• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.76-78
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• 2003

최근 유ㆍ무선이 혼합된 이동 네트워크환경에서 시간과 장소에 구분 없이 인터넷에 접속하기를 원하는 모바일 사용자의 요구는 증가되고 있다. 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하기에는 멀티캐스트 전송 기술이 적합하다. IETF Mobile IP에서는 모바일 호스트에 멀티캐스트를 지원하기 위해 HA 기반인 Bi-directional Tunneling과 FA 기반이 Remote Subscription 기법을 제시하였다. 그외 MoM, RBMOM 및 MobiCast 프로토콜 등의 연구들이 이동하는 모바일 호스트에게 멀티캐스트를 지원하는 기법을 제안하였으나, 멀티캐스트 트리 재구성 및 핸드오프 등의 문제점은 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 BS의 beacon 신호로 모바일 호스트의 이동성을 예측하여 Smooth-Handoff를 지원하는 기법을 제안하였다. 또한 BS의 패킷 트래픽 측정을 통해 중복 수신되는 패킷을 방지하여 신뢰성 있는 멀티캐스트 전송 서비스를 지원하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.385-389
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• 2006

본 논문에서는 정보가전기기를 제어하기 위해 ZigBee를 이용한 데이터 기반의 양방향 통합 리모컨의 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시되는 데이터 기반의 양방향 통합 리모컨의 사용자 인터페이스는 물리적으로 고정되어 있지 않고 정보가전기기로부터 얻은 인터페이스 정보를 이용하여 해당 정보가전기기에 알맞은 인터페이스를 유동적으로 사용자에게 제공한다. 따라서 제어할 수 있는 정보가전기기의 제한이 사라지며 사용자가 직감적으로 이해할 수 있는 인터페이스 제공, 다양한 정보가전기기의 제어, 상태 모니터링 등이 가능해진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.368-369
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• 2015

다양한 임베디드 플랫폼 및 모듈이 개발됨에 따라 최근 많은 IoT 어플리케이션은 Raspberry PI 또는 Arduino등의 메인 플렛폼을 기반으로 무선 모뎀을 UART등으로 연결하여 활용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 플렛폼에서 활용되는 RF 모듈에서의 저전력 전원관리 기법을 제안하고 실험을 통해 제안 기법의 성능의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.317-320
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• 2009

At the present day, the use of containers crisscrossing seven seas and intercontinental transport has significantly increased and bringing the change on the shape of the world economy which we cannot be neglected. Additionally, with the recent technological advances in wireless sensor network (WSN) technologies, has providing an economically feasible monitoring solution to diverse application that allow us to envision the intelligent containers represent the next evolutionary development step in order to increase the efficiency, productivity, utilities, security and safe of containerized cargo shipping. This paper we present a comprehensive containerized cargo monitoring system which has adaptively embedded WSN technology into cargo logistic technology. We share the basic requirement for an autonomous logistic network that could provide optimum performance and a suite of algorithms for self-organization and bi-directional communication of a scalable large number of sensor node apply on container regardless inland and maritime transportation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.307-310
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• 2013

본 논문은 한국어-스페인어와 한국어-불어 간의 양방향 이국어 사전(Bi-directional bilingual lexicon)을 자동으로 구축하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 한국어와 스페인어/불어 간의 병렬 말뭉치를 직접적으로 구축하기에는 어려움에 따르기 때문에, 영어를 중심언어로 하는 영어(EN)-한국어(KR)/스페인어(ES)/불어(FR) 병렬 말뭉치를 이용하여 문맥 벡터를 만들고 그들 간의 유사도를 계산하는 변형된 문맥 벡터 방법을 제안한다. 영어는 다른 언어와의 이국어 병렬 말뭉치가 비교적 많이 공개되어 있기 때문에 이 방법을 이용하면 비교적 쉽게 KR-ES와 KR-FR 양방향 이국어 사전을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험해본 결과 최고 85%(ES${\rightarrow}$KR)의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.939-941
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• 2021

사람은 표정, 음성, 말 등을 통해 감정을 표출한다. 본 논문에서는 화자의 음성데이터만을 사용하여 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)을 이용하여 음성데이터를 시간에 따른 주파수 영역으로 변화한다. 멜 스펙트로그램으로 변환된 데이터를 CNN을 이용하여 특징 벡터화한 후 Bi-Directional LSTM을 이용하여 화자의 발화 시간 동안 변화되는 감정을 분석한다. 마지막으로 완전 연결 네트워크를 통해 전체 감정을 분류한다. 감정은 Anger, Excitement, Fear, Happiness, Sadness, Neutral로, 총 6가지로 분류하였으며 데이터베이스로는 상명대 연구팀에서 구축한 한국어 음성 감정 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 논문에서 제안한 CNN-LSTM 모델의 정확도는 88.89%로 측정되었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.3
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• pp.138-144
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• 2018

A video is a vivid medium similar to human's visual-linguistic experiences, since it can inculcate a sequence of situations, actions or dialogues that can be told as a story. In this study, we propose story learning/regeneration frameworks from videos with successive event order supervision for contextual coherence. The supervision induces each episode to have a form of trajectory in the latent space, which constructs a composite representation of ordering and semantics. In this study, we incorporated the use of kids videos as a training data. Some of the advantages associated with the kids videos include omnibus style, simple/explicit storyline in short, chronological narrative order, and relatively limited number of characters and spatial environments. We build the encoder-decoder structure with successive event order embedding, and train bi-directional LSTMs as sequence models considering multi-step sequence prediction. Using a series of approximately 200 episodes of kids videos named 'Pororo the Little Penguin', we give empirical results for story regeneration tasks and SEOE. In addition, each episode shows a trajectory-like shape on the latent space of the model, which gives the geometric information for the sequence models.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.33 no.1
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• pp.54-61
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• 2018

In this study, we developed a system for information sharing and cooperation support system among the accident response organizations to enable prompt and efficient response in responding to chemical accidents. In other words, by applying mobile messenger function, it is proposed to improve the chemical accident response system that provides information necessary for accident response promptly and accurately, and facilitates bi-directional communication between accident response organizations and field responders, thereby enabling efficient and organic response. As a result of comparing the information provision time before and after the chemical accident of chemical accident response information sharing system, the ratio of processing of substance information and chemical air diffusion information within 30 minutes was improved by 8% and 32%, respectively. As a result of this study, applying the chemical accident response information sharing system to the chemical accident response is expected to contribute to the improvement of the system and the ability to cope with the accident more effectively.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.6
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• pp.19-29
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• 2007

This paper introduces a robot knowledge framework which is represented with multiple classes, levels and layers to implement robot intelligence at real environment for mobile robot. Our root knowledge framework consists of four classes of knowledge (KClass), axioms, rules, a hierarchy of three knowledge levels (KLevel) and three ontology layers (OLayer). Four KClasses including perception, model, activity and context class. One type of rules are used in a way of unidirectional reasoning. And, the other types of rules are used in a way of bi-directional reasoning. The robot knowledge framework enable a robot to integrate robot knowledge from levels of its own sensor data and primitive behaviors to levels of symbolic data and contextual information regardless of class of knowledge. With the integrated knowledge, a robot can have any queries not only through unidirectional reasoning between two adjacent layers but also through bidirectional reasoning among several layers even with uncertain and partial information. To verify our robot knowledge framework, several experiments are successfully performed for object recognition and navigation.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.79-85
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• 2018

As the utilization of chatbots grows and the AI market grows, many companies are interested. And everybody is spurring growth by offering chatbot build services so that they can create chatbots. This makes chatbots easier to service on the messenger platform, which is changing the existing application market. In this paper, we present a methodology for designing and implementing existing DB-based applications as instant messenger platform-based applications, and summarize what to consider in actual implementation to provide an optimal system structure. According to this methodology, we design and implement a chatbot that serves as an teaching advisor who provides information to the students in the curriculum. The implemented application objectively visualizes the user's desired information from the user's point of view and delivers it through the interactive interface quickly and intuitively. By implementing these services and real service, it is predicted that DB-based information providing applications will be implemented as chatbots and will be changed to bi-directional communication through an interactive interface. it is predicted that DB-based information providing applications will be implemented as chatbots and will be changed to bi-directional communication through an interactive interface. Enterprise legacy application will take chatbot technology as one of important digital transformation initiative.