• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1367-1368
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• 2015

본 논문에서는 지능형 인식 기술인 RBFNNs 패턴분류기와 추적 기법인 Particle Filter를 융합한 다중 객체 추적 시스템을 설계한다. 여러 객체가 동시에 존재하는 상황에서 각각의 객체를 개별적으로 추적하기 위해 추적 기법에 인식 알고리즘을 추가하였다. 학습 데이터는 다양한 상황에서 정확한 인식 결과를 확인하기 위해 정면, 좌, 우측 데이터를 사용하였으며, 테스트 영상에서 검출된 얼굴 이미지를 테스트 데이터로 사용하였다. 추적 알고리즘인 Particle Filter를 사용하여 검출된 객체의 추적을 수행하며, 인식 결과를 바탕으로 다양한 객체에 대하여 개별적인 추적을 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.6
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• pp.583-590
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• 1999

We propose the reusability decision model of the object-oriented components, which can decide the potentiality of reusability of the object-oriented components actively. Fisrt, we select attributes for the reusability decision of the object-oriented components. Then, we acquire information from the reused components based on the quality measures and criteria proposed by many researches. Lastly, we generate algorithm for the reusability decision of the object-oriented components from the acquired information employing rough set.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.262-264
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• 1998

이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.357-360
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• 2005

본 연구는 소스 코드를 재사용하기 위한 Case 기반 검색에 있어서 효율적인 검색 시스템을 구축하는 방법을 제안하고자 한다. 소스 코드의 객체지향적인 특성을 만족하기 위하여 각 노드 간 객체지향 상속의 개념을 표현할 수 있도록 초기 관련값을 시소러스로 구축하고자 한다. 이때, 각 Case를 구성하는 클래스들을 상속관계에 따라 개념적으로 분류하였고, 시소러스 방법에 퍼지 논리를 적용하여 객체지향 시소러스를 생성하여 의미망을 구축한다. 또한, 의미망의 노드와 간선을 활성화시키고 활성값을 전파시키기 위해 사용되는 spreading activation 방법의 단점을 보완하여 spreading activation의 성능은 최대한 유지하면서 검색 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.224-226
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• 2000

최근 컴퓨터 환경의 발전으로 개인용 컴퓨터에서도 어느 정도의 가상 현실을 즐길 수 있게 되었으며, 이에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행중이다. 그러나 가상 환경을 이루고 있는 객체들 사이의 상호 작용에 대한 연구, 그리고 상호 작용이 원활하게 이루어지도록 하는 시스템의 연구 및 개발은 다른 연구에 비해 그 성과가 미비하다. 이에 본 연구에서는 가상 공간상에 존재할 수 있는 객체들을 분류하고 그 객체들 사시의 상호 작용을 관리하는 시스템을 설계, 개발하여 가상 환경 시스템을 좀 더 효율적으로 구축할 수 있도록 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.301-303
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• 2003

컴포넌트 기반 개발 방법론이 확산됨에 따라 성공적인 컴포넌트 기반 프로젝트의 핵심 요소인 효과적인 컴포넌트 식별 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시스템이 사용자에게 제공하는 기능을 독립적으로 분류한 유즈케이스를 기반으로 하여 인터페이스를 식별하고, 식별된 인터페이스의 상호작용을 분석하여 컴포넌트를 식별하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 유즈케이스를 기반으로 외부 인터페이스를 식별하고, 시나리오를 이용하여 식별된 인터페이스 단위로 객체를 추출한다. 추출된 객체에서 공통 객체를 분석하여 내부 인터페이스와 컴포넌트를 식별하고 최종적으로 이러한 인터페이스의 상호작용과 의존성을 분석하여 컴포넌트를 식별 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.317-319
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• 1999

공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.321-324
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• 2004

본 연구는 재사용이 가능한 객체지향 컴포넌트의 효율적인 검색을 위해 클래스 개념 범주(CCC)를 정의하고 클래스의 상속 관계를 이용한 CCC 상속을 제안하였다. CCC의 상속은 클래스 간 상속관계를 인지한 후, 하위 클래스는 상위 클래스의 모든 CCC를 자동 상속받게 되며, 클래스 구문분석에 의해 객체지향 코드로부터 자동 인식된다. 본 연구는 모든 용어에 대한 범주를 수동으로 할당해주는 기존 방법의 단점을 극복할 수 있으며, 시소러스를 자동으로 갱신할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.387-388
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• 2019

형식개념(Formal Concept)은 외연(extent)과 내포(intent)를 이용하여 어떤 대상에 대한 정의를 내리거나, 그 대상들을 분류하여 군집화하기 위한 논리적 도구로 사용되어왔다. 여기에서 외연이란 객체(Object)들의 집합이고, 내포는 그 객체들이 지니고 있는 속성(Attribute)들의 집합이다. 이러한 형식개념은 어떤 문제에 나타나는 다양한 데이터로부터 객체와 속성들을 추출하고 이로부터 개념(Concept)들의 계층구조(hierarchy)를 형성하여 데이터를 분석하는데 적용될 수 있다. 본 논문에서는 형식개념의 정의와 성질을 소개하고, 이를 일반화한 완비격자에서의 형식개념을 정의한다. 또한 이 형식개념에서의 외연과 내포격자에 대한 성질을 알아본다.