• The Science & Technology
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• v.31 no.6 s.349
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• pp.80-81
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• 1998

지능구조물은 구조물 자체에 감지기와 작동기가 내장되어 있고, 이를 이용하여 사람이 원하는대로 시스템이 동작하도록 명령을 내리는 제어기도 내장돼 외부 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 구조물을 말한다. 동국대 기계공학과 곽문규교수는 지능구조물의 진동제어연구로 미국 버지니아 공대에서 박사학위를 받았으며 미 공군으로부터 인공위성관련 연구용역을 받아 관심을 모으고 있다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.15-22
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the users' expectation and expectation gap about the attributes of smart speaker as an intelligent agent, ie autonomy, sociality, responsiveness, activeness, time continuity, goal orientation. To this end, semi-structured interviews were conducted for smart speaker users and analyzed based on ground theory. Result has shown that people have huge expectation gap about the sociality and human-likeness of smart speakers, due to limitations in technology. The responsiveness of smart speakers was found to have positive expectation gap. For the memory of time-sequential information, there was an ambivalent expectation gap depending on the degree of information sensitivity and presentation method. We also found that there was a low expectation level for autonomous aspects of smart speakers. In addition, proactive aspects were preferred only when appropriate for the context. This study presents implications for designing a way to interact with smart speakers and managing expectations.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.25 no.2
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• pp.101-111
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• 2024

In this paper, we propose a concpetual architecture and its implementation approach for contextualizing unstructured CCTV-video frame data into structured XML-video textual data by using the deep-learning neural network models and frameworks. Conclusively, through the conceptual architecture and the implementation approach proposed in this paper, we can eventually realize and implement the so-called sharable working and experiencing knowledge management platforms to be adopted to smart factories in various industries.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.49-52
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• 2022

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 자동화, 인공지능 등의 도입으로 다수의 전통적인 일자리가 소멸되거나 변동성이 커지게 되면서 일자리 공급은 감소하고 새로운 기술과 아이디어로 재고용 또는 자기 고용 기회를 찾아야 하는 사회적 수요가 커지고 있다. 이러한 시대변화에 능동적으로 대처하고, 현재의 삶의 위기를 극복하기 위하여 직업전환을 꾀하거나 자기개발을 하기 위한 성인학습자들의 창업에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 본 연구를 위하여 성인학습자 207명을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 본 연구는 창업교육이 성인학습자의 창업의지와 창업행동에 관한 연구를 자기효능감의 매개효과를 중심으로 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.255-256
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• 2020

생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.1
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• pp.161-173
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• 2002

The increasing disposable time through advancing information has come to make the tourism industry as well as the information communication industry glow in the 21st century We cannot make rational decision without proper guide information. It is impossible to anticipate tourism Products which are invisible products consisting of a variety of basic combinations of products. Tourists are getting dissatisfied with tourism experts' distorted guidance every year. A recent survey shows that the current tourism information system can't meet the need of tourists who are informative and individualized. This paper presents tourism information system that offers the most appropriate tour courses depending on the tastes of tourists by utilizing expert system, artificial intelligent applied technology. This paper is the first attempt to maximize comsumer satisfaction by developing the intelligent agent system that is able to reflect the traits of individualized customers' in the tourism industry The establishment of this system will contribute to activating the tourism industry, ultimately, by decreasing inconveniencies and tour schedules appropriate to the purpose of individual tours.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.896-905
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• 2021

In the field of SIEM(Security information and event management), many studies try to use a feedback system to solve lack of completeness of training data and false positives of new attack events that occur in the actual operation. However, the current feedback system requires too much human inputs to improve the running model and even so, those feedback from inexperienced analysts can affect the model performance negatively. Therefore, we propose "active model improving feedback technology" to solve the shortage of security analyst manpower, increasing false positive rates and degrading model performance. First, we cluster similar predicted events during the operation, calculate feedback priorities for those clusters and select and provide representative events from those highly prioritized clusters using XAI (eXplainable AI)-based event visualization. Once these events are feedbacked, we exclude less analogous events and then propagate the feedback throughout the clusters. Finally, these events are incrementally trained by an existing model. To verify the effectiveness of our proposal, we compared three distinct scenarios using PKDD2007 and CSIC2012. As a result, our proposal confirmed a 30% higher performance in all indicators compared to that of the model with no feedback and the current feedback system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.468-473
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• 2006

본 논문은 인간의 마음을 움직이는 감각자극과 그것을 생성해 내는 시스템 구현에 관한 연구이다. 마음을 움직이거나, 어떤 행동을 유발하는 정신작용의 과정에 관여하는 요소들을 밝히고, 그 구조와 효과 등을 알아내는 일이 중요하며, 이러한 연구의 성과물들은 정신작용에 관여하는 요소들을 조작, 변수처리 하여 의도적인 정신작용 감각자극을 만들어 낼 수 있는 시스템 구현을 가능하게 할 수 있다. 인간은 감각자극으로 인지된 정보를 자신의 정신적인 필터를 통해 개념화하게 되는데, 이 시스템은 의식에 직접 관여하거나, 우회하는 감각자극에 대한 것들을 제공 할 수 있도록 인간의 개념화의 과정을 의식하여 시스템의 구조를 구현 했다. 인간의 기억데이터와 비슷하다 할 수 있는 구조적 위치의 소스데이터가 있다. 그리고 이것을 현실의 시공간에서 얻어지는 미적 행위와 자극의 반복을 통해 얻어진 결과로 만들어 내거나, 이러한 미적 결과물을 유저는 커뮤니케이션의 도구로 사용할 수 있다. 이와 같은 것의 시작으로, 우리의 삶 깊숙이 침투해 있는 미디어의 감각자극들을 수동적으로 수용하는 것이 아니라 능동적으로 생산해 내는 것이다. 이런 행위는 자신을 가꾸고 만드는 자기최면적인 도구나, 대상을 갖는 커뮤니케이션의 도구를 만들어내는 연구가 될 수 있다. 자신이 필요로 하는 정신적 바탕을 스스로 만들어가는 도구로써, 자신의 메시지를 대상에게 감동을 통해 전달하는 도구로써, 그 역할을 운운하기에는 시기상조인 감이 있다. 하지만 이 시스템은 이러한 비전을 가지고 개발과 발전을 거듭해 인공감성지능 감각자극 생성과 커뮤니케이션 시스템으로 성장 할 것이다.