• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.1
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• pp.17-27
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• 2005

After prolonged viewing of a moving pattern, a stationary pattern can appear to move in the opposite direction, a phenomenon known as motion aftereffect (MAE). Unlike the classical explanation MAE was not confined to an adapted region; instead it can spread to an adjacent region, which was not adapted previously. In order to examine the relative locus of the mechanism responsible for MAE spreading, a rotating harmonic spiral pattern was presented as an adapting stimulus within an annulus window, and then the duration of MAE was measured in both the adapted annulus region and the non-adapted inner region. Two different kinds of test patterns were used: the same and mirror images of the original adapting pattern. An interesting characteristic of a harmonic spiral is that the orientation of a contour at a given location is different from thar of its mirror image by 90 degrees, and consequently the adapting effect of local motion detector is not expected to occur in the mirror image. The results showed that MAE duration in an adapted region was longer in the same image condition than in its mirror image condition, while MAE duration in an non-adapted region was not found to be different between those two different image conditions. These results suggest that MAE spreading might be produced by the adaptation of global motion detectors, not by local motion detectors.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.293-297
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• 2012

In order to provide with personalized recommendation service in context-awareness environment, the collected context data should be analyzed fast and the objective of user should be able to inferred effectively. But, the context collected from the mobile devices is not suitable for applying the existing inference algorithms as they are due to the omission or uncertainty of information and the efficient algorithms are required for mobile environment. In this paper, the behavior pattern was classified using naive bayes classification for minimize the loss caused by the omission or error of information. And pattern matching was used to effectively learn of the users inclination and infer the behavior purpose. The accuracy of the suggested inference model was evaluated by applying to the application recommendation service in the smart phones.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2145-2152
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• 2013

Paper manufacturing industries have huge facilities with automatic equipments. Especially, in order to improve the efficiency of the paper manufacturing processes, it is necessary to detect the paper cutting defect effectively and to classify the causes correctly. In this paper, we review the problems of web monitoring system and web inspection system that have been traditionally used in industries for defect detection. Then we propose a novel paper cutting defect detection method based on the local binary pattern analysis and its implementation to mitigate the practical problems in industry environment. The proposed algorithm classifies the defects into edge-type and region-type and then it is shown that the proposed system works stably on the real paper cutting defect detection system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.317-321
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• 2006

게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.45-46
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• 2017

본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.142-142
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• 2017

High Flory-Huggins interaction parameter (${\chi}$)를 가지는 polystyrene-block-dimethylsiloxane (PS-b-PDMS)는 초미세 패턴 제작과 우수한 defect density, 우수한 edge roughness 특성으로 향상된 패턴을 제공한다는 점에서 반도체 분야에서 많은 연구가 되고 있다. 하지만, PS와 PDMS 사이에 존재하는 큰 surface tension의 차이로 인해 PDMS는 PS와 air 사이에서 segregate되기 때문에 수직배향에 불리하여 high aspect ratio (HAR)을 가지는 cylinder, lamellar 패턴 제작에 있어 큰 어려움을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, PS-b-PDMS BCP 패턴과 하부 실리콘 기판 사이에 amorphous carbon layer (ACL)를 삽입하여 효과적으로 pattern transfer하는 공정을 연구하였다. 플라즈마를 이용하여 무한대에 가까운 etch selectivity를 가지는 식각 공정을 개발함으로써 낮은 aspect ratio를 가지는 PS-b-PDMS BCP 패턴의 한계점을 극복하였다. Large-x value를 가지는 BCPs를 이용하여도 매우 높은 aspect ratio를 가지면서 동시에 pattern quality를 향상시킬 수 있는 plasma process를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.158-160
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• 2017

본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.478-480
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• 1998

설계 문제의 추상화와 특정 영역의 일반적인 해결에 대한 정보 표현 및 구성요소 상호 간의 관련성을 효과적으로 나타내는 설계 패턴과 공통 도메인 응용 구축에서 자동화된 아키텍쳐를 생성하는 프레임워크의 사용은 WWW상에서 활용으로 더욱 가치를 높이고 있다. 또한 각 정보가 연관성에 따라 상호 연결되어 있어서 비순차적인 접근을 통해 데이터의 종류에 관계없이 저장, 관리가 편리한 하이퍼미디어 응용이 크게 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼미디어 응용 구축에 적용될 수 있는 패턴들을 식별하고 응용을 구성하는 객체와 이들 간의 관련성을 네비게이션이 가능한 노드와 링크로의 재구조화를 지원하기 위한 자사용 요소로서 설계 패턴을 제공하는 프레임워크를 제시함으로써 프레임 워크 및 생성 응용의 아키택쳐에서 패턴 재사용을 통한 생산성을 향상하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.239-241
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• 2000

전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.