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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.
이벤트 소싱과 CQRS 패턴을 활용한 데이터 재현 및 분산처리 사례 및 연구 동향
한상곤(Sangkon Han),최정인(Jung-in Choi),우균(Gyun Woo) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.12
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.
김영훈 ( Yeonghun Kim ),한상곤 ( Sangkon Han ),우균 ( Gyun Woo ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
온라인 저지 시스템은 학습자가 제출한 코드를 평가하기 위해 많은 시스템 자원을 사용한다. 학습자의 코드를 평가하는 방법 중 하나인 코드 효율성 측정은 시간복잡도를 기반으로 평가하기 때문에 대량의 인수를 입력 데이터로 사용한다. 본 연구에서 컨테이너 기술인 도커의 컨트롤 그룹을 활용하여 CPU 자원을 제한한다. 이를 통해 기존에 사용한 데이터보다 적은 데이터를 이용하여 코드 효율성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면 최단 경로 계산 문제에서 데이터 크기를 60%, 측정 시간을 33.3% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.
Scheme 프로그래밍 모바일 앱 구현과 인터프리터 성능 평가
김동섭 ( Dongseob Kim ),한상곤 ( Sangkon Han ),우균 ( Gyun Woo ) 한국정보처리학회 2024 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.13 No.3
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만, 초·중·고교 학생들은 프로그래밍 교육에 어려움을 겪고 있다. 대부분의 프로그래밍 환경이 블록 코딩을 바탕으로 이루어지고 있는데 이는 텍스트 코딩으로의 이행에 방해가 된다. 전통적인 PC 환경도 유지 관리 문제 등 어려움이 있다. 이러한 상황에서 모바일 앱은 대안적 프로그램 교육환경으로 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 이동형 기기에서 프로그램을 작성할 수 있는 모바일앱 설계하고 구현하였다. 첫 사례로 Scheme 인터프리터 모바일 앱을 구현하였는데, Scheme은 다중 패러다임 프로그래밍을 지원하는 교육용 언어로 MIT의 프로그래밍 교과에 사용되고 있다. 구현된 앱은 독립형 앱으로 설계되어 네트워크를 사용하지 않아도 된다는 장점이 있다. 벤치마크 수행결과, PC 수행 시간에 대한 안드로이드 기기 수행 시간은 Derivative 벤치마크 131%와 Tak 벤치마크 157%로 나타났다. 또한, 안드로이드 기기에서 벤치마크 프로그램의 수행 시간 최댓값은 Derivative 벤치마크 19.8ms, Tak 벤치마크 131.15ms로 나타났다. 이는 안드로이드 기기를 프로그래밍 교육용으로 선택 시 실습에 큰 제약이 되지 않음을 나타낸다. Though programming education has been stressed recently, the elementary, middle, and high school students are having trouble in programming education. Most programming environments for them are based on block coding, which hinders them from moving to text coding. The traditional PC environment has also troubles such as maintenance problems. In this situation, mobile applications can be considered as alternative programming environments. This paper addresses the design and implementation of coding applications for mobile devices. As a prototype, a Scheme interpreter mobile app is proposed, where Scheme is used for programming courses at MIT since it supports multi-paradigm programming. The implementation has the advantage of not consuming the network bandwidth since it is designed as a standalone application. According to the benchmark result, the execution time on Android devices, relative to that on a desktop, was 131% for the Derivative and 157% for the Tak. Further, the maximum execution times for the benchmark programs on the Android device were 19.8ms for the Derivative and 131.15ms for the Tak benchmark. This confirms that when selecting an Android device for programming education purposes, there are no significant constraints for training.