 다소 한계가 있었다. 언어경관의 변화는 거주지뿐만 아니라, 이들이 일상적으로 방문하고 활동하는 상업공간에서도 나타나기 때문에 공간적 분리를 다각도로 살펴보는 데 보다 유용할 수 있다. 분석 결과, 본 연구에서는 서울에서 중국어 사용 인구의 공간적 분리가 지속적으로 감소했음을 확인했으며, 이는 언어경관에 반영된 지리적 현상을 실증적으로 연구한 사례로 학문적 의미가 있다. Linguistic landscape refers to a visual impression of the languages used in public signs and advertisements in a particular area. As it reflects the population composition and the socio-cultural status among language groups in the society, the linguistic landscape of Seoul has been dominated by Korean and English in most places. However, other languages, such as Chinese, also appears in certain parts of the city, where the foreign population is concentrated, and their proportions are increasing in recent years. In this work, we examine the levels of segregation between the Chinese language and other languages in Seoul"s linguistic landscape. Over 10 thousand street-level images were collected and analyzed, and it was found that the levels of the linguistic isolation have decreased over the years between 2008 and 2018. This result implies that the overall degree of segregation between Chinese and non-Chinese people has also moderated, not only in residential neighborhoods but also in their daily activity spaces.

Bidirectional LSTM-CRF 기반 한국어 개체명 인식을 위한 접사 자질을 이용한 단어 표상 확장

정예원(Yewon Jeong),이종혁(Jong-Hyuk Lee) 한국정보과학회 2019 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.6

Bidirectional LSTM-CRF 기반 한국어 개체명 인식을 위한 유사 접사 자질을 이용한 단어 표상 확장

정예원(Yewon Jeong),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.9

본 논문에서는 심층 신경망 기반의 한국어 개체명 인식을 위해 데이터로부터 접사 자질을 추론하여 단어와 음절 단위 정보에 결합하는 실용적인 모델을 제안한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 기법을 이용한 두 개의 모델, Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Field (bidirectional LSTM-CRF)와 Bidirectional Long Short Term Memory-Convolutional Neural Networks-Conditional Random Field (bidirectional LSTM-CNNs-CRF)를 사용하고, 기존의 입력 단어 표상에 품사 임베딩과 유사 접사 임베딩을 추가하여 확장하였다. 한국어 접사에는 접두사와 접미사가 있고 대부분 1음절인 특성을 고려하여 등장 빈도수에 따른 간단한 필터링 방법으로 유사 접사를 예측, 개체명 인식 자질로 활용하였다. 이 모델은 2016년 국어정보처리대회와 한국전자통신연구원(ETRI)에서 배포한 개체명 인식 말뭉치에 대해 별도의 외부 자원 없이 기존 모델보다 F1 점수가 최대 2.44% 향상되는 것을 보였다. We propose a Korean named entity recognition model (NER) which extracts affix features to augment word representations. We build upon two recently proposed models using state-of-the-art NER techniques, namely bidirectional LSTM-CRF and bidirectional LSTM-CNNs-CRF, by extending the word embedding with part-of-speech and approximated affix information. Because Korean affixes mainly comprise single-character prefixes or suffixes, we chose to use an inexpensive character level frequency filter to infer the affix information. Our experimental results on the HCLT 2016 and ETRI NER datasets showed up to a 2.44% increase in the F1 score compared to the original models without any additional dictionary or morphological tools.

Correlation Between Number of Usability Problems and System Usability Scale (SUS) Score

Iverton B. Lima(이베르톤),Yewon Jeong(정예원),Chaeyeon Lee(이채연),Gangseok Suh(서강석),Wonil Hwang(황원일) 대한인간공학회 2020 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.10

Objective: This paper proposes a deeper analysis of the System Usability Scale (SUS) results, looking for a relationship between the number of usability problems (UPs) reported through usability study and the overall SUS scores as well as individual item scores. Background: A list of UPs is a common and important outcome of usability evaluation. In addition to UPs, various types of qualitative and quantitative data can be collected from usability studies by utilizing different methods. The SUS is a well-established questionnaire commonly used to quantitatively assess the perceived usability of products and systems, consisted of 5 positive and 5 negative statements rated on a Likert scale. Method: An experiment was conducted with 24 evaluators, where 4 different Augmented Reality (AR) applications were inspected to find UPs, and SUS questionnaire answers were collected at the end. Results: The results show a significant correlation between the number of UPs reported and SUS scores. More specifically, the number of UPs reported correlates with overall scores and negative item scores. Conclusion: The SUS scores (overall and individual item scores) could be indicators of the number of UPs reported by evaluators through usability study. Application: The findings of this study could help improve the way that the overall SUS score is calculated by giving higher weight to the most relevant SUS items (in relation to the number of UPs reported). Also, analysis of individual item scores could give an insight into the system and its issues, especially when only SUS results are available to the usability practitioners and developers.

간략화된 자동창고 입/출고 시스템 설계

김혜원(Heyone Kim),정예원(Yewon Jeong),이준학(Junhak Lee),황동환(Dong-Hwan Hwang) 대한전기학회 2016 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.7

템플릿 기반의 상호대화형 전공강의시간표 작성지원시스템

장용식(Yong Sik Chang),정예원(Yewon Jeong) 한국지능정보시스템학회 2010 지능정보연구 Vol.16 No.3

매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다. University timetabling depending on the educational environments of universities is an NP-hard problem that the amount of computation required to find solutions increases exponentially with the problem size. For many years, there have been lots of studies on university timetabling from the necessity of automatic timetable generation for students’ convenience and effective lesson, and for the effective allocation of subjects, lecturers, and classrooms. Timetables are classified into a course timetable and an examination timetable. This study focuses on the former. In general, a course timetable for liberal arts is scheduled by the office of academic affairs and a course timetable for major subjects is scheduled by each department of a university. We found several problems from the analysis of current course timetabling in departments. First, it is time-consuming and inefficient for each department to do the routine and repetitive timetabling work manually. Second, many classes are concentrated into several time slots in a timetable. This tendency decreases the effectiveness of students’ classes. Third, several major subjects might overlap some required subjects in liberal arts at the same time slots in the timetable. In this case, it is required that students should choose only one from the overlapped subjects. Fourth, many subjects are lectured by same lecturers every year and most of lecturers prefer the same time slots for the subjects compared with last year. This means that it will be helpful if departments reuse the previous timetables. To solve such problems and support the effective course timetabling in each department, this study proposes a university timetabling support system based on two phases. In the first phase, each department generates a timetable template from the most similar timetable case, which is based on case-based reasoning. In the second phase, the department schedules a timetable with the help of interactive user interface under the timetabling criteria, which is based on rule-based approach. This study provides the illustrations of Hanshin University. We classified timetabling criteria into intrinsic and extrinsic criteria. In intrinsic criteria, there are three criteria related to lecturer, class, and classroom which are all hard constraints. In extrinsic criteria, there are four criteria related to ‘the numbers of lesson hours’ by the lecturer, ‘prohibition of lecture allocation to specific day-hours’ for committee members, ‘the number of subjects in the same day-hour,’ and ‘the use of common classrooms.’ In ‘the numbers of lesson hours’ by the lecturer, there are three kinds of criteria : ‘minimum number of lesson hours per week,’ ‘maximum number of lesson hours per week,’ ‘maximum number of lesson hours per day.’ Extrinsic criteria are also all hard constraints except for ‘minimum number of lesson hours per week’ considered as a soft constraint. In addition, we proposed two indices for measuring similarities between subjects of current semester and subjects of the previous timetables, and for evaluating distribution degrees of a scheduled timetable. Similarity is measured by comparison of two attributes-subject name and its lecturer-between current semester and a previous semester. The index of distribution degree, based on information entropy, indicates a distribution of subjects in the timetable. To show this study’s viability, we implemented a prototype system and performed experiments with the real data of Hanshin University. Average similarity from the most similar cases of all departments was estimated as 41.72%. It means that a timetable template generated from the most similar case will be helpful. Through sensitivity analysis, the result shows that distribution degree will increase if we set ‘the number of subjects in the same day-hour’ to more than 90%.

학교폭력 예방을 위한 AI 상담 및 진단 테스트 통합 시스템 개발

김효림 ( Kim Hyorim ),정예원 ( Jeong Yewon ),홍은혜 ( Hong Eunhye ),김명섭 ( Kim Myeoungseob ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2

학교폭력 피해 사례는 꾸준히 증가하는 반면 학교폭력 예방의 대안으로 실시되고 있는 앱/웹 시스템으로는 통합성의 연계에 어려움이 있어 문제점으로 나타나고 있다. 본 논문에서 구현한 학교폭력 예방 통합 앱 시스템은 학교폭력 진단 테스트, AI 상담, 일기장, 게시판, 교화 프로그램 영상 시청 기능을 제공함으로써 이런 문제점들을 보완하였다. 또한, 진단 테스트와 상담 내용의 신뢰성을 확보하기 위해 상담 센터의 검증을 받았다. 해당 시스템의 활용을 통해 학교폭력 예방 교육의 효과를 기대할 수 있다.

환부맞춤형 피부 프린팅 장비제작 및 공정기술 개발

안상현(Sang Hyun Ahn),전해리(Hai Li Jeon),유준걸(Junjie Yu),정예원(Yewon Jung),석지민(Ji Min Seok),정재은(Jae Eun Jeong),임승현(Seung Hyun Im),김완두(Wan Doo Kim),류원형(WooHyoung Ryu),박수아(Su A Park),이준희(Junhee Lee) 대한기계학회 2018 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2018 No.12

주차위치 지정과 경로안내로 편리한 실내주차 시스템

윤정환(JeongHwan Yoon),김길태(GilTae Kim),김재진(JaeJin Kim),이슬기(SeulKi Lee),김재진(JaeJin Kim),정예원(YeWon Jeong),박성열(SeongYeol Park),주홍택(HongTaek Joo) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.12