• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.841-848
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• 2004

Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.1_2
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• pp.52-61
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• 2006

A crossword puzzle is one of the popular word games around the world in which you work out the answers and write them in the white squares of a pattern of small black and white squares. As the technology of computers develops, some people worked about making and solving crossword puzzle games, which led them to a commercial use. However, almost all of these commercial programs are ones where you do ready-made puzzles with a fixed size because it is very difficult to make puzzles in a certain size, picking up some among a great number of words to fit for them. Furthermore, these programs are only for a very few languages, such as English, French, not for Korean. Accordingly, ore took a look at what should be considered to make an automatic puzzle-generating program for Korean, and in this paper we implemented Korizzle, a system making the puzzles automatically. We introduce the algorithm used for Korizzle and evaluate the its performance.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.7
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• pp.1145-1148
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• 2003

We show the mixed finite element method which induces solutions that has the same order of errors for both the gradient of the solution and the solution itself. The technique to construct an efficient reusable matrix is suggested. Two families of mixed finite element methods are introduced with an automatic generating technique for matrix with my order of basis. The generated matrix by this technique has more accurate values and is a sparse matrix. This new technique is applied to solve a minimal surface problem.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.603-605
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• 2023

최근 SNS 의 발달로 인해 자신의 감정을 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 이모지의 중요성이 커지고 있다. 하지만 이모지를 수동으로 생성하기 위해서 시간과 비용이 많이 들고 자신의 감정에 맞는 이모지를 찾아야 하며 해당 이모지가 없을 수 있다. 기존 DCGAN 을 활용한 이모지 자동 생성연구에서는 부족한 데이터셋으로 인해 G(Generator)와 D(Discriminator)가 동등하게 학습하지 못해서 두 모델 간 성능 차이가 발생한다. D 가 G 보다 최적해에 빠르게 수렴하여 G 가 학습이 되지 않아 낮은 품질의 이모지를 생성하는 불안정 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Latent vector 분포를 데이터셋에 맞게 조정하여 적은 데이터로 G 에서 안정적으로 학습할 수 있게 하는 G 구조와 다양한 이모지 생성을 위한 Latent vector 평균 조정 기법을 제안한다. 비교 실험 결과 불안정 문제를 개선하였고 FID 와 IS 수치를 통해 성능 개선 효과를 검증했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.473-475
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• 2003

최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1817_1818
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• 2009

Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2001.02a
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• pp.385-390
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• 2001

본 논문은 인터넷 환경에서의 전자 비즈니스(E-Business) 상황에서 거래 주체들(Trading Partner)간에 교환되어 지는 비즈니스 문서 양식을 생성하기 위해 연구되어 졌다. 기존의 종이 형태 또는 특정 포맷을 갖는 문서 양식이 갖는 문제점은 많은 단계의 제작 과정과 그에 따른 고 비용의 문제, 거래 파트너간의 문서 교환을 통한 상호 운용성(Interoperability)을 확보 할 수 없는 문제들을 가지고 있다. 이에, 인터넷 문서 표준인 XML(extensible Markup Language)과 그 표현을 위한 XSL(extensible Stylesheet Language) 문서를 이용하여 비즈니스 DTD 문서를 기반으로 한 XML 폼 생성기(Form Generator)를 개발하였으며, 그 결과인 폼 XML 문서를 XSL 문서를 이용하여 기존 웹 상에서 이용할 수 있는 HTML 문서로 생성하고, 사용자 입력을 통해서 비즈니스 DTD 문서 구조에 유효한 비즈니스 XML 메시지를 작성할 수 있도록 설계 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.379-380
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• 2018

본 논문에서는 레이싱 게임에서 도시 맵을 빠르게 생성 및 합성할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 레이싱 분류의 게임은 고정된 영역이 아닌 넓은 영역을 이동하는 특징이 있지만 이를 위한 맵을 디자인하고 개발하는 것은 많은 시간을 요구한다. 이 문제는 큰 지형 맵을 전처리 과정에서 생성함으로써 완화 시킬 수 있지만 고정적인 맵은 게임을 지루하게 만들며 그렇다고 다양한 맵을 모두 전처리 과정에서 처리하는 것은 비효율적이다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 우리는 전처리 과정에서 지형 패턴을 만들어 실시간에 맵을 생성하고 다양한 맵을 랜덤하게 합성 할 수 있는 기법을 제안한다. 또한, View-dependent기법을 제안하는 프레임워크를 통합시켜 불필요한 렌더링 계산을 줄임으로써 효율성을 증대시킨다. 본 연구는 Unity 게임 엔진에서 개발했으며 레이싱 게임뿐만 아니라 다양한 콘텐츠에서 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.238-240
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• 2004

경제 성장과 생활 수준의 향상으로 인한 자동차 수의 증가는 않은 문제를 발생시키고 있다 제한된 인력과 비용으로 효율적인 자동차 관리를 위한 연구 분야 중에서 자동차 번호판 인식 (Vehicle Plate Recognition) 기술은 법규위반의 식별, 통행료 징수, 납세, 도난.도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 않은 분야에 응용되고 있다. 자동차 번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련 예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련 예제를 최대한 활용하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방안 중 하나로, 수집된 훈련 예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상 예제를 훈련 예제로 추가하여 학습하는 절러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 문자 인식의 성능 향상을 위친 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자 인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상 예제 생성 방안 및 다양한 생성 비율 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.571-576
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• 2023

본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.