• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.487-490
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• 2019

시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2020.10a
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• pp.61-61
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• 2020

• Cartoon and Animation Studies
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• s.36
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• pp.393-416
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• 2014

Comics has three components: cuts, gap between cuts, speech balloons. Still, it is true that speech balloons are not commonly subject to the study for comics. A few preceding researches pinpoint exactly the morphological features and functions of speech balloons. In today when webtoon becomes generalized, these features and functions are continued as they are and are used in webtoon. We can catch that speech balloons are also affected since the environmental elements of web induce the change in the overall comics directing. There are two perspectives to sort out the features of speech balloons: first, the placement issue of speech balloons. The unlimited expansion of web space gives the environment for comicss to use the gap between cuts as wide as they can. It leads to turn out some of the ways to place the balloons, so we can sort them out general placement, exterior placement, the upper and lower placement, scroll-use type. Second, as the directing techniques for webtoon become digitalized by the morphological issue, speech balloon itself has been expanded its ways to express by various expression methods. Analyzing and classifying, recording the newly emerged conditions on the preceding study are worthy of trying and will become the cornerstone for the follow research.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.135-145
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• 2006

This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.39-42
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• 2004

공간 질의 및 색인에 관한 기존 연구는 주로 실외 환경에 기반을 두고 있다. 실내 환경은 실외 환경과는 달리 질의 특성 및 환경적 요소가 다르다. 실내 환경 질의의 대표적인 특징은 객체의 현재 위치를 파악하고 즉시 응답해야하며, 질의 범위도 지역적으로 제한되어 있는 점이다. 본 논문에서는 기존 연구가 가진 문제점을 해결하기 위해 메인 메모리 기반의 DBMS를 사용하며, 실내 환경에서 객체의 위치 탐색시 효율적으로 적응할 수 있는 비트맵 인덱스 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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• 2000.11a
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• pp.4-5
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• 2000

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.33-40
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• 2012

This paper proposes a method to implement biological early warning systems(BEWS). This system generates periodically data event using a monitoring daemon and it extracts the feature parameters from this data sets. The feature parameters are derived with 6 variables, x/y coordinates, distance, absolute distance, angle, and fractal dimension. Specially by using the fractal dimension theory, the proposed algorithm define the input features represent the organism characteristics in non-toxic or toxic environment. And to find a moderate algorithm for learning the extracted feature data, the system uses an extended learning algorithm(UChoo) popularly used in machine learning. And this algorithm includes a learning method with the extended data expression to overcome the BEWS environment which the feature sets added periodically by a monitoring daemon. In this algorithm, decision tree classifier define class distribution information using the weight parameter in the extended data expression. Experimental results show that the proposed BEWS is available for environmental toxicity detection.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.821-829
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• 2004

A face recognition has been used for verifying and authorizing valid users, but its applications have been restricted according to lighting conditions. In order to minimizing the restricted conditions, this paper proposes a new algorithm of detecting the face from the input image obtained under the irregular lighting condition. First, the proposed algorithm extracts an edge difference image from the input image where a skin color and a face contour are disappeared due to the background color or the lighting direction. In the next step, it extracts a face region using the histogram of the edge difference image and the intensity information. Using the intensity information, the face region is divided into the horizontal regions with feasible facial features. The each of horizontal regions is classified as three groups with the facial features(including eye, nose, and mouth) and the facial features are extracted using empirical properties of the facial features. Only when the facial features satisfy their topological rules, the face region is considered as a face. It has been proved by the experiments that the proposed algorithm can detect faces even when the large portion of face contour is lost due to the inadequate lighting condition or the image background color is similar to the skin color.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.2
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• pp.247-262
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• 1999

이동 컴퓨팅 환경의 특징은 대역폭의 제약과 잦은 접속의 단절이다. 앞으로 이동 컴퓨팅에 대한 요구는 증가할 것이며 이동 컴퓨팅 환경을 극복할 수 있고 동적으로 적응할 수 있는 서비스를 필요로 한다. RPC(Remote Procedure Call)는 동기적이며 믈록(block)상태를 유발시키는 통신 구조로 분산 응용 프로그램을 작성하기 위한 환경을 제공한다. M-RPC(Mobile RPC) 는 RPC를 이동 컴퓨팅 환경에 맞도록 확장한 것이다. MOM(Message Oriented Middleware)은 분산 통신을 위한 미들웨어로서 분산 프로세스들간에 동기적 또는 비동기적 상호 작용을 지원하는 peer-to-peer 분산 컴퓨팅 모형으로 특징지워진다. 본 논문은 기존 MOM 시스템을 기반으로 하여 이동 컴퓨팅 환경을 지원하는 M-MOM(Mobile-MOM) 시스템을 제안하고 자바 언어로 구현하여 성능을 평가한다. M-MOM 환경에서 이동 호스트(mobile host)에서 실행되는 응용 프로그램과 고정 호스트(fixed host)에서 실행되는 메시지 큐 관리자는 베이스 스테이션(Base Station)에서 실행되는 메시지 에이전트를 통해 메시지 큐 관리자와 동적으로 연결된다. 비동기적인 서비스를 지원하는 M-MOM은 동기적인 서비스만을 지원하는 M-RPC 보다 이동 컴퓨팅 환경을 보다 효과적으로 극복할 수 있는 서비스를 지원한다.