• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.293-299
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• 1995

본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 동적 제스쳐를 인식하기 위한 효율적인 지식 표 현 기법의 개발을 목표로 한다. 제스쳐란 시각적인 언어로서 소리를 대신하여 몸짓이나 손 짓을 통하여 자신의 생각이나 의도를 전달하는 보조적인 의사 전달 수단이다. 제안된 기법 은 여러 다양한 지식을 통합하여 총체적으로 표현하기에 적합한 프레임 구조를 기반으로 한 다. 프레임 지식을 물체의 특성을 표현하는 객체 지식, 물체의 움직임을 표현하는 행동 지 식, 그리고 객체 지식과 행동 지식의 순서화 된 집함으로써 동적인 제스쳐를 표현하는 스키 마로 분류한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.5
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• pp.38-46
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• 2008

협력 다이버시티 기술은 최근 수년간 MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output) 기술의 실질적인 대안으로, 애드 혹 네트워크에서의 MIMO 기술로, 셀룰러 시스템에서의 커버리지 확장 기술로 주목을 받아 왔다. 따라서, 협력 다이버시티 기술은 응용 목표에 따라 방식이 다르게 존재하게 된다. 이 논문에서는 기존의 협력 다이버시티 기술들을 몇 가지 일관된 기준으로 분류하여 보고, 이 분야에서 미진한 연구방향으로 다중사용자 환경에서의 협력 다이버시티 기술과 다중 안테나 노드를 위한 협력 다이버시티 기술을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.502-504
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• 2005

본 논문에서는 수사법을 이용한 대중가요 분석법을 제시한다. 분석목표는 가사와 악곡의 수사구조 파악이다. 그 결과 가요의 가사와 곡이 어떻게 대응하여 전개되는지 확인해 볼 수 있었다. 이를 바탕으로 (1) 가요의 주제 가사와 선율을 빠른 시간 안에 찾아낼 수 있고 (2) 가요의 효과적인 분류와 검색, 또한 (3) 곡의 충실성 또는 유행가능성을 예측해보는 데에도 활용될 수 있을 것이다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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• pp.25-27
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• 1994

최적설계에 대한 두번의 특집을 통해 최적설계, 다목적함수, 민감도 해석, 재설계, 지식기반시스템, 유전적 알고리듬, 신경회로망 등 새로운 방법들이 많이 소개되었다. 이들을 이론적인 배경에 의해 분류하면, 최적화 이론과 인공지능의 두 가지로 크게 나누어 볼 수 있다. 하지만 한편으로는 이들을 '어떻게 하면 더 나은 설계를 할 수 있는가\ulcorner'하는 한가지 목표를 달성하기 위해 제안되고 있는 여러가지 도구들로도 이해될 수 있다. 이글에서는 이 다양한 방법들에 대한 관련성을 설계 방법론이라는 관점에서 설명을 시도하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.47-55
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• 2023

동형암호는 암호화 상태에서도 연산이 가능하다는 특징을 지니고 있어 매우 유망한 프라이버시 보호 기술로 알려져 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 아직 활발히 활용되지 못하고 있는데, 이는 매우 느린 연산 성능이라는 단점 때문이다. 이런 단점을 극복하기 위해서 동형암호 가속을 목표로 하는 많은 연구들이 수행되었으나, 아직 보편화 수준에 도달하지 못했으며, 특히 각 연구들이 독립적으로 산개되어 시너지효과를 누리지 못하고 있다는 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 산업/학계의 다양한 동형암호 가속 연구들을 분류, 소개하며, 이들간의 관계를 분석하여 시너지 효과를 누릴 수 있는 가이드라인을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.1-6
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• 2006

The prediction of protein function basically make use of a protein-protein interaction map based on the concept of guilt-by-association. The method however cannot determine the functions of proteins in case that the target protein does not interact with proteins with known functions directly. This paper studies protein function prediction considering the given problem as a K-class classification problem and proposes a predictive approach utilizing a modular neural network. The proposed method uses interaction data and protein related attributes as well. The experimental results demonstrate that the proposed approach can predict the functional roles of Yeast proteins whose interaction knowledge is not known and shows better performance than the graph-based models that use protein interaction data.

• Journal of Korea Game Society
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• v.16 no.4
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• pp.15-24
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• 2016

The purpose of this study is to propose a storytelling board game model using cards, focusing on motif theory illustrated at , a type of software that supports story-making. First, the study categorizes storytelling board games into 4 types, then sets a development objective. Furthermore, after creating a 205 types of motif cards according to motif categorizing system, the study presents development model of both basic and expansion mode. The study aims to verify its game characteristics and elaborate its model through focus group tests henceforth.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.464-470
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• 2004

We propose an enhanced backpropagation algorithm by auto-tuning of learning rate using fuzzy control system for performance improvement of backpropagation algorithm. We propose two methods, which improve local minima and loaming times problem. First, if absolute value of difference between target and actual output value is smaller than $\varepsilon$ or the same, we define it as correctness. And if bigger than $\varepsilon$, we define it as incorrectness. Second, instead of choosing a fixed learning rate, the proposed method is used to dynamically adjust learning rate using fuzzy control system. The inputs of fuzzy control system are number of correctness and incorrectness, and the output is the Loaming rate. For the evaluation of performance of the proposed method, we applied the XOR problem and numeral patterns classification The experimentation results showed that the proposed method has improved the performance compared to the conventional backpropagatiot the backpropagation with momentum, and the Jacob's delta-bar-delta method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.866-868
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• 2018

본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균 $81.3{\pm}6.3%$의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.614-616
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• 2021

The world faces difficulties in terms of eye care, including treatment, quality of prevention, vision rehabilitation services, and scarcity of trained eye care experts. However, it is difficult to develop a method for classifying various ocular diseases because the existing dataset for retinal image disclosure does not consist of various diseases found in clinical practice. We propose a method for classifying ocular diseases using the Retinal Fundus Multi-disease Image Dataset (RFMiD), a dataset published in the ISBI-2021 challenge. Our goal is to develop a robust and generalizable model for screening retinal images into normal and abnormal categories. The performance of the proposed model shows a value of 0.9782 for the test dataset as an area under the curve (AUC) score.