• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-286
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• 2023

더욱 사람같은 대화 모델을 실현하기 위해, 페르소나 메모리를 활용하여 응답을 생성하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 다수의 기존 연구들에서는 메모리로부터 관련된 페르소나를 찾기 위해 별도의 검색 모델을 이용한다. 그러나 이는 전체 시스템에 속도 저하를 일으키고 시스템을 무겁게 만드는 문제가 있다. 또한, 기존 연구들은 페르소나를 잘 반영해 응답하는 능력에만 초점을 두는데, 그 전에 페르소나 참조의 필요성 여부를 판별하는 능력이 선행되어야 한다. 따라서, 우리의 제안 모델은 검색 모델을 활용하지 않고 생성 모델의 내부적인 연산을 통해 페르소나 메모리의 참조가 필요한지를 판별한다. 참조가 필요하다고 판단한 경우에는 관련된 페르소나를 반영하여 응답하며, 그렇지 않은 경우에는 대화 컨텍스트에 집중하여 응답을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안 모델이 장기적인 대화에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.313-315
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• 2019

국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권15호
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• pp.165-178
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• 2009

극장용 애니메이션에서 서사구조와 긴밀히 연관되어 관객들에게 직접적으로 영향을 끼치는 캐릭터의 중요성은 누구나 인지하나 이를 만들어 내는 작업은 대단히 어렵다. 본 연구는 이 과정 즉 캐릭터를 제작하는 과정에 대한 연구이다. 이전에 발표된 애니메이션 캐릭터에 관련된 여러 논문에서 등장인물의 조형적 특징을 분석한 데이터를 이용하여 캐릭터의 전형성을 찾기 위한 분석기준을 마련하였다. 이 데이터를 근거로 2007년에 개봉한 영화중 초반부와 종반부에 애니메이션으로 작업된 씬이 있어 실제 주 조연의 모습이 어떻게 애니메이션 캐릭터로 변형이 됐는지 분석하였다. 마지막 단계로 앞서 분석한 데이터를 기준으로 인물사진의 조형성을 이용한 캐릭터를 만드는 매뉴얼적인 과정을 연구하였다. 연구자의 주관적 판단이 아닌 객관적 데이터를 이용하여 캐릭터창작에 접근하고자 했는데 사람의 손으로 하는 작업이라 연구자의 생각이 완전히 배제 될 수 없었음을 감안해도 만족도가 높은 결과물을 얻어냈다. 애니메이션 작업시 처음부터 실사인물의 조형성을 이용하여 캐릭터 만들기 작업을 시도 한다면, 본 연구에서 나타난 캐릭터를 만드는 이미지의 조형 요소와 이를 적용하는 과정을 인지하여 애니메이션 캐릭터를 제작하는 데 도움이 되길 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제19권4호
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• pp.514-519
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• 2009

혈관벽에 단핵구, 대식세포 등의 세포와 지질 등의 축적은 중요한 동맥경화 발병 요인이다. 이들 세포의 혈관벽으로의 이동에 있어서 chemokine인 MCP1이 중요한 역할을 한다는 것이 많이 알려져 있다. 본 연구에서는 사람 평활근세포에서 $IL-1{\beta}$의 처리에 의하여 MCP1의 발현이 증가되는 기전을 알아보고자 실험을 진행하였다. $IL-1{\beta}$의 처리는 전사인자 $NF-{\kappa}B$의 활성화를 통해 MCP1 발현을 전사단계에서 증가시켰다. 이러한 $IL-1{\beta}$에 의해 증가된 MCP1 발현을 억제하는 물질을 찾기 위해 여러 항염증작용을 하는 물질들을 전처리하여 확인해 본 결과 luteolin이 선택적으로 $IL-1{\beta}$에 의해 증가된 MCP1의 발현을 전사단계에서 저해하는 것을 확인하였고 이는 전사인자 $NF-{\kappa}B$가 핵으로 이동하는 것을 감소시킴으로써 나타나는 현상임을 확인하였다. Luteolin이 염증작용을 조절하는데 있어서 중요한 전사인자인 $NF-{\kappa}B$의 활성을 조절한다는 것을 본 실험을 통해 알 수 있었고 이는 식용식물에서 일반적으로 발견되는 luteolin이 어떠한 기전으로 항 염증작용을 하는지에 대한 이해를 높여줄 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권1호
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• pp.13-22
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• 2005

이차원 영상에서 정의된 에지와 유사하게 삼차원 메쉬에서도 주요 부위의 경계를 표현하는 기하학 특징을 정의할 수 있다. 삼차원 메쉬에서 기하학 특징은 메쉬 단순화, 메쉬 변형과 메쉬 편집 등과 같은 여러 응용에 기본적인 항목으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬의 기학적 특징을 효과적으로 찾기 위하여 이차원 영상의 라이브와이어와 라이브레인 기법을 삼차원 메쉬로 확장한 기하학 라이브와이어와 기하학하 라이브레인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 메쉬의 기하학 특징을 나타내기 위하여 근사곡률을 사용하였고 메쉬 그 자체를 정의된 비용함수를 에지의 가중치고 가지는 가중치 방향그래프로 나타내었다. 그리고 만들어진 가중치 방향그래프에 대해 잘 알려진 최단경로 탐색 알고리즘을 이용하여 사용자에 의해 지정된 점들 사이에 존재하는 삼차원 메쉬에서의 기하학 특징을 추출하였다. 본 논문에서는 사람 얼굴, 소, 신발과 치어 메쉬 모델에 나타나는 기하학 특징을 추출하기 위하여 제안한 기법을 적용하여 얻어진 결과를 가시화한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.125-131
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• 2001

우리 사회에는 많은 종류의 재해가 발생한다. 일반적으로 재해가 발생하면 귀중한 생명 또는 소중한 재산들을 보호하기 위해 즉각적인 조치가 필요하다. 재해 또는 사고가 발생하면 사고 내용을 즉시 재해 또는 사고 대책 본부에 보고되고 즉각적인 처리를 위한 명령들이 관할 기관에 전달된다. 이 논문은 먼저 능동 데이터베이스의 트리거 기능을 이용한 지능현 무인 비상대책 시스템을 소개한다. 무인 비상 대첵 싯쳄은 사람의 직접적인 참여 없이 저장하고 있는 지식을 이요하여 다양한 종류와 사고를 처리한다. 이 시스템의 핵심 기능 중 하나는 적절한 처리 명령이 전달될 위치를 신속히 찾아내는 기능이다. 본 논문에서는 무인 대책 시스템과 같은 능동 시스템에서의 명령이 전달될 위치를 신속히 찾기 취해서 전형화 방법인 Z-ordering 방법을 사용하여 희소 공간에서 효과적인 영역질의와 최근접 질의를 할 수 있는 새로운 방법을 제시ㅏ였다. 뿐만 아니라 최소 강간에 존재하는 위치 사이의 거리가 직선거리가 아닌 실제 상황을 고려한 경우에도 처리할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 분석과학
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• 제13권3호
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• pp.385-393
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• 2000

뇨시료 중 amineptine의 (dihydro-10, 11-dibenzo[a, d] cycloheptenyl-5-amino-7-heptanoic acid) metabolites를 분석하기 위한 최적조건을 찾기 위하여 pH 변화에 따른 추출률과 세가지의 유도체화시약에 대한 반응성을 조사해본 결과 pH는 9.5, 유도체화시약은 carboxylic acid group에 MSTFA로 반응 시켰을 경우 좋은 결과를 나타내었다. GC/MS를 이용하여 amineptine을 복용한 사람의 뇨를 분석한 결과 amineptine과 그 대사물질인 dihydro-10, 11-dibenzo[a, d] cycloheptenyl-5-amino-5-pentanoic acid ($C_5$-metabolite)와 $C_5$-metabolite의 lactamized product인 ${\delta}$-lactam을 확인하였다. Amineptine과 그 metabolite들을 GC/MS-SIM mode로 분석하기 위한 monitoring ion들은 m/z 192를 공통 이온으로 선정하였으며, 각각의 분자이온을 선정하였다. Amineptine의 excretion study 결과, amineptine, ${\delta}$-lactam 및 $C_5$-metabolite는 4시간이내에 70-90%가 배설되었고 20시간 이내에 거의 배설이 완결되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.86-96
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• 2020

본 연구는 이미지 인식기술 서비스의 산업 적용 사례를 기반으로 인공지능이 이미지 인식기술에 어떠한 역할을 하고 있는지 살펴보았다. 이미지 인식 기술을 사용하여 위성사진을 인공지능으로 분석해 특정 국가의 원유 저장탱크의 산출 내역을 밝혀내거나, 사용자가 촬영하거나 다운로드한 이미지와 유사한 이미지나 제품을 검색해주기도 하며, 과일의 산출량을 정렬한다거나 식물의 질병을 탐지해 낼 수도 있다. 딥러닝과 신경망 알고리즘을 기반으로 사람의 나이, 성별, 기분까지도 인식할 수 있어 이미지 인식 기술이 다양한 산업에서 적용되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 국내 및 해외의 이미지 인식 기술의 활용 사례를 살펴보는 것 뿐 아니라, 어떠한 형태로 산업에 적용되고 있는지 확인을 할 수 있다. 또한, 본 연구를 통하여 여러 산업에서 이미지 인식기술을 구현하고 적용하여 발전시킨 여러 성공 사례들을 중심으로 향후 연구의 방향성을 제시했으며, 향후 국내 이미지 인식 기술이 나아가야 할 방향을 고찰해 볼 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-46
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• 2016

전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.17-24
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• 2006

본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.