• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.6
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• pp.277-283
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• 2018

Some innovative researchers have had a dream of self-thinking intelligent computer. Alphago, at last, showed its possibility. With it, most computer engineers including even students can learn easily how to do it. As the interest to the deep learning has been growing, people's expectation is also naturally growing. In this research, we tried to enhance the game ability of a 7-poker system by applying machine learning techniques. In addition, we also tried to apply emotion analysis of a player to trace ones emotional changes. Methods and outcomes are to be explained in this paper.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.319-328
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• 2021

In this paper, we perform prediction of amount of electric power plant for complex of wind plant using multi-layer perceptron in order to calculate exact calculation of capacity of ESS to maximize profit through generation and to minimize generation cost of wind generation. We acquire wind speed, direction of wind and air density as variables to predict the amount of generation of wind power. Then, we merge and normalize there variables. To train model, we divide merged variables into data as train and test data with ratio of 70% versus 30%. Then we train model by using training data, and we alsouate the prediction performance of model by using test data. Finally, we present the result of prediction in amount of wind power.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.202-206
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• 2005

우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.7
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• pp.143-150
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• 2009

Recently "Green IT" technology has been attracting public attention that the Ministry of Environment has come up with new plans to make "low carbon and green growth" technology and to promote u-City industries. Making an offer, Uubiquitous Service needs RFID/USN Middleware to handle heterogeneous RFID/USN devices in order to gather existing informations. In this paper, we propose the design and implementation of a dynamic management method for heterogeneous RFID/USN devices. In compliance with the paper I will furnish Uubiquitous Service regarding existing circumstances by handling heterogeneous RFID/USN devices such as new RFID/Sensor devices addition and deletion and so on.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.1
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• pp.25-35
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• 2019

In Korea, the calculation of quantitative similarity is commonly used to gauge the substantial similarity of computer programs. Substantial similarity should be assessed by considering the quantity and quality of areas that show similarity, but in practice, qualitative aspects are reflected by multiplying the weighted value in the calculation of quantitative similarity. However, such a practical method cannot be deemed adequate, considering the fundamental characteristic of the judgment on substantial similarity, which holds that the quantitative and qualitative aspects of similar areas should be considered on an equal footing. Thus, this study pointed out the issue regarding the use of weighted value and sought appropriate ways to take into account qualitative aspects when assessing the substantial similarity of computer programs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.954-957
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• 2008

위치기반서비스 시스템 구현에 필요한 핵심 요소 기술은 이동객체의 위치를 파악하는 측위 기술인데, 야외에서는 GPS가 실용적인 수준의 정확한 사용자의 위치를 제공하는 수단으로 널리 사용되고 있다. 한편 옥내의 위치기반서비스를 위한 옥내측위방법에 대한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 그런데 여러 이동객체의 측위 데이터와 지도 데이터를 가공하여 유용한 정보를 제공하는 위치기반서비스 시스템을 구현하려면 이동객체의 위치와 위치 측정 시각으로 구성된 이동객체 데이터베이스 관리 기술도 역시 없어서는 안 될 핵심기술이며, 이에 대한 연구가 이미 오래 전부터 활발히 수행되었다. 기존의 연구는 대부분 자동차를 이동객체로 생각해왔는데 근래에는 옥내 측위 연구가 활발히 진행되고 있음으로 옥내의 이동객체인 사람을 대상으로 옥내 위치기반서비스가 개발되어야 할 시점이라고 본다. 옥내의 경우에는 지도상의 서비스 영역이 야외의 경우보다 비교할 수 없을 정도로 작고, 이동객체의 이동 속도도 훨씬 느리며, 이동패턴도 규칙성이 떨어지는 등 기존의 연구에서 다룬 이동객체의 상황과 매우 상이함으로, 본 논문은 옥내 위치기반서비스를 위한 이동객체 데이터베이스를 설계하고 구현한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.6
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• pp.109-117
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• 2023

Recently, interest in metaverse, which creates new value in the real world, has increased. In order to make it easy to experience such a metaverse, we have developed an experiential metaverse AR game in which users take the lead in exploring the environment and enjoying content based on landmarks. Important features of the metaverse include connectivity with the real world, interactivity, and digital currency. The game seeks to extend daily life through AR and satisfies interaction through real-time chat and team competition. Finally, digital currency is built through a store system. It is implemented as a mobile game and can be accessed at any time if there is a smartphone, increasing accessibility.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.5
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• pp.1-8
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• 2023

Cross-domain recommendation is a method that shares related user information data and item data in different domains. It is mainly used in online shopping malls with many users or multimedia service contents, such as YouTube or Netflix. Through K-means clustering, embeddings are created by performing clustering based on user data and ratings. After learning the result through a transformer network, user satisfaction is predicted. Then, items suitable for the user are recommended using a transformer-based recommendation model. Through this study, it was shown through experiments that recommendations can predict cold-start problems at a lesser time cost and increase user satisfaction.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.5
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• pp.9-13
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• 2023

Multimedia streaming data is very large in size and accessed sequentially, making the LRU(Least Recently Used) algorithm widely used to improve I/O performance in traditional caching environments ineffective. Experimental analysis of this has shown the superiority of interval-based caching over LRU, but the theoretical basis has not been proven. In this paper, we design a cache performance model to analyze the optimality of caching for multimedia streaming environments and design a theoretically optimal caching algorithm based on interval caching. Then, we show that the algorithm we design is an optimal algorithm that minimizes cache misses of streaming data based on the proposed model.