• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.167-186
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• 1998

자동차보급의 대중화와 함께 버스, 전철 등 대중교통체계의 지속적인 서비스 확충으로 인해 다양한 교통망의 이용행태가 나타나고 있다. 즉, 승용차를 이용하다가 대중교통수단을 이용하는 경우가 발생하게 되고 이러한 환경에서, 기타 통행대안들(예를 들면 목적지, 수단, 경로 등)이 효율적으로 연계 선택되어질 수 있도록 지원하여 전체 교통체계의 이용효율을 높일 수 있는 방안들이 강구되도록 요구되어지고 있다. 본고는 이런 관점에서 복합교통망에서의 경로안내 체계의 구현을 위한 알고리즘개발과 평가를 주목적으로 한다. 즉, 복합교통망에서의 경로탐색모형과 이 모형에 적용가능한 경로탐색 알고리즘의 제시하고, 이를 위해 복합교통말의 한 축이 되는 대중교통망의 특징을 분석하고 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 평가하였으며 이를 바탕으로 일반가로망과의 최단경로구축의 통합방안을 제시하였다. 알고리즘의 구현과정을 필요한 데이터의 구축과정과 함께 도시함으로서 모형과 알고리즘에 대한 평가와 함께 실제 구현시 필요한 제반 사항들도 검토하였으며, 장래의 연구과제를 아울러 제시하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.407-418
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• 2023

The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.4
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• pp.537-546
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• 2014

In this paper, we propose a method to detect interesting objects in inaccessible areas using high resolution satellite images. We define the interesting objects as a set of objects which have conceptually similar image patterns, not having exact sizes or shapes. In this paper, we developed a learning and classifier of Support Vector Machine (SVM) that extracts characteristic data for inputted images using Histogram of Gradients (HOG) feature and detects similar objects in other images using the characteristic data. As automatic search of interesting objects in our proposed method, we identify that our method provides reduced time and efforts for manual searching similar objects.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.153-167
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• 2005

In this paper, we consider the problem of exploring unknown environments with a mobile robot or an autonomous character agent. Traditionally, research efforts to address the space exploration problem havefocused on the graph-based space representations and the graph search algorithms. Recently EXPLORE, one of the most efficient search algorithms, has been discovered. It traverses at most min$min(mn, d^2+m)$ edges where d is the deficiency of a edges and n is the number of edges and n is the number of vertices. In this paper, we propose DFS-RTA* and DFS-PHA*, two real-time graph search algorithms for directing an autonomous agent to explore in an unknown space. These algorithms are all built upon the simple depth-first search (DFS) like EXPLORE. However, they adopt different real-time shortest path-finding methods for fast backtracking to the latest node, RTA* and PHA*, respectively. Through some experiments using Unreal Tournament, a 3D online game environment, and KGBot, an intelligent character agent, we analyze completeness and efficiency of two algorithms.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.53-66
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• 1999

현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 이하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이터베이스를 작성하기 위하여 20대와 30대로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현이 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.277-291
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• 1999

현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 위하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정 표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이타베이스를 작성하기 위하여 20대와 30로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원 분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현의 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.1
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• pp.36-41
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• 2012

Feature selection is the important technique of selecting a subset of relevant features for building robust pattern recognition systems. Various methods have been studied for feature selection from sequential search algorithms to stochastic algorithms. In this work, we adopted a Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) which is based on the concept and principles of quantum computing such as Q-bits and superposition of state for feature selection. The performance of QGA is compared to that of the Conventional Genetic Algorithm (CGA) with respect to the classification rates and the number of selected features. The experimental result using UCI data sets shows that QGA is superior to CGA.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.617-626
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• 1994

본 논문은 통해서 우리나라 중소기업의 작업관리방법 활용도에 관한 여러가지 특징들이 확인되었다. 전반적으로 활용상태는 저조하며, 특히 작업관리의 기본인 고전적 방법들이 보급, 정착되지 못하고 있는 것은 충격적이다. 고전적 방법의 활용도가 높고 동시에 배려방법의 활용도가 높을 때 현대적 시스템의 활용도가 높아진다는 본 논문의 조사결과는 이론면이나 실천면에서 음미해 볼만한 대목이다. 그러나 본 논문은 하나의 탐색적 연구에 불과한 것이므로 장차 보다 체계적이고 심도있는 후속 연구가 필요하다고 생각한다. 무엇보다 시급한 것은 작업관리의 학문적 체계와 패러다임 재구성에 관한 이론적 연구이다. 아울러 표본크기, 비레표본추출, 변수 측정방법 등 조사 방법을 개선하고 변수간 관계에 대한 보다 심도있는 연구가 있어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.219-222
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• 2021

본 논문에서는 시각-관성 측위시스템(Visual-Inertial Odometry, VIO)에서 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)을 활용해 문자의 영역을 찾아내고, 그 위치를 기억해 측위시스템에서 다시 인식되었을 때 비교하기 위해 위치와 특징점을 저장하고자 한다. 먼저, 실시간으로 움직이는 카메라의 영상에서 문자를 찾아내고, 카메라의 상대적인 위치를 이용하여 문자가 인식된 위치와 특징점을 저장하는 방법을 제안한다. 또한 저장된 문자가 다시 탐색되었을 때, 문자가 재인식되었는 지 판별하기 위한 방법을 제안한다. 인공적인 마커나 미리 학습된 객체를 사용하지 않고 상황에 따른 문자를 사용하는 이 방법은 문자가 존재하는 범용적인 공간에서 사용이 가능하다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.30 no.2
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• pp.51-86
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• 1996

The primary purpose of this study is to verify the difference of behavioural characteristics between the subject specialists and professional searchers in searching full-text databases. The major findings and conclusions from this study are summarized as follows. Analyses of Search questions(the degree of understanding with search questions, the degree of difficulty in selecting terms, and the degree of expectation of search results), search processes(the number of search terms used, the number of Boolean operators and qualifiers used, the number of documents browsed and the search time(the connecting time, time to spend per one output document, time to spend per one relevant output document) and search results(the searching efficiency(the number of relevant documents, the ,recall ratio and the precision ratio), the search cost(the total search cost. the search cost per one output document and the search cost per one relevant output document) and the degree of satisfaction with search results) are significantly different between the subject specialists and professional searchers in searching full-text databases.