• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.160-165
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• 2015

Traditional speech emotion recognition techniques recognize emotions using a general training model based on the voices of various people. These techniques can not consider personalized speech character exactly. Therefore, the recognized results are very different to each person. This paper proposes an adaptive speech emotion recognition framework made from user's' immediate feedback data using a prompted labeling technique for building a personal adaptive recognition model and applying it to each user in a mobile device environment. The proposed framework can recognize emotions from the building of a personalized recognition model. The proposed framework was evaluated to be better than the traditional research techniques from three comparative experiment. The proposed framework can be applied to healthcare, emotion monitoring and personalized service.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.45-49
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• 2001

본 논문에서는 실제 카메라 영상으로 획득하기 어려운 화재, 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속, 편리하게 제작할 수 있는 사건 재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 동작 및 모델 라이브러리를 이용하여 다수의 가상캐릭터 움직임을 제어함으로써 고가의 동작 포착 장비와 연기자가 없어도 신속한 가상캐릭터 애니메이션 제작이 가능하다. 사건 재연 시스템의 가상 캐릭터 동작 제어는 동작 지정, 동작 생성, 동작 편집의 세 단계로 구성된다. 동작 지정 단계에서는 사건 시나리오에 따라 모델 라이브러리부터 가상캐릭터와배경 모델을 선택하고, 동작 라이브러리부터 가상캐릭터의 동작을 선택한다. 동작 생성 단계에서는 지정된 특정 사건을 기술하는 동작에 이동 동작을 연결함으로써 가상캐릭터의 부드러운 동작을 생성한다. 동작편집 단계에서는 가상캐릭터 사이의 상호 작용 또는 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 시간에서의 가상캐릭터 위치와 자세 등을 조정한다. 본 시스템은 편리한 사용을 위해 대화형과 스크립트 기반의 인터페이스를 적용하였으며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발하여 Maya의 고성능 그래픽 기능을 활용하였다.

• Journal of KIBIM
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• v.14 no.2
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• pp.13-24
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• 2024

This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.490-493
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• 2024

현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.4
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• pp.323-329
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• 2016

This paper describes an insole FFO(Functional Foot Orthosis) model for comfortable walking by considering weight distribution. There are many ways to make an insole FFO model such as using 3D computer graphics, or plaster manually. Thus, we proposed a standardized way to make an insole model, specifically called, robust and automatically personalized deformable insole model. Our proposed method showed 0.8cm average error compared between our proposed auto-deformable insole model and the other insole model manually deformed by experts. Therefore, our proposed method can be an efficient way to make a customized insole model with small error compared to the manually customized insole model.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.565-572
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• 2014

A systematically structured 3D information model can be effectively utilized in many application fields. This study presents the methodology of generation and application of the city information model, which is suited for the management of the flood damage information. To ensure the interoperability and re-usability of the information, this study develops application methodology to utilize the information attributes included in the CityGML as an open standard data schema and extension methodology for additional information attributes. Also, an effective combining method for topography and building model was proposed. Using the data extracted from the combined information model based on a real flood damage case, it was shown that the numbers of casualties and isolation during a flood can be predicted and as a result, the applicability of the data model on flood damage estimation is naturally verified.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.121-126
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• 1997

PWR 원자력발전소의 정상 및 과도상태 운전중 동적모델과 확산모델을 이용하여 핵분열 생성물이 냉각재로 유출되는 현상을 모델링하고 국내외 핵연료 검사자료를 이용하여 개발된 전산프로 그램을 실증하였다. 손상핵연료수 예측결과 기존에 개발되어 사용되고 있는 Westinghouse사의 CADE 코드와 ABB-CE사의 IODYNE 코드보다 더 정확하였으며, 손상영역 및 연소도 예측도 비교적 정확하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.39 no.3
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• pp.261-269
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• 2015

In this study, numerical analysis of curved channel steam-methanol reformer was conducted using the computational fluid dynamics (CFD) commercial code STAR-CCM. A pre-numerical analysis of reference model with a cylindrical channel reactor was performed to validate the combustion model of the CFD commercial code. The result of advance validation was in agreement with reference model over 95%. After completing the validation, a curved channel reactor was designed to determine the effects of shape and length of flow path on methanol conversion efficiency and generation of hydrogen. Numerical analysis of the curved-channel reformer was conducted under various flow rate ($10/15/20{\mu}l/min$). As a result, the characteristics of flow and mass transfer were confirmed in the cylindrical channel and curved channel reactor, and useful information about methanol conversion efficiency and hydrogen generation was obtained for various flow rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.498-500
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• 2003

인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.