• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.212-215
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• 2020

커스터마이징 제품에 대한 니즈가 늘어감에 따라 화장품 시장도 맞춤형 화장품에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 제작 이전의 진단 과정은 제공되지 않아 구매 실패로 이어지는 사례가 많다. 따라서 고객 맞춤 제품을 제작하기에 앞서 전용 진단 기기를 제공하여 셀프 진단 서비스를 구현하고자 한다. 이에 따라 본 논문은 피부 진단 기기를 이용하여 피부를 측정하고, 측정 결과 기반의 피부 분석을 통해 사용자에게 맞는 맞춤형 화장품을 제조하는 기기를 개발하여 서비스를 제공하고자 한다. 본 서비스는 집에서 빠르고 간편하게 본인의 피부를 진단하고 분석된 결과를 참조하여 자신과 가장 적합한 천연화장품을 바로 만들어줌으로써 소비자의 시간·공간적 제약을 없애는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.279-281
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• 2020

본 논문은 고정되지 않고 흔들리는 영상을 각 프레임마다 이미지 스티칭(Image Stitching)으로 비디오를 구성하였을 때 생기는 영상이 심하게 흔들리는 문제 등을 보완하기 위해 새로운 비디오 스티칭(Video Stitching) 방법을 제안한다. NISwGSP 알고 리즘으로 각 프레임 이미지를 스티칭하고 스티칭 형태를 어느 정도 유지시켜주는 새로운 코스트 함수를 도입하여 스티칭 영상의 흔들림 문제를 해결한다. 메쉬(Mesh) 기반 이미지 스티칭 알고리즘인 NISwGSP를 써서 비디오 스티칭을 할 때 메쉬의 버텍스(Vertices)를 이전 프레임의 버텍스로 유지하도록 하여 스티칭 형태를 고정시키는 것이 본 논문에서 제시하는 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.167-170
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• 2023

게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.424-425
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• 2023

AI 의료 영상 분석 기술은 의료 분야의 인력 부족 문제를 해결하는 방법으로 주목받고 있다. 이전 연구들은 세그멘테이션 라벨링과 질병 유무를 결합하여 판단하는데, 이 방법은 큰 비용과 시간이 소요된다. 본 논문은 의료 전문가의 세그멘테이션 라벨링 없이 병명 라벨만의 학습으로 질병을 어느 정도 진단할 수 있음을 보인다. 실험에 따르면 의미있는 결과를 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.2
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• pp.1-5
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• 2007

Wavelength-division multiplexed (WDM) networks are emerging to be the right choice for the future transport networks. In WDM networks, the optical layer provides circuit-switched lightpath services to the client layer such as IP, SONET and ATM. The set of lightpaths in the optical layer defines the virtual topology. Since the optical switches are reconfigurable, the virtual topology can be reconfigured in accordance with the changing traffic demand pattern at theclient layer in order to optimize the network performance. We present a new approach to the virtual topology reconfiguration and loadbalancing problem for wavelength-routed, optical wide-area networks under dynamic traffic demand. By utilizing the measured Internet backbone traffic characteristics, our approach follows the changes in traffic without assuming that the future traffic pattern is known. For the simulation traffic modeling, we collected the data from real backbone traffic. Experiments show that the standard deviation compared to previous technique is reduced.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.65 no.4
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• pp.195-220
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• 2013

The purpose of this study is to discover the context and pattern of turnover social workers have experienced. To achieve this purpose, researchers collected data from in-depth interviews with seven social workers who have experiences of turnover and analysed the data using context-pattern analysis method. Research findings are composed of individual context-pattern analysis and integrated context-pattern analysis. In individual context-pattern analysis, researchers mixed time-dimension(before turnover/on the process/after turnover) and level-dimension(experienced phenomenon/meaning of experiences/context connected with phenomenon and meaning) and analysed the context of every stages and serial pattern. Also, we connected with each contexts and patterns and integrated the context-pattern of turnover. Integrated context-pattern structure is divided for four areas; organization before turnover, organization after turnover, social worker as a stakeholder of turnover, and network of social worker. Based on the results of the study, administrative recommendations were suggested in order to manage the turnover of social workers in social work fields.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.208-212
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• 2001

This paper is for the optimized management of the knowledge abstracted from the World-Wide Web(WWW) in which we assume the infinite knowledge-base. Though we can abstract various useful knowledge such as the facts and the rules from the WWW pages, they may include many noisy knowledge. Therefore we have to reasonably reject them from the knowledge-base which is composed of knowledge abstracted from the WWW. To do this, we propose the oblivious memorization concept. This concept is characterized by the memorization based on the oblivion mechanism of human being. We assume the memorization is the function of the concern for any knowledge, oblivion ability and time. That is, the more concern for my knowledge the ore memorizable. And, the more oblivious and the more tine spent the less memorizable by exponentially. Where, tie assume the oblivion is the function of the degree of previous memorization, memorization ability md the number of knowledge stimulation. That is, the more previously memorized, the greater memorizing ability and the more frequently stimulated by any knowledge the less knowledge oblivious.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.383-392
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• 2006

In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.16 no.2
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• pp.167-181
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• 2013

The cross-border flow of workers in EU having the freedom of labor mobility and residence plays a role in the border labor markets as a structural factor of regulation. The regulation role of the cross-border flow of workers on the Grand R$\acute{e}$gion, which is the border among the France-Belgium-Luxemburg-Germany, is as follows. First, the cross-border flow of workers regulates the regional surplus and lack of labor in quantity and quality. Second, the border labor markets are regulated by the regionally segmented supply and demand of labor and are modulated by the flexible employment like a part-time and temporary employment. Third, the residence of the cross-border workers concentrates on the adjacent regions to the border. And the atypical cross-border workers, who have their residence in the neighboring country but works in the existing country, are rising rapidly.