• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.63-69
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• 2010

Forecasting game usages hours can supply good information resolving intensive server access and ensuring stable game service. In this paper, we applied various time series analysis methods to forecast game usage hours in 2009 on famous "Ion" and "Sudden Attack" games. According to the experiment, the seasonal variation method showed better performance forecasting actual usage hours.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.9-12
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• 2007

테이블 탑 디스플레이는 사람에게 친숙한 상호작용의 매개체인 손을 입력장치로 이용하는 일종의 탁자형 멀티 터치스크린이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 손가락 제스쳐를 활용하여 필기 숫자를 인식하는 연구를 수행함으로써 테이블 탑 디스플레이에 적합한 필기 숫자 인식 기술을 개발하였고, 이로 인해 추후 진행될 연속 숫자 혹은 특수기호의 성공적인 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 손가락 궤적을 잡음제거, 대표점 추출등의 전처리 과정을 거쳐 16-방향 체인코드로 변환하고, 변환된 체인코드의 학습 및 필기 숫자 인식에 확률 통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 학습에는 총 300개 필기 숫자 데이터를 이용하였고, 인식 실험에 사용한 별도의 100개의 필기 숫자 데이터에 대해 97%의 정인식율을 보였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.2
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• pp.201-208
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• 1999

This paper presents the degradation of the system performance according to the vmiation of the rotor time constant. The algorithm for the on-line estimation of rotor time constant is proposed. which is applied to the consistent relationship between the tangent torque angle of the synchronous reference frame and that of stationary reference f frame. For the purpose of the validity of proposed algorithm. the computer simulation and the experiments have been p performed.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.193-198
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• 1997

본 논문의 목적은 현재 사용중인 원자력발전소내 금속파편 감시계통 (LMPS: Loose Part Monitoring System)에서 금속파편의 발생위치 평가시 온라인화된 방식을 제안하고 그 효용성을 알아보는 것이다. 현재 사용중인 LMPS들은 센서들을 통해서 기준 진폭수준 이상의 신호가 입력될 때 경보음이 울리고 신호가 기록되도록 되어있다. 이렇게 기록된 신호를 전문가가 분석함으로써 발생한 금속파편 위치 및 계통손상 가능성 등을 평가한다. 그러나 이러한 방법에 의한 신호평가시 경험이 풍부한 전문가에 의해 파편위치 및 손상부위를 평가해야 하므로 많은 시간이 소요되고 금속파편에 의한 손상 잠재성이 큰 경우 즉각적인 조치를 취할 수가 없어 방사능 누출 등의 위험한 상황에 처할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 센서로부터의 입력신호 분석 및 평가를 위한 온라인 기법을 제안하고 구조물 모형을 이용한 실험결과를 통하여 그 효용성을 입증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.667-675
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• 2002

In this Paper, we present a new nonlinear active noise control scheme using neural networks. Two neural network4 are used, one is for the active controller and another one is for the secondary path model. This scheme is suitable for the plant which has time-varing secondary path dynamics, because the secondary path modeling is performed via on-line fashion. Simulation results of active noise control with nonlinear primary/secondary path are presented. The results show that the new algorithm can reduce the noise level greatly.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.147-150
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• 2004

워터마킹은 디지털 영상에 저작권 정보를 삽입하여 불법복제를 막는 중요한 기술이다. 지금까지는 주로 온라인 디지털 영상에 대한 워터마크 연구가 주로 이루어져 왔다. 본 논문은 온라인이 아닌 인쇄된 영상에서의 워터마킹 기술을 다룬다. 워터마크 비트에 따라 디더링시 사용하는 임계값 패턴을 다르게 하여 인쇄 영상 안에 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 추출은 하프토닝된 인쇄 영상을 역하프토닝하여 원래의 그레이스케일 영상으로 복원한 다음, 워터마크 삽입 때 사용한 여러 개의 디더링 임계값 패턴을 사용하여 디더링한 후, 이 결과를 원래의 하프토닝 영상과 비교하여 가장 많이 일치하는 임계값 패턴을 찾아냄으로써 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 워터마크 추출률이 우수하며 스캐너와 프린터의 하드웨어적인 특성을 고려한 공격시에도 더 강인함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.304-306
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• 2002

이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다 [4]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다 [1, 8, 9, 10]. 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서는 동적 스케줄링 방법을 사용하며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나누어진다 [1, 12]. 본 논문에서는 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 실험을 통하여 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.785-788
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• 2019

최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.