• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.123
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• pp.27-56
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• 2012

Das Ziel dieser Abhandlung ist die Unterscheidung zwischen der kognitiven und ontischen Ununterscheidbarkeit. Jene zeigt sich als die Ununterscheidbarkeit, die aus dem Fehler des Identifizierens erfolgt. Diese besteht in der $Selbstidentit{\ddot{a}}t$ jedes individuellen Seienden. Um der Untersuchung der zwei Arten der Ununterscheidbarkeit willen soll die $Identit{\ddot{a}}t$ als Begrifflichkeit von dem Identifizieren als der subjektiven $T{\ddot{a}}tigkeit$ unterschieden werden. $W{\ddot{a}}hrend$ das kognitiv Ununterscheidbare nicht immer das Identische sein kann, ist das ontisch Ununterscheidbare notwendig das Identische. Durch diese Unterscheidung zwischen den beiden Konzeptionen der Ununterscheidbarkeit kann der Sinn des Leibniz'schen Satzes der $Identit{\ddot{a}}t$ des Ununterscheidbaren (principium identitatisindiscernibilium) deutlicher erhellt werden, indem diese Unterscheidung die kritische $Verst{\ddot{a}}rkung$ seines Satzes impliziert. Die Denkbarkeit der Duplikate, die intrinsisch $v{\ddot{o}}llig$ identisch qualifiziert sind, gilt als der bedeutsamste Einwand gegen seinen Satz der $Identit{\ddot{a}}t$. Aber der $Identit{\ddot{a}}tssatz$ - principium identitatis indiscernibilium - ist noch $g{\ddot{u}}ltig$, weil diese Duplikate letztendlich mittels der raumzeitlichen Relationsbeschaffenheit unterscheidbar sind. Hierdurch wird die grundlegende bzw. unentbehrliche Funktion der $Subjektivit{\ddot{a}}t$, die die raumzeitliche Relationsbeschaffenheit $erm{\ddot{o}}glicht$, $erl{\ddot{a}}utert$. $Daf{\ddot{u}}r$ wird Hegels $Erkl{\ddot{a}}rung$ vom $Identit{\ddot{a}}tsbegriff$ und Leibniz bearbeitet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.424-427
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• 2018

영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.400-401
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• 2014

본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.

• Archives of design research
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• v.19 no.1 s.63
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• pp.191-200
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• 2006

A design representation is reflected in the typicality of branch representation as a syntagm in combination with design factors. And the design factors form up paradigm as an attributive category which is reflected object and value of branch representations, and they are consisted of selection and combination in representative process. Selection and combination of the design attributive category also reflect the representation consciousness of operating in representative process, and they imply a cognizance about object and value of the representation. Therefore, branch representation appears an attributive structure which is required of a given field by means of the representative object and value. This is made up of the divided differentiation according to a combined mode. This study is to investigate the fact verification between typicality of attributive structure and each divided differentiation to measure consideration degree of attributive category which is consisted in the design representation. The attributive structure of representation which is affected the industrial design, the visual communication design, and the environmental design fields identifies to take the typical differentiation by means of evaluations and results of this study.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.6
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• pp.1337-1342
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• 2014

Increasingly important user based service on the smart media era, and increasing awareness about the user experience. In this study, by considering these realities, what impact location based constructs on smartphone environment, continuous intention to use you want to identification. Thus, this study conducted of preference the influencing factors for location based constructs. First steps, based constructs known empirical studies were categorized information, entertainment, safe&emergency, navigation&tracking and advertising& commerce. Second Steps, the categorized factors were analyzed preference relationship between constructs using AHP(analytic hierarchy process) technique. Questionnaire survey was conducted to those who employees S Telecom in Busan city and Gyeongnam province during 2000. 4. 15 and 2014. 4. 30. The result of the analysis might be summarized that the navigation(0.133) has the highest preference ran in the constructs. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.170-175
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• 2009

본 논문은 한국어 관용구 인식 알고리즘에 대하여 논의한다. 다음(daum) 전자 사전에는 관용구의 의미를, "두 개 이상의 단어로 이루어져 있으면서, 그 단어들의 의미만으로는 전체 의미를 알 수 없는, 특수한 의미를 나타내는 어구" 라고 설명되어 있다. 한국어 관용구의 길이는 2글자 ~ 4글자인 경우가 많으며 그 이상인 경우도 있다. 대부분의 관용구는 일반 사전에 동사와 명사를 기준으로 분류되어 있으며, 품사 표시나 구절 표시 없이 어절의 문자열 형태로만 표현되어 나타난다. 본 논문에서는 전자 사전에 품사 표시나 구절 표시 없이 어절 문자열 형태로 저장되어 있는 한국어 관용구를 입력 문장에서 인식하는 관용구 인식 알고리즘에 대하여 논의한다. 그리고 연어 인식과 명사의 의미 속성 처리에 대하여서도 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.407-409
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• 2011

멀티미디어 데이터베이스에서 특정 정지영상의 연관성을 설정하기 위해 임의적인 인식자를 사용하는 것은 인식자의 분실 시 원래 사용하였던 값을 복구할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 정지영상의 내부 속성을 이용한 인식자를 데이터베이스의 인덱싱에 적용하여 이 문제를 해결할 수 있다. 정지영상 인식자 생성을 위해 정지영상 전체를 대상으로 알고리즘을 적용하면 정지영상의 크기에 따라 알고리즘의 수행 시간이 증가 하게 된다. 이를 최적화하기 위해서는 정지영상 전체 데이터를 필요로 하지 않고, 특징적인 부분만을 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 휘도 영역을 이용한 정지영상 인식자 생성 알고리즘을 최적화하고, 그에 따른 검증을 예시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.8
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• pp.633-641
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• 2009

In this paper, we proposed a new pattern classifier which can be incrementally learned, be added new class in learning time, and handle with analog data. Proposed pattern classifier has hierarchical structure and the classification rate is improved by using different metric for each levels. Proposed model is based on the Gaussian ARTMAP which is an artificial neural network model for the pattern classification. We hierarchically constructed the Gaussian ARTMAP and proposed the Principal Component Emphasis(P.C.E) method to be learned different features in each levels. And we defined new metric based on the P.C.E. P.C.E is a method that discards dimensions whose variation are small, that represents common attributes in the class. And remains dimensions whose variation are large. In the learning process, if input pattern is misclassified, P.C.E are performed and the modified pattern is learned in sub network. Experimental results indicate that Hierarchical Gaussian ARTMAP yield better classification result than the other pattern recognition algorithms on variable data set including real applicable problem.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.13-20
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• 2016

In this paper, we propose an object recognition system that can effectively find out its category, its instance name, and several attributes from the color and depth images of an object with hierarchical feature learning. In the preprocessing stage, our system transforms the depth images of the object into the surface normal vectors, which can represent the shape information of the object more precisely. In the feature learning stage, it extracts a set of patch features and image features from a pair of the color image and the surface normal vector through two-layered learning. And then the system trains a set of independent classification models with a set of labeled feature vectors and the SVM learning algorithm. Through experiments with UW RGB-D Object Dataset, we verify the performance of the proposed object recognition system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.3
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• pp.275-287
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• 2019

As game players have been more diverse and new features of digital games have been emerged in recent days, it is important to find out and understand how recent game players recognize and classify digital games. Thirty game players conducted Q-analysis of twenty-nine Q-statements extracted from previous studies on game typology. By using a QUANL program, three different types were revealed. For game classification, 'Physical Environment Centric Players' type highly values external game elements from the outside perspectives. 'Contents Centric Players' type considers internal game elements as the most important criterion. 'Emotional Experience Centric Players' type values his/her subjective feeling and thoughts. Based on this study, it is expected to make a contribution in developing a framework of game players with their perspectives on game classification.