• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.52-54
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• 2009

프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.3
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• pp.29-34
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• 2001

In this paper, a new associative memory system for analog time-sequential data processing is proposed. This system effectively associate time-sequential data using not only matching with present data but also matching with past data. Furthermore in order to improve error correction ability, weight varying in time domain is introduced in this system. The network is simulated with several periodic time-sequential input patterns including noise. The results show that the proposed system has ability to correct input errors. We expect that the proposed system may be applied for a real time processing of analog time-sequential information.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.9
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• pp.1145-1151
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• 2010

In this paper, we discuss the design and simulation of a jumping-robot mechanism that is actuated by SMA (shape memory alloy) wires. We propose a jumping-robot mechanism; the structure of the robot is inspired by the musculoskeletal system of vertebrates, including humans. Each robot leg consists of three parts (a thigh, shank, and foot) and three kinds of muscles (gluteus maximus, rectus femoris, and gastrocnemius). The jumping capability of the robot model was tested by means of computer simulations, and it was found that the robot can jump to about four times its own height. This robot model was also compared with another model with a simpler structure, and the performance of the former, which was based on the biomimetic design, was 3.3 times better than that of the latter in terms of the jumping height. The simulation results also verified that SMA wires can be suitable actuators for small jumping robots.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.330-332
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• 2012

시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1990.06a
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• pp.663-666
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• 1990

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.185-185
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• 2010

유기물과 무기물이 혼합된 나노 복합재료는 저전력 동작을 요구하는 휘어짐이 가능한 차세대 전자소자 응용에 대단히 유용한 소재이다. 간단하고 저렴한 제조 공정과 휘어짐이 가능한 유기물과 무기물이 혼합된 나노 복합재료를 사용한 비휘발성 메모리 소자의 제작과 전기적 특성은 연구되었다. 최근에 간단한 방법으로 고집적화된 휘어짐이 가능한 유기 쌍안정성 소자의 제작에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 유기 쌍안정 소자의 기억 메커니즘에 대한 연구는 비교적 적게 연구되었다. 유기 쌍안정성 소자의 기억 메커니즘에 대한 연구는 효율과 신뢰성을 증진하기 위하여 대단히 중요하다. 본 연구에서는 polymethyl methacrylate (PMMA) 층에 콜로이드 ZnO 양자점을 혼합하여 제작한 유기 쌍안정성 소자의 전기적 성질과 기억 메커니즘에 대한 것을 연구하였다. 본 연구에 사용된 콜로이드 ZnO 양자점은 dimethylformamide를 사용한 환원법을 이용하여 제작하였다. 소자를 제작하기 위하여 PMMA에 대한 콜로이드 ZnO 양자점의 조성비가 1.5 wt% 가 되도록 dimethylformamide에 녹여 혼합한 용액을 하부 전극인 ITO가 증착된 유리기판위에 스핀코팅 방법을 이용하여 박막을 형성하였다. 콜로이드 ZnO 양자점을 포함한 PMMA 박막위에 상부전극으로 Al을 증착하였다. 복합 소재에 대한 투과 전자 현미경 상은 콜로이드 ZnO 양자점이 PMMA 층 안에 형성되어 있음을 보여주었다. 측정된 전류-전압(I-V) 특성은 쌍안정성 특성을 나타내었으며 이 결과는 콜로이드 ZnO 양자점에서 전하 포획, 저장과 방출 과정에 의한 것이다. 콜로이드 ZnO 양자점을 포함한 PMMA 박막을 저장 영역으로 사용한 유기 쌍안정성 소자의 I-V 측정결과를 바탕으로 전하 수송 모델과 전자적 구조를 사용하여 기억 메커니즘을 논하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.456-457
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• 2021

Recently, in order to more accurately provide indoor location-based services, technologies using Wi-Fi fingerprints and deep learning are being studied. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. When using an RNN model for indoor positioning, the collected training data must be continuous sequential data. However, the Wi-Fi fingerprint data collected to determine specific location information cannot be used as training data for an RNN model because only RSSI for a specific location is recorded. This paper proposes a region clustering technique for sequential input data generation of RNN models based on Wi-Fi fingerprint data.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.33 no.1
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• pp.23-50
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• 2022

Source memory is a cognitive process that combines the representation of the origin of the episodic experience with an item. By studying this daily process, researchers have made fundamental discoveries that make up the foundation of brain and behavior research, such as executive function and binding. In this paper, we review and conduct a bibliometric analysis on source memory papers published from 1989 to 2020. This review is based on keyword co-occurrence networks and author citation networks, providing an in-depth overview of the development of source memory research and future directions. This bibliometric analysis discovers a change in the research trends: while research prior to 2010 focused on individuality of source memory as a cognitive function, more recent papers focus more on the implication of source memory as it pertains to connectivity between disparate brain regions and to social neuroscience. Keyword network analysis shows that aging and executive function are continued topics of interest, although frameworks in which they are viewed have shifted to include developmental psychology and meta memory. The use of theories and models provided by source memory research seem essential for the future development of cognitive enhancement tools within and outside of the field of Psychology.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.399-402
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• 2007

뇌 속 뉴런들의 네트워크는 근본적으로 recurrent neural networks(RNNs)의 형태를 지닌다. 이 논문에서는 반복되는 뉴런 반응 패턴들 사이의 관계를 네트워크에 저장함으로써 생물의 기억이 생성된다는 가정하에, 이를 표현할 수 있는 RNN 모델을 제안하였고, evolutionary algorithm을 통해 이러한 여러 쌍의 기억들이 저장된 네트워크가 존재할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.166-166
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• 2023

본 연구는 인지과학을 통해 해기사의 행동을 분석하였다. 인지과학은 인간의 판단이 논리적이지 않으며 모든 의사결정이 기억에 의존한다는 사실을 밝혀냈다. 그래서 본 연구는 해기사의 의사 결정에 영향을 미치는 기억 유형을 확인했다. 본 연구는 해기사의 의사결정 과정을 분석하기 위한 과학적 접근과 MASS에 적용하기 위한 의사결정 모델 구축을 위한 공학적 접근을 취하였다.