• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1304-1319
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• 2004

We can significantly reduce the cost o# program testing by automating the process of test data generation. Test data generation usually concerns identifying input values on which a selected path is executed. Although lots of research has been done so far, there still remains a lot of issues to be addressed. One of the issues is the shape problem. The shape problem refers to the problem of figuring out a shape of the input data structure required to cause the traversal of a given path. In this paper, we introduce a new method for the shape problem. The method converts the selected path into static single assignment (SSA) form without pointer dereferences. This allows us to consider each statement in the selected path as a constraint involving equality or inequality. We solve the constraints to get a solution which will be represented in terms of the points-to relations for each input variable. Simple, but illustrative examples are given to explain the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.451-453
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• 2002

최근 들어, 3D 게임개발이 활발해지면서 게임 맵을 생성하기 위한 저작 시스템 또한 그 필요성을 더해 가게 되었다. 본 논문의 3D 게임 맵 저작 시스템은 맵을 구성하기 위해 자체적인 지형 생성 기능을 제공하며, 다양한 3D 객체 배치 기능, 스크립트 작성 및 시뮬레이션 기능을 제공한다. 특히, 대규모 실외용 지형을 생성하기에 적합하도록 특수화된 지형 구조를 가지고 있으며, 기존의 지형 CLOD 알고리즘을 개선하여 특수화된 지형의 렌더링 속도 문제를 해결하였다. 또한, 사용자가 손쉽게 게임 맵을 생성할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 지원한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.1-12
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• 2020

In the medical field, numerical imbalance of data due to differences in disease prevalence is a common problem. It reduces the performance of a artificial intelligence network, leading to difficulties in learning a network with good performance. Recently, generative adversarial network (GAN) technology has been introduced as a way to address this problem, and its ability has been demonstrated by successful applications in various fields. However, it is still difficult to achieve good results in solving problems with performance degraded by numerical imbalances because the image resolution of the previous studies is not yet good enough and the structure in the image is modeled locally. In this paper, we propose a multi-scale conditional generative adversarial network based on attention mechanism, which can produce high resolution images to solve the numerical imbalance problem of chest X-ray image data. The network was able to produce images for various diseases by controlling condition variables with only one network. It's efficient and effective in that the network don't need to be learned independently for all disease classes and solves the problem of long distance dependency in image generation with self-attention mechanism.

• Fire Protection Technology
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• s.5
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• pp.39-42
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• 1989

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.286-296
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• 2007

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.2
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• pp.299-306
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• 1999

Considers the problem to update the spanning tree and strongly-connected components in response to topology change of the network. This paper proposes a distributed algorithm that solves such a problem after several processors and links are added and deleted. Its message complexity and its ideal-time complexity are O(n'log n'+ (n'+s+t)) and O(n'logn') respectively where n'is the number of processors in the network after the topology change, s is the number of added links, and t is the total number of links in the strongly connected component (of the network before the topology change) including the deleted links.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.13 no.5
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• pp.962-978
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• 1989

A new model of the combustion rates of soot particle in turbulent flames has been suggested. This model applies the combustion rate of soot particles in laminar flames and uses local time-averaged quantities in order to consider the effect of the chemical reaction on the soot combustion in turbulent flames. The proposed rate equation has been tested for two propane-air turbulent round-jet diffusion flames and gives better predictions for the soot concentration field of two flames than the model previously used, especially in low temperature regions. A modified Monte carlo Method for analyzing radiative heat transfer of a flame also has been suggested and tested, which reveals good results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1154-1157
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• 2012

축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농 축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.203-206
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• 2022

본 논문에서는 생성된 이미지에 대한 YOLO 모델의 객체 인식의 성능을 확인하고 사례를 연구하는 것을 목적으로 한다. 최근 영상 처리 기술이 발전함에 따라 적대적 공격의 위험성이 증가하고, 이로 인해 객체 인식의 성능이 현저히 떨어질 수 있는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 text-to-image 모델을 활용하여 기존에 존재하지 않는 새로운 이미지를 생성하고, 생성된 이미지에 대한 객체 인식을 사례 별로 연구한다. 총 8가지의 동물 카테고리로 분류한 후 객체 인식 성능을 확인한 결과 86.46%의 정확도로 바운딩 박스를 생성하였고, 동물에 대한 116개의 60.41%의 정확도를 보여주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.862-866
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• 2003

Traveling Salesman Problem(TSP) is a combinational optimization problem, Genetic Algorithm(GA) and Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］that is Local Search Heuristic are one of the most commonly used methods to resolve TSP. In this paper, we introduce ACS(Ant Colony System) Algorithm as another approach to solve TSP and propose a new pheromone updating method. ACS uses pheromone information between cities in the Process where many ants make a tour, and is a method to find a optimal solution through recursive tour creation process. At the stage of Global Updating of ACS method, it updates pheromone of edges belonging to global best tour of created all edge. But we perform once more pheromone update about created all edges before global updating rule of original ACS is applied. At this process, we use the frequency of occurrence of each edges to update pheromone. We could offer stochastic value by pheromone about each edges, giving all edges' occurrence frequency as weight about Pheromone. This finds an optimal solution faster than existing ACS algorithm and prevent a local optima using more edges in next time search.