• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.324-326
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• 1998

본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.1099-1104
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• 2009

Cellular Automata(CA) has been used as modeling and computing paradigm for a long time. While studying the models of systems, it is seen that as the complexity of the physical system increase, the CA based model becomes very complex and becomes to difficult to track analytically. Also such models fail to recognize the presence of inherent hierarchical nature of a physical system. In this paper we analyze the properties of GF($2^p$) multiplue attractor cellular automata(GF($2^p$) MACA) C and give a method of synthesis of C which is a special class of hierarchical cellular automata proposed as an alternative to solve the problem.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.3
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• pp.493-499
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• 2008

Cellular Automata(CA) has been used as modeling and computing paradigm for a long time. And CA has been used to model many physical systems. While studying the models of such systems, it is seen that as the complexity of the physical system increase, the CA based model becomes very complex and becomes to difficult to track analytically. Also such models fail to recognize the presence of inherent hierarchical nature of a physical system. In this paper we give the characterization of Hierarchical Cellular Automata(HCA). Especially we analyze transition rules, characteristic polynomials and cyclic structures of HCA.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.441-447
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• 1999

본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.302-305
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• 2001

본 논문에서는 셀룰러 오토마타를 이용하여, GF(2$^{m}$ )상에서 A$B^2$ 연산을 m 클럭 사이클만에 처리할 수 있는 새로운 연산기를 설계하였다. 이는 대부분의 공개키 암호화 시스템에서의 기본 연산인 유한 필드 상의 모듈러 지수(modular exponetiation) 연산기 설계에 효율적으로 이용될 수 있다. 또한 셀룰러 오토마타는 간단하고도 규칙적이며, 모듈화 하기 쉽고 계층화 하기 쉬운 구조이므로 VLSI 구현에도 효율적으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.247-250
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• 2003

This paper describes the extraction method for brain region using cellular automata from the brain MR image. In the first removing the background from the brain MR image, and then extracting the brain region by applying the cellular automata rule obtained from histogram analysis information. The results on some experimental results showed that the PSNR is 42.11(dB) on image quality and also the correlation factor is estimated 98.46%. The result of this study can be used as the auto-diagnostics system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.17-20
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• 2019

번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.97-104
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• 1998

인터넷의 사용자가 폭발적으로 증가함에 따라, 인터넷을 이용한 다양한 정보 서비스가 생성되었으며, 이로 인해 일반 사용자들이 접할 수 있는 디지털 문서의 양은 기하 급수적으로 증가 되었다. 본 논문에서는 유사한 정보를 갖는 다량의 문서들로부터 사용자가 원하는 정보만을 추출하는 정보 추출 시스템의 개발 과정 및 결과를 기술한다. 개발된 시스템은 필요한 정보를 포함하는 문장들을 걸러 낸 후, 필요한 사실정보의 출현을 나타내는 패턴을 사용한 유한 오토마타를 통하여 사용자가 원하는 정보를 추출한다. 관광지 안내 텍스트를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 기술한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.405-408
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• 2009

본 논문에서는 운전자의 감성 정보를 이용하여 자동차를 제어하는 새로운 개념의 바이오 멀티미디어 오토 컨트롤시스템을 제안한다. 인간의 감성을 나타내는 생체신호로는 맥박, 혈압, 긴장도 등등이 될 수 있는데, 본 논문에서는 생체신호 중 하나인 적외선 맥박신호를 적용해 바이오 멀티미디어 오토 컨트롤시스템을 구성 하였다. 본 논문은 운전자의 맥박 정보를 자동차로 전송하여, 긴급 시에 자동으로 자동차를 제어하는 시스템 구현에 관한 연구이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문의 연구 목적은 효율적인 비디오 브라우징에 관한 연구이다. 비디오 스트림을 효율적으로 저장 및 재생하는 브라우징 시스템의 기본 구조로는 결정적 유한 오토마타를 사용하였다. 인덱싱 단계에서는 기존의 비디오 정보 또는 오디오 정보 한가지만을 사용하여 분야별로 특수하게 모델링하는 방법을 개선하여 비디오 스트림과 오디오 스트림 모두를 이용하는 새로운 인덱싱 방법을 제시하였다. 즉, 일차적으로 비디오 정보를 이용하여 동영상 데이터를 장면 단위로 분할한 후, 오디오 정보를 이용하여 에피소드 단위로 분할하여 인덱싱을 실행하였다. 이를 결정적 유한 오토마타 형태의 논리적인 구조로 에피소드들을 재구성하여 사용자의 요구에 따라 가변적인 재생 시간을 갖는 비디오 브라우징 시스템을 설계하였다.