Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.659-660
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2021
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
This paper researches the possibility of introducing Descartes' theorem to mathematically gifted students. Not only is Descartes' theorem logically equivalent to Euler's theorem but is hierarchically connected with Gauss-Bonnet theorem which is the core concept on differential geometry. It is possible to teach mathematically gifted students Descartes' theorem by generalizing mathematical property in solid geometry through analogical reasoning, that is, so in a polyhedrons the sum of the deficient angles is $720^\circ$ as in an polygon the sum of the exterior angles is $360^\circ$. This study introduces an alternative method of instruction that we enable mathematically gifted students to reinvent Descartes' theorem through analogical reasoning instead of deductive reasoning.
This paper investigate Descartes' , which is significant in the history of mathematics, from standpoint of problem-solving. Descartes has clarified the general principle of problem-solving. What is more important, he has found his own new method to solve confronting problem. It is said that those great achievements have exercised profound influence over following generation. Accordingly this article analyze Descartes' work focusing his method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.256-258
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2002
지금가지 인지과학적인 연구는 주로 인간의 지능이나 신경망, 그리고 언어를 주 연구 대상으로 다루어 왔다. 그런데 인공지능은 철학의 고유영역에 속하던 많은 문제를 다루게 되었고, 그 주제들을 다뤄온 철학적 방법들을 여러 측면에서 채용하고 있다. 따라서 인지과학과 철학이라는 두 분야가 접목되어야 할 필요성이 있을 것이다. 본 연구는 위에 바탕을 두어 1) 인간 사유에 대한 데카르트의 성찰(cogito ergo sum)을 소개하고, 2) 이를 MFC를 이용한 Multi-threading으로 구현하고 실험하여, 3) 인간의 철학적 사유체계와 사고 중 이성과 오성에 관한 부분은 인공적으로 구현 가능하다는 사실과 응용 가능성을 검토하도록 한다.
This paper aims to review Leibniz's analytic ideas in his philosophy, logics, and mathematics. History of analysis in mathematics ascend its origin to Greek period. Analysis was used to prove geometrical theorems since Pythagoras. Pappus took foundation in analysis more systematically. Descartes tried to find the value of analysis as a heuristics and found analytic geometry. And Descartes and Leibniz thought that analysis was played most important role in investigating studies and inventing new truths including mathematics. Among these discussions about analysis, this paper investigate Leibniz's analysis focusing to his ideas over the whole of his studies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.94-97
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1998
포스트 모더니즘은 데카르트로부터 시작된 근대적 합리성을 비판한다는 점에서 반(反)데카르트적인 성향을 가지고있다고 할 수 있다. 본고는 모더니즘과 포스트모더니즘의 관계와, 기존체계와 퍼지논리와의 관계를 세가지 범주에서 파악하고, 이들이 서로 '퍼지 동형적'이라고 규정한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.39-42
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2023
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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