• Journal of Korea Game Society
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• v.16 no.2
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• pp.129-138
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• 2016

Recently, the number of children who are required to take special care are increasing because of the fast-changing society and the environment factor. Among them, most children in poor family are leading to Children with borderline intelligence, so urgent action are needed to prevent this situation. This study is conducted to establish the reason why children with borderline intelligence are taking place. In addition, this study embodies serious game as a solution which is able to prevent and cure this children with borderline intelligence problem. This game was made to improve weak memory, concentration and judgment of children with borderline intelligence and was verified in effectiveness by thirty people and experts.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.13 no.1
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• pp.93-103
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• 2002

The aim of this study is to examine the diagnostic profiles and related clinical variables of children with attention and hyperactivity in psychiatric outpatient clinic. Seventy one children with age range of 5 to 14 were diagnosed by DSM-IV, and assessment battery including KEDI-WISC, KPI-C, ADS(ADHD Diagnostic System) were completed. The subjects were divided into 3 diagnostic groups：ADHD only(n=17), ADHD comorbid(n=27), Other diagnosis(n=27). The results were as follows：In ADHD comorbid group, tic disorder, developmental language disorder, borderline intellectual function, oppositional defiant/conduct disorder, and learning disorder were combined in descending order. Other diagnosis group consisted of tic disorder, borderline intellectual function, depression/anxiety, oppositional defiant/conduct disorder, and others. There were significant differences in IQ, PIQ, and VIQ among the three groups, and ADHD only group showed higher scores of IQ and VIQ than ADHD comorbid group. On the KPI-C, there were no significant differences in all subscales among the three groups. On the visual ADS, omission error and sensitivity showed significant differences among the three groups, and ADHD comorbid group represented higher omission error and lower sensitivity than other diagnostic group. The findings indicated that the inattention and hyperactivity symptoms could be diagnosed into diverse psychiatric disorders in child psychiatry, and ADHD children with comorbidity will show more problems in academic performance and school adjustment.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.11
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• pp.58-64
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• 2016

본고에서는 미래창조과학부, 정보통신기술진흥센터 (IITP)에서 2016년도 대학ICT연구센터(ITRC) 신규과제로 선정한 다차원 감시정찰 정보자산 통합, 지능형 경계체계 기술 및 지능형 국방 ICT연구센터에 대해 알아본다. 첫째, 다차원 감시정찰 정보자산 통합 기술은 시대의 발전과 함께 국가 안보에서 정보자산의 중요성은 날로 증가하고 있다. 현재 군에서 운영되고 있는 다차원적인 영상정보수집자산으로부터 수집되는 비정형의 고용량 영상데이터에 대한 자동화된 통합화 및 분석기술이 반영되어 있지 않아, 이를 자동화 처리하는 표준화된 플랫폼 개발이 시급한 실정이다. 둘째, 디지털화된 CCTV 영상은 여러 IT 정보 가운데 가장 복잡한 데이터 중 하나이며, 이상 징후를 사전에 파악하여 범죄와 사고를 예방하거나 저장된 영상 정보에서 특정한 사람을 자동으로 찾아내는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 최근에는 특히, 국방분야의 현 경계 및 관제 시스템에 대한 연구 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.365-369
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• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.327-330
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• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.776-779
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• 2012

Recently one of the hot topics of IT field is big data. The security's meaning changed a lot, so security tools which were used to protect the limit area traditionally, now don't have any effectiveness. In the age of Cloud Computing, big data will do the best work. This paper discusses the technology related to big data and the intelligent security system utilizing big data.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.4
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• pp.57-64
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• 2023

The ROK military faces a significant challenge in its vigilance mission due to demographic problems, particularly the current aging population and population cliff. This study demonstrates the crucial role of the 4th industrial revolution and its core artificial intelligence algorithm in maximizing work efficiency within the Command&Control room by mechanizing simple tasks. To achieve a fully developed military surveillance system, we have chosen multi-object tracking (MOT) technology as an essential artificial intelligence component, aligning with our goal of an intelligent and automated surveillance system. Additionally, we have prioritized data visualization and user interface to ensure system accessibility and efficiency. These complementary elements come together to form a cohesive software application. The CCTV video data for this study was collected from the CCTV cameras installed at the 1st and 2nd main gates of the 00 unit, with the cooperation by Command&Control room. Experimental results indicate that an intelligent and automated surveillance system enables the delivery of more information to the operators in the room. However, it is important to acknowledge the limitations of the developed software system in this study. By highlighting these limitations, we can present the future direction for the development of military surveillance systems.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.672-676
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• 2010

This paper presents a learning rule that weights more on data near decision boundary. This learning rule generates better decision boundary by reducing the effect of outliers on the decision boundary. The proposed learning rule is integrated into IAFC neural network. IAFC neural network is stable to maintain previous learning results and is plastic to learn new data. The performance of the proposed fuzzy neural network is compared with performances of LVQ neural network and backpropagation neural network. The results show that the performance of the proposed fuzzy neural network is better than those of LVQ neural network and backpropagation neural network.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.1
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• pp.77-86
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• 2022

The Republic of Korea is a country in which coastal surveillance is an imperative national task as it is surrounded by seas on three sides under the confrontation between South and North Korea. However, due to Defense Reform 2.0, the number of R/D (Radar) operating personnel has decreased, and the period of service has also been shortened. Moreover, there is always a possibility that a human error will occur. This paper presents specific guidelines for developing an AI learning model for the intelligent coastal surveillance system. We present a three-step strategy to realize the guidelines. The first stage is a typical stage of building an AI learning model, including data collection, storage, filtering, purification, and data transformation. In the second stage, R/D signal analysis is first performed. Subsequently, AI learning model development for classifying real and false images, coastal area analysis, and vulnerable area/time analysis are performed. In the final stage, validation, visualization, and demonstration of the AI learning model are performed. Through this research, the first achievement of making the existing weapon system intelligent by applying the application of AI technology was achieved.