• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1047-1054
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• 2004

One of the fundamental problems in computer science is how to store information so that it can be searched and retrieved efficiently. Hashing is a technique which solves this problem. In this paper, we propose a tree construction algorithm using linear two-predecessor single attractor cellular automata C and its complemented cellular automata. Also by using the concept of MRT we give a perfect hasing algorithm based on C.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.2129-2139
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• 2009

In this paper, we diagnose the fault in the CA analyzer by setting up the initial value such that the final test signature is a constant regardless of the circuit being tested. This method makes the CA test procedure short and clear. In addition, we detect the fault of the faulty input sequence by using the inverse matrix of the CA state transition matrix.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.280-281
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• 2012

클라우드 기술이 발달하면서 사용자 요구를 만족하면서도 비용을 절감하기 위해 VM 의 개수를 자동으로 조절해주는 오토스케일링 기술이 부각되었다. 하지만 어떤 VM 을 추가할 것인지는 NP-Hard Problem 으로 휴리스틱하게 풀 수밖에 없다. 따라서 사용자의 실시간으로 변하는 요구에 바로 대처하지 못할 수 있다. 사용자 요구에 실시간적으로 대처하기 위해서는 사용자가 보내는 요청의 패턴을 읽고, 앞으로 올 요청을 미리 아는 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 리퀘스트 예측을 통한 오토스케일링을 가능케 하도록 구조를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.502-504
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• 2010

We propose novel transition rule of cellular automata for image enhancement and sharpening algorithm using it. Transition rule present sequential and parallel behavior. it also satisfy Lyapunov function. This image sharpening was developed and experimented by using a dynamic feature of convergence to fixed points. We can obtain efficiently sharpened image by performing arithmetic operation at the gradual parts of difference of brightness without image information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.79-82
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• 2020

얼굴 영상으로부터 사람의 감정을 예측하는 연구는 최근 딥러닝의 발전과 함께 주목받고 있다. 본 연구에서 우리는 연속적인 변수를 사용하여 감정을 표현하는 dimensional model에 기반하여 얼굴 영상으로부터 감정 상태를 나타내는 지표인 valance/arousal(V/A)을 예측하는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 그러나 V/A 예측 모델의 학습에 사용되는 기존의 데이터셋들은 데이터 불균형(data imbalance) 문제를 가진다. 이를 해소하기 위해, 우리는 오토인코더 구조를 가지는 얼굴 영상 생성 네트워크를 학습하고, 이로부터 얻어지는 균일한 분포의 데이터로부터 V/A 예측 네트워크를 학습한다. 실험을 통해 우리는 제안하는 얼굴 생성 오토인코더가 in-the-wild 환경의 데이터셋으로부터 임의의 valence, arousal에 대응하는 얼굴 영상을 성공적으로 생생함을 보인다. 그리고, 이를 통해 학습된 V/A 예측 네트워크가 기존의 under-sampling, over-sampling 방영들과 비교하여 더 높은 인식 성능을 달성함을 보인다. 마지막으로 기존의 방법들과 제안하는 V/A 예측 네트워크의 성능을 정량적으로 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.47-49
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• 2023

사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.486-487
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• 2024

오토배틀러 게임은 타워 디펜스 장르에 PVP 요소를 랜덤 이동과 랜덤 전투 요소를 결합한 게임 장르이다. 본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 오토배틀러 장르의 게임을 어떻게 설계했는지에 관한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.785-788
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• 2007

본 연구는 Ramadege 와 Wonham 의 Supervisor Control 을 기반으로 한다. 초기 이 이론은 오토마타를 이용하여 모델링 하였으며, 많은 연구가 활발하게 이루어져왔다. 그러나, 유한 오토마타는 병렬처리 및 동기화, 자원공유를 모델링하기 어렵다는 단점이 있다. 유한 오토마타를 기반으로 한 연구는 일반적으로 복잡한 시스템을 모델링 할 때 발생하는 결합 폭발성에 의한 제한성이 있다. 반면, 패트리 넷은 병렬처리나 동기화에 대한 모델링을 하기에 보다 더 강력한 도구이지만, 패트리 넷을 이용한 통합법은 아직까지 광범위하게 연구되지는 않았다. 따라서, 본 연구에서는 공장설비(plant)모델과 이 설비에 대해 사용자가 원하는 작업을 명시한 사용자 설계명세 (user specifications)모델을 패트리 넷을 이용하여 모델링하는 방법을 제안한다. 본 연구는 사용자 설계명세에 관련한 폐쇄 회로 패트리 넷(closed-loop PN)을 획득하고자 원시 공장설비 모델에 제어 플래이스(control place)를 추가하는 통합을 실행하기 위한 방법으로 Ghaffari의 영역 이론(Theory of Region )을 이용하여 연구개발 하였다

• Journal of Life Science
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• v.28 no.7
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• pp.778-785
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• 2018

Autophagy is a complex signaling process and has been implicated in tumor suppression and anticancer therapy resistance. Autophagy can produce tumor-suppressive effect by inducing autophagic cell death, either in collaboration with apoptosis. In this current study, we found that celecoxib (CCB), a nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) with multifaceted effects, induced autophagy including enhanced LC3 conversion (LC3-I to LC3-II) and reduced autophagy substrate protein p62 level in multidrug-resistant (MDR) cancer cells. CCB sensitized human multidrug resistant (MDR) cancer cells to the ansamycin-based HSP90 inhibitor 17-allylamino-17-demethoxygeldanamycin (17-AAG), a benzoquinoid ansamycin, which causes the degradation of several oncogenic and signaling proteins, by inducing autophagic cell death and apoptosis. CCB significantly augmented 17-AAG-mediated level of LC3-II/LC-I, indicating the combined effect of 17-AAG and CCB on the induction of autophagy. Autophagic degradation of mutant p53 (mutp53) and activation of caspase-3 in 17-AAG-treated MDR cells were accelerated by CCB. Inhibition of caspase-3-mediated apoptotic pathway by Z-DEVD-FMK, a caspase-3 inhibitor, did not completely block CCB-induced cell death in MCF7-MDR cells. In addition, treatment of MDR cells with Z-DEVD-FMK failed to prevent activation of autophagy by combined treatment with 17-AAG and CCB. Based on our findings, the ability of clinically used drug CCB to induce autophagy has important implications for its development as a sensitizing agent in combination with Hsp90 inhibitor of MDR cancer.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.6
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• pp.809-818
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• 2019

Since January 1, 2020, the International Maritime Organization (IMO) has put in place strong regulations to reduce air pollution caused by ships by lowing the upper limit of ship fuel oil sulfur content from 3.5% to 0.5% for ships passing through all sea areas around the world. Although it is important to reduce air pollutants by using fuel oil with low sulfur content, reducing the amount of energy waste through the economic operation of a ship can also help reduce air pollutants. Ships can follow designated routes accurately even under the influence of noise using autopilot systems. However, regardless of their quality, the performance of these systems is af ected by noise; heading angles with added measurement noise from the gyroscope are input into the autopilot system and degrade its performance. A technique to solve these problems reduces noise effects through the application of a Kalman filter, which is widely used in condition estimation. This method, however, cannot completely eliminate the effects of noise. Therefore, to further improve noise removal performances, in this study we propose a better denoising method than the Kalman filter technique by applying a multi-layer perceptron (MLP) in forward direction motion and a Kalman Filter in rotation motion. Simulations show that the proposed method improves forward direction motion by preventing the malfunction of a rudder more so than merely using a Kalman Filter.