• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.461-462
• /
• 2023

많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2023.11a
• /
• pp.965-966
• /
• 2023

본 논문은 사용자의 생체 데이터를 기반으로 하는 Role-Playing Game(RPG)의 개발과정과 특징에 관하여 다룬다. 온라인 게임과 실제 생체데이터를 결합하여 게임 이용을 통한 건강 습관 촉진을 목표로 한다. 사용자의 생체 데이터는 게임 내 캐릭터의 능력치로 환산되며, 게임 플레이를 통해 건강한 생활습관과 운동 동기부여가 이루어진다. 교육과 의료 분야에서의 활용 가능성도 탐색되며, 미래 지향적인 게임의 새로운 방향성을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.05a
• /
• pp.798-800
• /
• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.10a
• /
• pp.294-297
• /
• 2024

이 연구는 웹 애플리케이션 보안에서 흔히 발생하는 CWE-79(XSS) 취약점을 탐지하기 위해 정적 분석 도구와 동적 분석 도구의 이론적 비교를 수행하였다. SonarQube와 OWASP ZAP을 중심으로, 두 도구의 탐지 메커니즘과 장단점을 분석하고, 이들이 보안 점검에 미치는 영향을 논의하였다. 연구 결과, 정적 분석 도구와 동적 분석 도구는 상호 보완적인 관계에 있으며, 두 도구를 결합하여 사용할 때 취약점 탐지의 효율성과 정확도가 크게 향상될 수 있음을 확인하였다. 또한, 이 연구는 AI 기반 탐지 기법을 도입하기 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 연구에서 AI를 활용한 보다 정교한 보안 분석 기법을 개발할 가능성을 제시하였다. 이번 연구는 실질적인 실험 데이터를 포함하지 않았지만, 이론적 분석을 통해 정적 및 동적 분석 도구의 보안성 강화 방안을 모색하고, 보안 분석 기법의 발전을 위한 기초 데이터를 마련하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.10a
• /
• pp.968-969
• /
• 2024

증강현실(AR)은 다양한 산업에서 영향력을 확대하고 있지만, 실생활에서의 활용은 아직 미흡하다. 본 논문에서는 위치기반 서비스와 AR 기술을 결합한 디지털 타임캡슐 애플리케이션 'ARchive'를 제안한다. ARchive는 FusedLocationProviderClient를 이용해 정확한 위치 정보를 기반으로 디지털 캡슐을 생성하고, Animated Drawing 기술을 적용해 모션 효과를 추가할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 AR 기술의 실생활 적용 가능성을 확대하고, 사용자 경험을 혁신하는 플랫폼을 제시한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.28 no.5
• /
• pp.489-499
• /
• 2012

In this paper, a classifier ensemble framework for remote sensing data classification is presented that combines classification results generated from both different training sets and different classifiers. A core part of the presented framework is to increase a diversity between classification results by using both different training sets and classifiers to improve classification accuracy. First, different training sets that have different sampling densities are generated and used as inputs for supervised classification using different classifiers that show different discrimination capabilities. Then several preliminary classification results are combined via a majority voting scheme to generate a final classification result. A case study of land-cover classification using multi-temporal ENVISAT ASAR data sets is carried out to illustrate the potential of the presented classification framework. In the case study, nine classification results were combined that were generated by using three different training sets and three different classifiers including maximum likelihood classifier, multi-layer perceptron classifier, and support vector machine. The case study results showed that complementary information on the discrimination of land-cover classes of interest would be extracted within the proposed framework and the best classification accuracy was obtained. When comparing different combinations, to combine any classification results where the diversity of the classifiers is not great didn't show an improvement of classification accuracy. Thus, it is recommended to ensure the greater diversity between classifiers in the design of multiple classifier systems.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1996.04a
• /
• pp.425-428
• /
• 1996

본 연구에서는 기존문헌에서 논의되어온 수리적 매체선택모형의 한계점을 고려하여 의사결정자에게 유용한 매체선택지침을 제공할 수 있는 모형을 구축하고 이를 실제사례에 적용하여 모형의 현실적용성을 살펴본다. 기존의 매체선택모형들은 가정의 현실성 결여와 특정 요인의 단편적 고려 등으로 인하여 실행상의 문제점을 노출하였다. 최근 매체의 이미지, 소비자에 대한 소구, 편집항목 등 매체현상과 관련된 정성적 요소들을 고려하고자 하는 의도에서 AHP를 매체선택 문제에 활용하고 있으며 이것은 매체선택모형을 보다 현실적인 모형으로 만들고 있다. 또한 AHP에 의해 도출된 매체의 선호정도를 독립적으로 이용하는 것보다 정량적인 요소를 고려한 수리적 모형과 결합하는 것이 보다 효과적인 것으로 이해되고 있으며 이는 매체선택모형의 현실적합성을 한층 증가시키고 있다고 할 수 있다. 이러한 정성적 요소와 정량적 요소를 결합한 매체선택모형은 다양한 의사결정요소들을 모형에 포함시켰다는 의미에서 기존의 모형들과 차별화가 이루어지나 실제 모형을 적용하여 그 효과를 판단하는 것은 광고의 복잡성과 측정상의 문제로 인해서 매우 어려운 일로 보인다. 따라서 매체선택 모형은 더 이상 장량적인 관점에서 최적해를 추구하기 보다는 모형이 광고의 상황과 기업의 전략등에 얼마나 효과적으로 대처하는가에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 AHP와 정수계획법을 결합한 모형을 이용하여 고려하고자하는 매체선택 관련요소들을 체계화하고 이 모형이 최적해를 산출하는 모형으로서가 아니라 의사결정자에게 매체선택지침을 제시하는 하나의 현실적인 의사결정지원도구로서 역할을 하고 있는가에 초점을 맞춘다. (4) 교수-학생간의 인간적인 관계, (5) 숙제 및 과제물과 같은 5가지의 요인으로 구성되어진 것으로 분석되었다. 특히 한국학생을 대상으로 하여 AHP를 이용하여 각 요인들의 수업효과에 대한 상대적 가중치를 조사하였다. 특이한 결과는, 미국학생의 경우 수업준비 및 강의 방법이 상대적으로 중시된 반면, 한국학생들은 미국학생들이 비교적 덜 중시하는 교수-학생간의 인간적인 관계가 수업효과를 높이는데 가장 큰 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.369-386
• /
• 2005

Although Intelligent Tutoring System(ITS) offers individualized learning environment that overcome limited function of existent CAI, and consider many learners' variable, there is little development to be using at the sites of schools because of inefficiency of investment and absence of pedagogical content knowledge representation techniques. To solve these problem, we should study a method, which represents knowledge for ITS, and which reuses knowledge base. On the pedagogical content knowledge, the knowledge in education differs from knowledge in a general sense. In this paper, we shall primarily address the multi-complex structure of knowledge and explanation of learning vein using multi-complex structure. Multi-Complex, which is organized into nodes, clusters and uses by knowledge base. In addition, it grows a adaptive knowledge base by self-learning. Therefore, in this paper, we propose the 'Extended Neural Logic Network(X-Neuronet)', which is based on Neural Logic Network with logical inference and topological inflexibility in cognition structure, and includes pedagogical content knowledge and object-oriented conception, verify validity. X-Neuronet defines that a knowledge is directive combination with inertia and weights, and offers basic conceptions for expression, logic operator for operation and processing, node value and connection weight, propagation rule, learning algorithm.

• Applied Microscopy
• /
• v.40 no.4
• /
• pp.185-191
• /
• 2010

Short peptides are potentially effective materials as cosmeceuticals, but their delivery across the skin can be problematic due to the ionic nature of peptides and the structure of the skin. For short peptide to be utilized as cosmeceuticals, its ability to penetrate the skin must be altered. In this study, we conjugated the widely used procollagen type I signal peptide, KTTKS, with oleic acid to improve the lipophilic properties of the peptide, and used the oleic acid-conjugated peptides to construct cosmeceutical nanosomes. Then we examined the penetration of cosmeceutical nanosomes prepared from isotope-labeled peptide into the skin after transdermal application using autoradiography. Because of its hydrophilic property of penta-peptide, the penta-peptide itself was not able to be penetrated through the stratum corneum of the skin. In contrast, nanosomes made from olecic acid conjugated penta-peptide were able to be penetrated through the stratum corneum effectively. Autoradiography showed the precise penetration points to dermal layer, demonstrating the appropriateness of this method for clarifying the mechanism of penetration of transdermal delivery systems.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.445-455
• /
• 2011

A probabilistic classification framework is presented that can combine temporal contextual information derived from an existing land-cover map in order to improve the classification accuracy of land-cover classes that can not be discriminated well when using spectral information only. The transition probability is computed by using the existing land-cover map and training data, and considered as a priori probability. By combining the a priori probability with conditional probability computed from spectral information via a Bayesian combination rule, the a posteriori probability is finally computed and then the final land-cover types are determined. The method presented in this paper can be adopted to any probabilistic classification algorithms in a simple way, compared with conventional classification methods that require heavy computational loads to incorporate the temporal contextual information. A case study for crop classification using time-series MODIS data sets is carried out to illustrate the applicability of the presented method. The classification accuracies of the land-cover classes, which showed lower classification accuracies when using only spectral information due to the low resolution MODIS data, were much improved by combining the temporal contextual information. It is expected that the presented probabilistic method would be useful both for updating the existing past land-cover maps, and for improving the classification accuracy.