• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.2
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• pp.99-108
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• 2018

With the development of the game industry, 'games about games,' which examine the identity of game itself through a form of the game, emerged with a variety of shapes. Thus, this paper aims to suggest a definition, characteristics, and meaning of 'meta game.' Firstly, meta games strengthen the artificiality of the games and suggest procedurality through a form of the game play. Meta games also utilize the external context as a part of the games, and use the metaphor of 'labyrinth' to identify a feature of the game space. Furthermore, they emphasize intertextuality and prove that the fantasy and the reality can merge within the game world. In conclusion, meta games prove themselves to be independent expressional arts and experimental content, and suggest the potential for an alternative medium beyond formality.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.49 no.3
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• pp.135-154
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• 2015

This study was conducted to create a digital archive for local cultural contents compiled from the records of westerners who visited Korea during the Enlightenment Period of Chosun. The compiled information were gathered from 11 records, and 10 main subjects and 120 sub-subjects were derived through the subject classification scheme. Item analysis was conducted through 37 metadata, and input data types were classified and databased in Excel. Finally, a model of the digital archive system was simulated, and a webpage consisting of five menus was presented. Suggestions for future research were extensive aggregation of new data for archive expansion, active connections between archive systems, standardization of systems, and improved system design for compatibility and user-friendliness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.633-636
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• 2012

최근 디지털카메라와 스마트 폰 등의 모바일 기기가 급속도로 발전 하면서 언제, 어디서나 손쉽게 사진을 찍을 수 있게 되었다. 이런 환경의 변화는 수없이 많은 사진을 양산하게 되었고, 손쉽게 많이 찍은 사진에 대한 분류에 불필요한 시간을 많이 보내게 되었다. 따라서 보다 편리하게 촬영된 사진들을 분류 관리하기에 적합한 자동화된 프로그램이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 GPS나 시간 등의 메타 정보에 의존하지 않고 오직 사진의 주 색상을 이용한 히스토그램 특징과 Mean Shift 분류기를 사용하여 대략적인 분류를 시도하려했다. 실험결과를 토대로 살펴보면, 제안된 방법은 사진의 주 색상이 확실한 경우는 잘 분류할 수 있지만 여러 가지 색상이 복잡하게 혼합된 경우와 주 색상을 찾기 어려운 경우에는 분류에 한계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안된 알고리즘은 사진과 영상들을 개략적인 분류를 실시할 때 주 색상 히스토그램특징이 의미 있는 전역적 특징(Global Feature)중의 하나로 생각된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.992-999
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• 2014

This paper presents an extensive experimental comparison of a variety of multi-label learning methods for the accurate prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular locations. We compared several methods from three categories of multi-label classification algorithms: algorithm adaptation, problem transformation, and meta learning. Experimental results are analyzed using 12 multi-label evaluation measures to assess the behavior of the methods from a variety of view-points. We also use a new summarization measure to find the best performing method. Experimental results show that the best performing methods are power-set method pruning a infrequently occurring subsets of labels and classifier chains modeling relevant labels with an additional feature. futhermore, ensembles of many classifiers of these methods enhance the performance further. The recommendation from this study is that the correlation of subcellular locations is an effective clue for classification, this is because the subcellular locations of proteins performing certain biological function are not independent but correlated.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.20-30
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• 1998

고도화된 정보통신의 확산으로 인해 인터넷(internet)을 통한 지역간의 거리를 극복 한 전자상거래가 점점 발달하고 있으며 이에 따른 시장의 잠재성 또한 커지고 있다. 그러나 현재 구축된 인터넷 쇼핑몰도 그 규모나 숫자에 비해서 매출액은 아직 높은 편이 아니다. 이에 대한 많은 이유가 있겠지만 가장 큰 이유중의 하나가 구매자 수의 부족을 들을 수 있 다. 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰에 방문한 고객이 기꺼이 구매할 수 있는 환경을 제 공해 주기 위해 '지능형 메타몰(Intelligent Meta-Mall)'을 제안하고, 인터넷 쇼핑몰 중에서 사용자가 직접 마주치는 부분인 프론트 오피스(Front Office) 부분에서 제공되어야 하는 기 능 37가지를 제안하였다. 그리고 이들 기능을 일반관리 기능 및 소비자 구매과정 모형에 따 라 분류한 후, 현재 국내에서 운영되고 있는 쇼핑 몰의 웹마스터에게 설문조사를 실시함으 로써 상대적으로 중요한 기능과 불필요한 기능들을 파악하였다. 상대적으로 중요한 기능은 (1) One-stop Shopping 기능, (2) 비교쇼핑기능, (3) 단어(keyword) 탐색 기능, (4) 보안 모니터링 기능, (5) 부도 보증 기능, (6) 반품 관리 기능, (7) 속달 기능, (8) One-stop Payment 등으로 조사되었다. 상대적으로 불필요한 기능은 (1) 경매제품 탐색 기능, (2) 인 터페이스 수정 기능, (3) 사이버 머니 제공 기능, (4) 신원확인 기능, (5) No Blank 페이지 제공 기능, (6) 기본 사양 여과(filtering) 기능, (7) 다국어 지원 기능, (8) 보안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.56 no.3
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• pp.241-264
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• 2022

Bibliographic metadata can help researchers effectively utilize essential publications that they need and grasp academic trends of their own fields. With the manual creation of the metadata costly and time-consuming. it is nontrivial to effectively automatize the metadata construction using rule-based methods due to the immoderate variety of the article forms and styles according to publishers and academic societies. Therefore, this study proposes a two-step extraction process based on rules and deep neural networks for generating bibliographic metadata of scientific articlles to overcome the difficulties above. The extraction target areas in articles were identified by using a deep neural network-based model, and then the details in the areas were analyzed and sub-divided into relevant metadata elements. IThe proposed model also includes a model for generating reference summary information, which is able to separate the end of the text and the starting point of a reference, and to extract individual references by essential rule set, and to identify all the bibliographic items in each reference by a deep neural network. In addition, in order to confirm the possibility of a model that generates the bibliographic information of academic papers without pre- and post-processing, we conducted an in-depth comparative experiment with various settings and configurations. As a result of the experiment, the method proposed in this paper showed higher performance.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.38 no.11
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• pp.87-95
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• 2022

The geotechnical information constructed in the National Geotechnical Information DB System has been extensively used in design, construction, underground safety management, and disaster assessment. However, it is necessary to refine the geotechnical information because it has nearly 300,000 established cases containing a lot of missing or incorrect information. This research proposes a method for automatic quality control of geotechnical information using a fully connected neural network. Significantly, the anomalies in geotechnical information were detected using a database combining the standard penetration test results and strata information of Seoul. Consequently, the misclassification rate for the verification data is confirmed as 5.4%. Overall, the studied algorithm is expected to detect outliers of geotechnical information effectively.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.3
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• pp.59-70
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• 2021

미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.7
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• pp.1-7
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• 2018

Feature selection, one of data preprocessing techniques, is one of major research areas in many applications dealing with large dataset. It has been used in pattern recognition, machine learning and data mining, and is now widely applied in a variety of fields such as text classification, image retrieval, intrusion detection and genome analysis. The proposed method is based on a genetic algorithm which is one of meta-heuristic algorithms. There are two methods of finding feature subsets: a filter method and a wrapper method. In this study, we use a wrapper method, which evaluates feature subsets using a real classifier, to find an optimal feature subset. The training dataset used in the experiment has a severe class imbalance and it is difficult to improve classification performance for rare classes. After preprocessing the training dataset with SMOTE, we select features and evaluate them with various machine learning algorithms.