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불확실성 정량화를 이용한 연합학습 기반 핑거프린팅 실내측위
박준하(Junha Park),김택윤(Taekyoon Kim),김효원(Hyowon Kim),김선우(Sunwoo Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 불확실성 정량화를 이용한 연합학습(federated learning) 기반 핑거프린팅 실내측위 방법을 제안한다. 불확실성을 정량화하기 위해 dropout을 적용하여 연합학습의 뉴럴네트워크(NN: neural network) 모델을 생성하고, 학습이 완료된 모델은 테스트 과정을 반복하여 측위 오차의 분산을 정량화된 불확실성으로 변환한다. 서버는 분할된 모델에 정량화된 불확실성을 가중치로 주어 학습을 이어간다. 이에 따라 연합학습을 이용한 핑거프린팅 실내측위 보다 향상된 측위 정확도를 얻어낸다. 기존의 DNN(deep NN) 방법, 연합학습과 제안하는 측위 방법의 시뮬레이션 결과를 UJIIndoorLoc 데이터베이스를 통해 광범위한 지역의 실내 측위 정확도를 비교한다.
COVID-19 안전안내 문자 픽토그램 디자인 및 Rule Based 키워드 추출 알고리즘 개발
박준하(Junha Park),조예린(Yerin Cho),강어진(Eojin Kang),김민석(Minseok Kim),노승현(Seunghyun Rho),손초록(Chorok Son),이진아(Jina Lee),장혜원(Hyewon Jang),현우진(Ujin Hyeon) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
코로나 19 의 확산으로 인해 국내 재난문자 수신 빈도가 증가하였지만, 한글 텍스트를 기반으로 서비스가 이루어지고 있어 해당 서비스의 보편성이 제한되어 있다. 긴급재난 문자/안전안내 문자의 가독성을 높이고, 동시에 한글 텍스트의 수신 및 이해가 어려운 이들이 해당 텍스트의 정보를 전달받을 수 있도록 특수 픽토그램을 개발, 재난문자의 보편성을 제고하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이후 발송된 안전안내 문자 텍스트 4,568 건을 수집하여 텍스트를 분류, 키워드 요약을 수행하고 이 과정을 자동화하는 Rule-Based 알고리즘을 개발하여 Human-study 를 통해 Open 언어처리 API 와의 성능 비교 평가를 수행하였다. 최종적으로, 추출한 키워드를 바탕으로 기본 심볼을 설계하여 키워드-심볼 매핑을 수행한 후 픽토그램으로 조합함으로써 확장성 높고 효율적인 픽토그램 디자인 방안을 제시한다.
딥러링 기반 핑거프린팅 실내측위의 뉴럴네트워크 불확실성 정량화
박준하(Junha Park),김효원(Hyowon Kim),김선우(Sunwoo Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문에서는 딥러닝 기반 핑거프린팅 실내 측위를 위한 뉴럴네트워크의 불확실성 정량화 기법을 제안한다. Dropout을 적용하여 뉴럴네트워크(NN: nerual network) 모델을 생성하고, 테스트 과정에서 동일한 데이터를 반복적으로 입력하여 예측 위치를 샘플링한다. 불확실성을 정량화 하기 샘플링한 예측 위치의 분포 히트맵을 통해 확인하고 분산을 계산한다. 또한, dropout이 적용된 딥러닝 기반 모델이 오버피팅(overfitting)문제에도 효과적임을 확인하기 위해 기존 deep NN(DNN) 모델과 동일한 구조를 이용하여 학습과 테스트 오차의 차이를 확인한다.