• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.535-542
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• 2002

최근 IT 산업이 급성장하면서 화상 회의, 게임, 채팅 등에서의 아바타(avatar) 제어를 위한 자연스러운 인터페이스 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 윤곽선 모델(active contour models; snakes)을 이용하여 복잡한 배경이 있는 컬러 CCD 카메라 영상에서 얼굴과 눈, 입, 눈썹, 코 등의 얼굴 요소에 대해 윤곽선을 추출하거나 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 일반적으로 스네이크 알고리즘은 잡음에 민감하고 초기 모델을 어떻게 설정하는가에 따라 추출 성능이 크게 좌우되기 때문에 주로 단순한 배경의 영상에서 정면 얼굴의 추출에 사용되어왔다 본 연구에서는 이러한 단점을 파악하기 위해, 먼저 YIQ 색상 모델의 I 성분을 이용한 색상 정보와 차 영상 정보를 사용하여 얼굴의 최소 포함 사각형(minimum enclosing rectangle; MER)을 찾고, 이 얼굴 영역 내에서 기하학적인 위치 정보와 에지 정보를 이용하여 눈, 입, 눈썹, 코의 MER을 설정한다. 그런 다음, 각 요소의 MER 내에서 1차 미분과 2차 미분에 근거한 내부 에너지와 에지에 기반한 영상 에너지를 이용한 스네이크 알고리즘을 적용한다. 이때, 에지 영상에서 얼굴 주변의 복잡한 잡음을 제거하기 위하여 색상 정보 영상과 차 영상에 각각 모폴로지(morphology)의 팽창(dilation) 연산을 적용하고 이들의 AND 결합 영상에 팽창 연산을 다시 적용한 이진 영상을 필터로 사용한다. 총 7명으로부터 양 눈이 보이는 정면 유사 방향의 영상을 20장씩 취득하여 총 140장에 대해 실험한 결과, MER의 오차율은 얼굴, 눈, 입에 대해 각각 6.2%, 11.2%, 9.4%로 나타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having the same condition of

• 통상정보연구
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• 제15권4호
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• pp.287-311
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• 2013

본 연구는 대위중재에서의 당사자적격성과 관련하여 복잡하게 전개될 수 있는 시비를 해결할 수 있는 방향의 설정에 대해 고찰하였다. 결함문제를 해결하기 위해 전례를 분석해 본 결과, 대위중재로 중재판정에 이른 사례는 찾아볼 수 있지만 대위중재 그 자체에 대한 판정이유는 불분명하다. 기존의 법원판례는 대위중재를 허용하는 듯 안 하는 듯 애매모호하고 대위중재의 허용여부에 대한 직접적인 법원의 판례는 찾아보기 힘들다. 또한 어느 한 국가의 판례로는 국제거래에서 발생하는 대위중재에 대해 단정할 수도 없다. 대위중재가 자동으로 허용되는지 아닌지 분명하지 않으면 전략적 차원에서 볼 때 분쟁해결절차의 경우의 수는 너무나 많아 수많은 사회적 비용을 치르게 된다. 따라서 향후 대위중재의 허용여부에 대한 국제적 통일지침의 확정이 긴요한 바, 본고에서는 자동차 대위중재제도, 공백과 상호주의 그리고 코즈정리의 관점에서 고찰한 결과 확정오퍼가설에 입각한 대위중재의 제도정립이 바람직하다는 결론에 이르렀다. 대위중재사건을 맡은 중재인들이나 판사들, 그리고 관련자들이 확정오퍼가설에 입각하여 대위중재에서의 당사자적격성을 판단한다면 본고에서 살펴본 대위중재와 관련한 문제점들을 대부분 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 국제적으로도 대위중재에 대한 확정오퍼가설이 확산됨으로써 대위중재의 일관된 해결원리가 확정오퍼가설로 수렴되기를 기대한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• 통상정보연구
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• 제14권4호
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• pp.409-431
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• 2012

본 연구는 미국과의 FTA에서 이의 비준과 관련하여 찬반 양쪽으로 첨예한 의견이 대립되는 ISDS에 관한 연구를 통하여 우리나라가 취할 수 있는 입장에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 특별히 ICSID에 서명은 하였으나 인준을 하지 않은 국가 중, 캐나다와 호주의 사례를 중심으로 분석하였다. NAFTA에 의하여 미국과 멕시코를 포함하는 자유무역협정을 체결하고 있음에도 ICSID 협정을 인준하지 않고 있으며, 호주 또한 ICSID 협정을 거부하고 있다. 이러한 두 국가가 ICSID를 거부하고 있는 사유를 우리나라 역시 ICSID를 거부하여야 하는 문제점으로 제시하고 있는 실정임으로 양국의 입장을 분석하고 우리나라의 실정에 적용해 봄은 학술적으로 의미가 있다고 할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 캐나다와 호주의 ICSID 비인준 입장을 분석하고 이와 ICSID를 바탕으로 한미 FTA에서의 ISDS 문제를 논의하며, 국가간 분쟁과 ISDS의 의미를 재고하여 결론을 제시하도록 한다.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제25권4호
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• pp.3-23
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• 2015

The Chevron saga including Chevron/TexPet v. Ecuador, PCA Case No. 34877(hereinafter referred to as "Chevron I") and Chevron/TexPet v. Ecuador, PCA Case No. 2009-23(hereinafter referred to as "Chevron II") started out of domestic litigations between TexPet and Ecuador in the early 1990s. In Chevron I, the Tribunal decided that Article 2(7) of the U.S.-Ecuador BIT on effective means of provision was breached because of undue delays in the seven legal proceedings TexPet had brought against Ecuador in respect to contractual obligations. In Chevron II, it was contended that through the actions and inactions of the judiciary and the executive, Ecuador breached her several obligations under the BIT. Ecuador objected to the jurisdiction of the Tribunal because TexPet's investment was terminated in 1992, and because Chevron is not a party to the 1995 Settlement Agreement and 1998 Final Release. In its Interim Award on Jurisdiction and Admissibility, the Tribunal applied a prima facie standard to the facts alleged by the Claimants but denied by the Respondent, and decided that questions in respect of the Respondent's jurisdictional objections should be joined to the merits under Article 21(4) of the UNCITRAL Arbitration Rules. In the merits phase of Chevron II, the Tribunal divided the merits of the Parties' dispute into two parts, entitled "Track 1" and "Track 2". In its Partial Award on Track 1, the Tribunal decided that Chevron is a "Releasee" under the 1995 Settlement Agreement. In a decision on "Track 1B", the Tribunal decided that the Lago Agrio complaint cannot be read as pleading "exclusively" or "only" diffuse claims, and that, to this extent, the Claimants' reliance on the 1995 Settlement Agreement as a complete bar to the Lago Agrio complaint must fail, as a matter of Ecuadorian law. The Tribunal maintained the position that the Parties' disputes on both merit and jurisdiction should be reserved for Track 2. It remains to be seen how the Tribunal addresses the Claimants' allegations of multiple denials of justice under international law against the judgments of the Respondent's Courts, together with the Respondent's jurisdictional objections in Track 2 of the arbitration.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.807-812
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• 2022

최근 음성녹음 파일도 법정 증거로 제출되는 수가 늘어남에 따라 위변조를 주장하는 사례도 증가하고 있다. 객관적 근거인 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터를 완벽하게 위변조 할 경우에는 정교한 음성녹음 파일의 위변조 검출은 사실상 불가능하다. 위변조된 음성녹음 파일을 가지고 수행된 파일 구조 및 메타데이터 분석이 법정에서 거부되는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터의 위변조가 손쉽게 가능하다는 것을 증명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 음성녹음 파일의 편집 방법의 유형화를 기반으로 정교한 편집이 가능한 '혼합붙여넣기' 기능을 적용할 경우 위변조 검출의 불가능함을 소개했다. 더욱이 실험을 통해 파일 구조 및 메타데이터의 위변조가 가능하다는 것을 증명했다. 따라서 음성녹음 파일이 디지털 증거로 채택됨에 있어서 더 엄격한 증거능력 판단 기준이 필요하다. 본 연구는 법관이 디지털 증거를 채택함에 무결성의 기준에 공헌할 뿐만 아니라 향후 개발될 것으로 예상되는 녹음파일 위변조 검출 인공지능을 위한 데이터셋 구축 방법에 공헌할 것이다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.49-95
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• 2024

국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.