• ETRI Journal
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.67-78
• /
• 1986

CAD 시스팀의 설계 도구 및 설계 데이터가 복잡하고 방대해 짐에 따라 DBMS를 통한 통합적이고 효율적인 데이터베이스 관리의 필요성이 대두하게 되었다. 본고에서는 주로 VLSI설계를 위한 CAD DBMS의 필용성과 이점, CAD특성에 따른 요구 조건을 살펴보고, 관계형 모델의 특성과 이 모델을 CAD 응용에 이용하기 위한 확장 기법에 관하여 논의하였다. 이러한 확장 기법은 설계 데이터의 계층적 특성을 반영한 질의어 생성, 공간적 탐색을 위한 데이터 구조, nested relation의 허용 등이며, 복잡한 오브젝트 특성을 제공하기 위해, 사용자가 원하는 데이터 유형이나 오퍼레이션을 지정할 수 있게 하는 기법도 포함된다. 끝으로 실제적으로 관계형 모델에 기초한 CAD DBMS의 연구, 개발 사례를 기술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07d
• /
• pp.2656-2659
• /
• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.10a
• /
• pp.1109-1110
• /
• 2024

이 연구는 KoGPT2(Korean Generative Pre-trained Transformer)를 활용해 아동 및 청소년의 의사소통을 지원하는 공감형 대화 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 소아청소년심리 데이터를 기반으로 KoGPT2를 파인튜닝하고, 향후 음성 및 이미지 데이터를 포함한 멀티모달 모델로확장할 계획이다. 이로써 아이들의 정서와 의사소통 능력을 다각도로 지원하는 AI(Artificial Intelligence) 시스템을 구축하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.27-38
• /
• 2023

In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.9 no.10
• /
• pp.110-121
• /
• 2009

In this paper, we propose the new method that offer detailed-information through relax the system memory limitation about 3D model to user. That method based on making LOD(Level of Detail) model from huge 3D data of structure cultural assets. In our method as transformed AOSP algorithm, first of all it create the hierarchical structure space about 3D data, and create the LOD model by surface simplification. Then it extract the ROI(Region of Interest) of user in simplified LOD model, and then do rendering by original model and same surface detailed-information after process the local detailed in extracted region. To evaluate the proposed method, we have some experiment by using the precise 3D scan data of structure cultural assets. Our method can offer the detailed-information same as exist method, and moreover 45% reduced consumption of memory experimentally by forming mesh structure same as ROI of simplified LOD model. So we can check the huge structure cultural assets particularly in general computer environment.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.10
• /
• pp.793-799
• /
• 2009

Esterel is an imperative synchronous language that is well-adopted to specify reactive systems. Programmers sometimes want simple validations that can be applied while the system is under development. Since a reactive system reacts to environment changes, a test data is a sequence of input events. Generating proper test data by hand is complex and error-prone. Although several test data generators exist, they are hard to learn and use. Mostly, system designers need test data to reach a specific status of a target program. In this paper, we develop a test data generator to generate test input sequences for debugging Esterel programs. Our tool is focused on easy usage; users can describe test data properties with simple specifications. We show a case study in which the test data generator is used for a practical development process.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.2
• /
• pp.221-232
• /
• 2003

This paper addresses the query processing component of a wrapper system for a relational database model based on the XML view in integrating databases. The schema of a relational database is represented as XML Schema that is proposed by W3C. Users submit a query using the XML query language XQuery over the XML Schema. The wrapper system to be developed supports an user-defined XML view. XQuery is also used as the view definition language. In this environment, this paper suggests a new XML query processing model. We propose the composition algorithm of an XML view with an user query, the translation algorithm of XQuery into SQL, and the XML template construction algorithm for generating XML documents.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10a
• /
• pp.139-142
• /
• 2006

본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.11a
• /
• pp.643-646
• /
• 2021

경찰청에 따르면 도로교통법이 개정된 이후 3개월단 개인형 이동장치(PM)를 단속한 결과 무면허 운전이 3199건에 달하는 것으로 나타났다. 공유 킥보드 서비스의 경우 회원가입을 할 때 운전면허증 취득 여부를 확인하긴 하지만 서비스를 이용할 때는 별도의 확인 절차 없이 대여할 수 있기 때문에 운전면허증을 취득하지 않았어도 대여하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 킥보드 서비스의 보안 취약점을 보완하기 위해 오토인코더와 변이형 오토인코더를 사용한 딥러닝 기반의 공유 킥보드 대리 대여 방지 시스템을 제안한다. 오토인코더는 지문 데이터로부터 특징만을 추출할 수 있어, 사용자의 지문 원본을 서버에게 노출시키지 않을 수 있다. 변이형 오토인코더는 생성형 모델로써, 사용자의 지문 데이터를 증폭 시켜 합성곱 신경망의 성능을 높이는데 도움을 준다. 이러한 오토인코더와 변이형 오토인코더의 특징을 이용해 사용자의 지문을 서버에 노출시키지 않으면서 적은 데이터로 신뢰성 높은 사용자 인증이 가능한 전동 킥보드 대여 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

This paper introduces a zero-dimensional modeling on the plasma generation in electrothermal gun operation. The plasma generator consists of alumina bore and aluminum electrodes which is electrically powered by outer pulse forming network and, traditionally, its numerical simulations have employed time-dependent one-dimensional governing equations. However, by assuming isothermal approximation along the bore and choked bore exit condition, present analysis simplifies the mass and energy equations into zero-dimensional approximation of plasma conditions coupled with mass ablation model and plasma property evaluation. The numerical results show good agreement with the corresponding one-dimensional computations and thus verify the present modeling approach.