• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.812-814
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• 2022

제어할 사물을 선택하기 위해 여러 단계를 거쳐야 하는 기존 '스마트 홈'의 단점을 보완하고자 본 논문에서는 사용자의 시선 방향을 추정하여 사용자가 바라보는 방향에 있는 사물을 제어할 수 있는 시스템을 제안한다. 일반 RGB 카메라를 통해 Pose Estimation으로 추출한 Landmark들의 좌표 값을 이용하여 시선 방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였으며, 이는 근적외선 카메라와 Gaze Tracking 모델링을 통해 이루어지던 기존의 시선 추적 기술에 비해 가벼운 데이터를 산출하고 사용자와 센서간의 위치 제약이 적으며 별도의 장비를 필요로 하지 않는다. 해당 알고리즘으로 산출한 시선 추적의 정확도가 실제 주거환경에서 사용하기에 실효성이 있음을 실험을 통해 입증하였으며, 최종적으로 이 알고리즘을 적용하여 적외선 기기와 Google Home 제품에 사용할 수 있는 시선 방향 사물 제어 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.113-115
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• 2023

SMAUG는 2023년 한국형 양자내성암호 표준화 공모전인 KpqC의 공개키 부문의 1차 후보로 당선된 양자내성암호 알고리즘이다. SMAUG는 MLWE와 MLWR을 사용한 격자 기반 알고리즘으로, 비슷한 문제를 사용하는 CRYSTALS-Kyber에 비해 키 크기가 작다는 장점이 존재한다. 본 논문에서는 SMAUG를 ARMv8 프로세서 상에서 구현하였다. 곱셈 연산의 가장 최하위 모듈을 병렬 구현하여 연산 속도를 빠르게 하는데 집중하였다. 구현 결과 곱셈 알고리즘은 최대 24.62배, 암호 연산에 적용할 경우 최대 3.51배 성능 향상이 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1125-1126
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• 2023

자동차 산업 기술이 빠른 속도로 발전되고 E/E(Electrical/Electronic) 시스템의 기능 안전 메커니즘이 중요시되고 있다. Renesas 사(社)의 차량용 MCU 와 차량용 네트워크인 CAN(Controller Area Network)과 Ethernet 을 사용하여 통신이 끊기거나 Noise 가 발생해도 정상동작이 가능하도록 하는 Fail-Operational 알고리즘을 구현하였다. 이 연구를 통해 현재 기능 안전의 중요도가 높아지고 있는 자동차 기술 시장의 수요를 맞출 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.561-562
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• 2023

본 논문에서는 YOLOv5m과 이미지 전처리 기법을 활용한 문 객체 감지 시스템을 제안한다. 이미지 전처리를 하지 않은 Original 이미지 그리고 이미지 전처리를 한 CLAHE 이미지, Bilateral 이미지 세 가지를 사용해서 가장 좋은 기법을 비교한다. mAP 진행 그래프 및 이미지 출력을 통해 결과를 검증한다. 본 논문의 목표는 인공지능이 문을 감지하는 알고리즘을 구현하여 배송 로봇이 목적지의 문을 찾아내는 것이다

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.920-921
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• 2023

미디어 공유 활성화에 따라 개인정보 노출의 위험성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 통해 학습한 모델을 바탕으로 이미지에서 개인정보가 담긴 물체를 탐지하는 연구를 진행하였다. 모델로 탐지된 객체에는 광학 인식 기술(OCR)을 적용하여 객체 내의 텍스트 속 개인정보 영역을 마스킹한다. 설계된 알고리즘은 여러 분야에 활용되어 개인정보에 대한 서비스 강화를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1153-1154
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• 2023

본 논문에서는 아두이노를 이용하여 유아용전동차가 실제 도로와 유사한 환경의 트랙을 자율주행할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 라이다와 카메라를 이용하여 차선을 따라 주행하고, 장애물을 회피하고 신호등의 지시에 따라 정지하고 출발하며, 후진 주차를 완수하는 알고리즘을 완성하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.32 no.3
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• pp.496-513
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• 2022

Artificial intelligence or big data technologies can benefit finance companies such as those in the insurance sector. With artificial intelligence, companies can develop better customer segmentation methods and eventually improve the quality of customer relationship management. However, the application of AI-based customer segmentation in the insurance industry seems to have been unsuccessful. Findings from our interviews with sales agents and customer service managers indicate that current customer segmentation in the Korean insurance company relies upon individual agents' heuristic decisions rather than a generalizable data-based method. We propose guidelines for AI-based customer segmentation for the insurance industry, based on the CRISP-DM standard data mining project framework. Our proposed guideline provides new insights for studies on AI-based technology implementation and has practical implications for companies that deploy algorithm-based customer relationship management systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.24 no.6
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• pp.109-118
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• 2024

The world today is advancing towards a digital solution for every indusial domain varying from advanced engineering and medicine to training and management. The supply cycles can only be boosted via an effective management of the warehouse and a stronger hold over the logistics and inventory insights. RFID technology has been an open source tool for various MNCs and corporal organization who have progressed along a considerable drift on the charts. RFID is a methodology of analysing the warehouse and logistic data and create useful information in line to the past trends and future forecasts. The method has a high tactical accuracy and has been seen providing up to 99.57% accurate insights for the future cycle, based on the organizational capabilities and available resources. This paper discusses the implementation of RFID on field and provides results of datasets retrieved from controlled data of a practical warehouse and logistics system.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• v.51 no.1
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• pp.1-12
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• 2024

This review article discusses the integration of artificial intelligence (AI) in assisted reproductive technology and provides key concepts to consider when introducing AI systems into reproductive medicine practices. The article highlights the various applications of AI in reproductive medicine and discusses whether to use commercial or in-house AI systems. This review also provides criteria for implementing new AI systems in the laboratory and discusses the factors that should be considered when introducing AI in the laboratory, including the user interface, scalability, training, support, follow-up, cost, ethics, and data quality. The article emphasises the importance of ethical considerations, data quality, and continuous algorithm updates to ensure the accuracy and safety of AI systems.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2023.11a
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• pp.237-238
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• 2023

Urbanization and the increase in building scale have amplified the complexity of M.E.P design. Traditional design methods face limitations when considering intricate pathways and variables, leading to an emergent need for research in automated design. Initial algorithmic approaches encountered challenges in addressing complex architectural structures and the diversity of M.E.P types. However, with the launch of OpenAI's ChatGPT-3.5 beta version in 2022, new opportunities in the automated design sector were unlocked. ChatGPT, based on the Large Language Model (LLM), has the capability to deeply comprehend the logical structures and meanings within training data. This study analyzed the potential application and latent value of LLMs in M.E.P design. Ultimately, the implementation of LLM in M.E.P design will make genuine automated design feasible, which is anticipated to drive advancements across designs in the construction sector.