Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.559-560
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2021
본 논문에서는 인공지능, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기술을 기반으로 생산 업체와 공급 업체 간의 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화 및 지능화된 스마트 SCM 솔루션을 제시하고자 한다. 이를 위해 사물 인터넷, 인공지능 기술을 기반으로 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화되고 지능화된 효율적인 자동 발주 솔루션을 제시한다. 자동 발수 솔루션은 협력업체와의 생산계획정보, 발주정보, 납품정보, 품질판정정보, 재고현황 등의 제품 데이터를 실시간 공유하는 웹 기반 솔루션이다.
In this paper, we propose interband vector quantization of remotely sensed satellite image using edge region compensation. This method classifies each pixel vector considering spectral reflection characteristics of satellite image data. For each class, we perform classified intraband VQ and classified interband VQ to remove intraband and interband redundancies, respectively. In edge region case, edge region is compensated using class information of neighboring blocks and gray value of quantized reference band. Then we perform classified interband VQ to remove interband, redundancy using compensated class information, effectively. Experiments on remotely sensed satellite image show that coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional method.
Jo, Yung-Ho;Choi, Won-Woo;Park, Seong-Keun;Lee, Dong-Joon;Choi, Jae-Soon;Kim, Hee-Chan;Min, Byoung-Goo
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1995
no.11
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pp.222-226
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1995
인공심장에서의 박출량제어는 전부하에 따른 심박출균형, 심실내 완전충만과 완전구출을 구현하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 인공심장 내부의 심실간 공간 압력파형을 심박출량의 제어에 활용하였다. 이를 위해서는 심실간 공간의 압력파형을 심실 유입부와 유출부의 혈류량에 대한 정보, 이동작동기의 위치신호와 동기시켜 해석하는 것이 필요하다. 이러한 압력파형의 해석을 바탕으로, 심실간 공간의 음압 크기로 좌,우 심방압을 추정하고 작동기의 좌,우 수축기때 심실간 공간의 음압크기를 비슷하게 유지하도록 작동거리를 제어하면 좌우 심박출 균형을 이룰 수 있음을 확인하였다. 또한, 심실의 완전충만과 완전구출의 실현을 위한 심실 충만 정도를 추정할 수 있게 하는 인자를 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.344-344
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2023
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper, we propose an efficient coding method of remotely sensed satellite image using region classification and interband prediction. This method classifies each pixel vector considering spectral characteristics of satellite image data. Then we perform the classified intraband VQ to remove spatial (intraband) redundancy for a reference band image. To remove interband redundancy effectively, we perform the classified interband prediction for the remaining band images. Experiments on LANDSAT TM satellite image show that coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional Gupta's method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.636-639
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2016
최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.123-124
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2023
현대 산업현장에서의 생산성과 경쟁력은 안전 및 작업 효율성과 직결되어 있다. 특히, 4차 산업혁명의 중심축인 인공지능(AI) 기술의 발전이 산업현장의 작업 환경과 절차를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있음이 점차 명확해지고 있다. 이 연구는 인공지능의 기술적 발전과 산업현장의 작업 안전성 및 효율성 간의 관계에 초점을 맞추어, 어떻게 AI 기술의 도입과 활용이 산업현장의 미래를 형성하고 있는지를 탐구하였다.
This study was conducted to evaluate the influences of the angle of artificial joints, the distance between the artificial joints and the blast hole, and the number of artificial joints on the pressure wave propagation, crack propagation, and blast wave velocity. The evaluation was conducted numerically by use of the Euler-Lagrange solver supported by the AUTODYN, which is a dynamic FEM program. As a result, it was found that the blast wave velocity was decreased most rapidly as either the distance between the artificial joint and the blast hole was decreased or the angle of the artificial joint was increased. In contrast to the case of no artificial joint, the amount of attenuation of the blast wave velocity was considerably large when an artificial joint was present. However, the effect of the number of artificial joint on the attenuation of the blast wave velocity was negligible under the given condition.
As the AI speaker market is growing rapidly in recent years, the competition for the preoccupation of children who are the main users and the future prospective customers of the related companies is very intense. However, there is a lack of empirical research on how children interact with AI speakers. Therefore, this research examines the interactions between children and AI speakers, primarily through field studies, to extract what functions they use and what features they have. For this purpose, 799 conversations were collected and analyzed using the log data of the AI speaker recorded in real time. As a result, children were more likely to use children's songs, fairy tales, emotional conversations, and personification compared to adults. In addition, content analysis by specific types resulted in success/failure cases of interaction between children and AI speakers and proposed improvements by failure type. This study is meaningful in that it identifies children's AI speaker preferences, content, and major conversation patterns, and provides guidelines for developing services that meet children's eye level.
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