• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.51-54
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• 2001

퍼지 데이터의 일반적 특성인 불명확한 경계의 문제는 항상 명확한 데이터만을 전제로 데이터 관리를 할 수 있는 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이를 효과적으로 저장 관리할 수 없다는 것이다. 실세계에 존재하는 많은 현상들은 항상 명확한 값들로 귀결되지 않고 불명확한 상태로 존재하는 경우가 상당하다. 따라서 데이터베이스 시스템 내에서 이와 같이 불명확한 상태를 반영하기 위한 노력의 일환으로 퍼지 데이터에 대한 표현 및 저장 관리 기법에 대한 연구가 다수 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주로 데이터의 상태변화가 거의 없는 정적 환경에 적합한 뿐 값의 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경에는 적합하지 않은 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경하에서 경계가 불명확한 퍼지 데이터의 관리를 효과적으로 수행하도록 하기 위한 방안으로서 R-Tree를 이용한 퍼지 데이터 색인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.142-144
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• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.628-630
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• 2005

베이지안 네트워크는 확률이론에 기초해 불확실성이 존재하는 실세계 문제를 해결하는데 많은 기여를 하고 있다. 최근 네트워크 구조를 데이터로부터 자동으로 학습하는 많은 연구가 이루어져 보다 손쉽게 많은 사람들이 사용할 수 있게 되었다. 하지만 한번 학습하여 고정된 네트워크의 구조는 새롭게 수집되는 데이터의 특성을 잘 반영하지 못하는 문제를 지니고 있다. 환경의 변화에 맞게 지속적으로 네트워크 구조를 갱신하기 위한 연구가 진행되고 있으며 본 연구에서는 Lam이 제안한 MDL기반 평가함수를 이용한 진화적 갱신 방법을 제안하여 갱신 성능을 향상시키고자 한다. 벤치마크 네트워크인 ASIA에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지역적 탐색 방법에 비해 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.442-444
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• 2018

본 논문에서는 GA(Genetic Algorithm) 기반 점증적 입자모델(IGM: Incremental Granular Model)의 최적화 설계를 제안한다. IGM의 성능은 다양한 실세계 응용예제를 통해 성공적으로 연구되어져왔다. 그러나, IGM의 문제로 각 컨텍스트에서 동일한 클러스터 수가 사용되는 점과 전형적인 퍼지화 계수가 설정된다는 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IGM을 최적화하여 각 컨텍스트에서 클러스터 중심의 수와 퍼지화 계수를 최적화하는 설계 방법을 제시했다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 Ecotect에서 시뮬레이션 한 12가지 건물 형태를 사용하여 에너지 효율 예측에 대한 실험을 수행하였고, 제안된 방법은 기존의 IGM보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.406-412
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• 2010

In this paper, we formally define the problem of maximizing the coverage of sensor deployment, which is the optimization problem appeared in real-world sensor deployment, and analyze the properties of its solution space. To solve the problem, we proposed novel genetic algorithms, and we could show their superiority through experiments. When applying genetic algorithms to maximum coverage sensor deployment, the most important issue is how we evaluate the given sensor deployment efficiently. We could resolve the difficulty by using Monte Carlo method. By regulating the number of generated samples in the Monte Carlo evaluation of genetic algorithms, we could also reduce the computing time significantly without loss of solution quality.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.11
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• pp.292-300
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• 2020

According to the development of artificial intelligence technology, attempts have been made to interpret phenomena in various fields of the real world such as economic, social, and scientific fields through computer simulations using virtual artificial agents. In the existing artificial agent-based bargaining game analysis, there was a problem that did not reflect the cost incurred when the stage progresses in the real-world bargaining game and the depreciation of the bargaining target over time. This study intends to observe the effect on the bargaining game by adding the cost incurred in the bargaining stage and depreciation of the bargaining target over time (bargaining cost) to the previous artificial agent-based bargaining game model. As a result of the experiment, it was observed that as the cost incurred in the bargaining stage increased, the two artificial agents participating in the game had a share close to half the ratio and tried to conclude the negotiation in the early stage.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.455-464
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• 2009

To overcome article-oriented search functions and provide author-oriented ones, a namesake problem for author names should be solved. Author disambiguation, proposed as its solution, assigns identifiers of real individuals to author name entities. Although recent state-of-the-art approaches to author disambiguation have reported above 90% performance, there are few academic information services which adopt author-resolving functions. This paper describes a large-scale test set for author disambiguation which was created by KISTI to foster author resolution researches. The result of these researches can be applied to academic information systems and make better service. The test set was constructed from DBLP data through web searches and manual inspection, Currently it consists of 881 author names, 41,673 author name entities, and 6,921 person identifiers.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.13 no.3
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• pp.25-31
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• 2007

Current computer graphics technology creates and displays virtual objects in a normalized environment. We cannot know or assume the real physical properties of objects related to appearance without textual information. It is also difficult to represent any two objects in relation to each other when the difference between the two objects' size is large because of the limited resolution of the computer display. In order to solve the problem, we define and implement the real length property among the physical properties in virtual environments. We define the concept of LOLD (Level of Length Detail) to represent real-world length for objects in metric units such as millimeter, meter, kilometer, etc.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.475-483
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• 2018

Most of logistics system has difficulties in transportation logistics tracking due to problems in real world such as discordance between logistics information and logistics flow. For the solution to these problems, through case study about corporation, suppliers that transport order items in shopping mall, we retain traceability of order items through accordance between logistics and information flow and derive transportation logistics tracking model. Through literature review, we selected permissioned public block chain model as reference model which is suitable for transportation logistics tracking model. We compared, analyzed and evaluated using centralized model and block chain as application model for transportation logistics tracking model. In this paper we proposed transportation logistics tracking model which integrated with logistics system in real world. It can be utilized for tracking and detection model and also as a tool for marketing.