• Journal of Korean Philosophical Society
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• no.123
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• pp.239-264
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• 2018

In order to understand the whole picture of virtue epistemology with knowledge-action theory, I will first examine contours between concepts like capacity, character and intellectual virtues in relation to the notion of virtue. At first, my $na{\ddot{i}}ve$ question is why smart people do such bad things without any shame. This question would be either ethical or epistemological because epistemology is viewed as a normative discipline and intellectual agents and communities should be considered as the primary focus of epistemic evaluation. This is the core idea of virtue epistemology. The stance virtue epistemology views virtues as a solution to the justification of knowledge is similar to the knowledge-action theory in the East Asian intellectual tradition. But, their core issues are different from each other. Thus, I will explain how to differ from one another and analyze such concepts as capacity, character, and intellectual virtues in the Analects. I will insist that capacity and character without normative disciplines cannot be intellectual virtues leading to right actions.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.4
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• pp.527-541
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• 2022

A company is a social group of many individuals that work together to obtain better results, and it is an organization that pursues common goals such as profit. As a result, forming networks among members, as well as individual communication abilities, is critical. The purpose of this research was to determine what factors influence the creation of employee advice relationships. Using the ERGM(Exponential Random Graph Model) approach, we looked at the network data of 44 individuals from consulting firms with offices in the United States and Europe. The significance of structural network factors like connectivity was first discovered. Second, the gender factor had the most significant main influence on the likelihood of adopting each other's advice. Third, geographical homogeneity resulted in higher link probabilities than major impacts of gender. This research looked at ways to make a company's network more efficient and active.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.1-13
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• 2024

This study aims to provide a customized dynamic kiosk screen that considers user characteristics to cope with changes caused by increased use of kiosks. In order to optimize the screen composition according to the characteristics of the digital vulnerable group such as the visually impaired, the elderly, children, and wheelchair users, etc., users are classified into nine categories based on real-time analysis of user characteristics (wheelchair use, visual impairment, age, etc.). The kiosk screen is dynamically adjusted according to the characteristics of the user to provide efficient services. This study shows that the system communication and operation were performed in the embedded environment, and the used object detection, gait recognition, and speech recognition technologies showed accuracy of 74%, 98.9%, and 96%, respectively. The proposed technology was verified for its effectiveness by implementing a prototype, and through this, this study showed the possibility of reducing the digital gap and providing user-friendly "barrier-free kiosk" services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1464-1467
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• 2012

스마트 폰 사용자 수가 2000만명 이상이 됨에 따라 모바일 맵 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 한편, 모바일 기반의 맵 응용의 개발을 위해선 WINDEV Mobile 17과 같은 유료 개발 환경이 있지만 자동화 지원 경도가 미약하여 맵 응용의 생산성이 떨어지고 유지 보수 기간도 많이 소요된다. 우리가 설계하고 구현한 MobileMapGen은 GoogleMaps API를 사용하며 서버 측을 위해 CMS(Content Management System)인 Drupal 환경에 사용 가능 한 모듈들을 생성하고 클라이언트 측엔 iOS 앱을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. 맵 컨텐츠와 그와 연관된 컨텐츠들을 함께 제공하는 모바일의 맵 응용 생성기인 MobileMapGen과 달리 WINDEV Mobile 17, MobilForms, 그리고 VisualStudio.NET는 맵 인터페이스를 지원하지 않거나 위치 정보 형태만을 표시한다. 그렇기 때문에 사용자가 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성하거나 맵 상에 표시하고 관심의 대상인 지형/지물과 연관된 컨텐츠들을 검색할 수 없다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.152-154
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• 2010

본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.294-296
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• 2021

본 논문에서는 타투 한 모습을 AR을 통해 미리 육안으로 확인할 수 있도록 하는 기술적인 방법을 제공함으로써 타투 시술을 실제로 시행하기 전 개인별로 선택을 지원하는 기술을 제안한다. 이러한 목표를 달성하기 위해 Unity Vuforia Engine을 이용하여 서버에서 미리 제공하는 타투 도안 혹은 사용자가 원하는 타투 도안을 AR로 신체에 적용할 수 있도록 지원한다. 제안하는 기술에서는 AR로 인한 시각적인 이질감을 줄이기 위해서 Region Capture를 이용하여 타겟 이미지를 주변 피부와 이질감을 감소시키고 그 위에 타투 AR을 사용자 신체 굴곡에 맞춰 적용하는 방법을 제안한다. 또한 AR로 확인한 타투를 사진이나 동영상으로 촬영하여 앱 내 갤러리에서 확인할 수 있고 앱 내 커뮤니티를 통해 타투에 관심있는 사람이라면 타투에 관한 자유로운 소통을 할 수 있도록 지원하는 온라인 기술을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1112-1115
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• 2021

우리는 본 연구를 통해 최근 지속적으로 증가하고 있는 개인형 이동수단인 킥보드, 전기 자전거 등을 이용하는 사용자가 편리하고 안전한 주행을 할 수 있도록 AR 기술을 통해 길안내 서비스를 제공하는 방법 및 관련 기술, 그리고 IoT 기반으로 사용자가 착용한 웨어러블 기기와의 연동을 통해 주행 중 사고위험을 미리 인지할 수 있는 기술도 제안하였다. 우리가 제안한 기술과 서비스를 통해 최근 사회적 이슈가 되고 있는 개인형 이동수단으로 인한 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대해본다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1242-1244
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• 2021

한국교통안전공단이 발표한 자료에 따르면 교통사고로 사망한 원인의 70%가 졸음운전이다. 최근에는 졸음운전을 예방하기 위해 눈 깜박임 인식 등의 운전자의 생체 데이터를 활용한 방법들이 대두되고 있다. 특히 운전자의 졸음운전 판단 기술로 뇌파를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 효과적으로 졸음 상태를 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 졸음 상태인 경우, 아닌 경우인 2가지의 운전자 상태를 85%의 정확도로 판단한다. 또한 제안한 알고리즘을 활용해 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전 예방 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1057-1058
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• 2023

이 논문은 인공지능 기술 GPT 를 게임과 융합한 서비스 "페어리테일"에 대해 다룬다. 페어리테일은 게임 스크립트와 엔딩을 인공지능을 활용하여 자동 생성하는 게임으로, 사용자는 사용자가 입력한 데이터에 맞춰 생성된 스토리를 경험할 수 있다. 논문에서는 이 게임의 AI 활용 방법과 AI 가 게임 산업에 미칠 수 있는 영향을 다루며, 생성 및 창작이 가능한 인공지능은 게임 산업에 다방면으로 활용될 잠재력이 강하다는 점을 강조한다. 최종적으로는 AI 의 발전이 게임 업계에 미칠 수 있는 영향을 탐구하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.13-23
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• 2022

In this paper, we propose a detailed component image classification algorithm by fashion item for unstructured data retrieval in the fashion field. Due to the COVID-19 environment, AI-based online shopping malls are increasing recently. However, there is a limit to accurate unstructured data search with existing keyword search and personalized style recommendations based on user surfing behavior. In this study, pre-processing using Mask R-CNN was conducted using images crawled from online shopping sites and then classified components for each fashion item through CNN. We obtain the accuaracy for collar of the shirt's as 93.28%, the pattern of the shirt as 98.10%, the 3 classese fit of the jeans as 91.73%, And, we further obtained one for the 4 classes fit of jeans as 81.59% and the color of the jeans as 93.91%. At the results for the decorated items, we also obtained the accuract of the washing of the jeans as 91.20% and the demage of jeans accuaracy as 92.96%.