• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.317-321
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• 2006

게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.88-98
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• 1998

Subspace classifier is a popular pattern recognition method based on Karhunen-Loeve transform. This classifier describes a high dimensional pattern by using a reduced dimensional subspace. Because of the loss of information induced by dimensionality reduction, however, a subspace classifier sometimes shows unsatisfactory recognition performance to the patterns having quite similar principal components each other. In this paper, we propose the use of multiple novelty neural network classifiers constructed on novelty vectors to adopt minor components usually ignored and present a method of improving recognition performance through combining those with the subspace classifier. We develop the proposed classifier on handwritten numeral database and analyze its properties. Our proposed classifier shows better recognition performance compared with other classifiers, though it requires more weight links.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.84 no.1
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• pp.71-76
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• 1995

This study on Pinus desiflora in Kangwon Province has been performed for the purpose of classifying its growth area by geographical factors. To classify its growth area, the basic data which had were the measured values for annual ring width from cores were used. Individual variations in the measured values were removed through the standardization. Regional mean chronologies were estimated from the standardized values. The growth area was classified by the cluster analysis on the basis of the regional mean standardized indices. The results of this study shown that annual growth patterns to be clustered similar to geographical distribution in Kangwon Province. And the regional variations of annual growth patterns in the western part of Kangwon province were greater than those in the eastern part of Kangwon province.

• The Korean Journal of Mycology
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• v.16 no.2
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• pp.95-100
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• 1988

Isozyme band patterns were investigated by isoeletric focusing Esterase and Leucine amino peptidase of Pleurotus spp. in Korea. Esterase patterns of mycelia and fruitbody were distinquished. However, those of primordia, cap and stem were similar. Interspecies differences of Pleurotus ostreatus, P. cornucopiae and P. florida of Esterase zymogram were found. Species identification by electrophoretic zymogram may be a role as an additional taxonomic tool.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.10 no.2
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• pp.291-301
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• 1999

A method for the synthesis of one-dimensional nonlinear distribution function is presented for the desired inverse scattering pattern. This method is based on the inverse transform of the solution of the Riccati equation derived from one-dimensional inverse scattering problem. Since the solution is analogous to the array factor or normalized space factor in collinear array antenna, the synthesis method for field pattern is applied for the construction of the involved line-source nonlinear distribution function. The suggested method is carried out under the optimization process, and is numerically verified by synthesizing the dispersive transmission line profile within the specified frequency band and control of scattered field on resistive strip.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.327-332
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• 2007

버퍼캐시에서 선반입은 교체정책과 함께 중요한 성능 향상 기법 중의 하나이다. 하지만 참조 패턴의 특성에 따라서는 선반입을 수행하면 오히려 전체 수행시간을 증가시키는 경우도 보고된 바 있다. 본 논문에서는 참조 패턴을 탐지하고 탐지된 패턴에 적절히 대응하여, 선반입의 이익은 유지하되 성능에 악영향을 미치지 않는 선반입 기법으로 순환 참조 선반입을 제안한다. 성능 평가를 위해서 리눅스에서 현재 사용되고 있는 미리 읽기 선반입과 순환 참조 선반입의 수행 시간을 비교했다. 다양한 참조 패턴을 가지는 트레이스들에 대한 시뮬레이션 성능 평가 결과, 순차 참조를 많이 포함하는 트레이스에 대해서는 순환참조 선반입이 리눅스의 미리 읽기 선반입과 유사한 정도의 $3\sim5%$ 성능향상을 보였다. 뿐만 아니라, 미리 읽기 선반입 정책을 적용했을 때 오히려 40% 가량의 성능 악화를 초래하는 특정 트레이스에 대해서도 순환 참조 선반입을 적용할 경우 0.07%의 아주 미미한 성능 저하만을 유발하였다. 본 연구에서 제안하는 순환 참조 선반입 기법은 이득이 있을 때만 적극적인 선반입을 수행하여 시스템 성능을 향상시키며, 손해가 발생할 때는 선반입을 중지하여 시스템 성능 악화를 방지함을 실험을 통해 알 수 있다.

• Explosives and Blasting
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• v.37 no.2
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• pp.1-13
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• 2019

In this study, Rock deformation on the splitting surface was investigated by using the finite element code relating to the blasting in urban area. The maximum principal strain according to the blasting detonation pattern was analyzed by the modeled blast section, and deformation of the splitting surface formed by the numerical analysis and the real blasting were compared. As a result, it was found that the maximum principal strain was observed a difference according to the blasting detonation pattern on the splitting surface, and the splitting surface was showed a similar waveform both the numerical analysis and the real blasting.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.267-286
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• 2023

The conversational agents such as AI speakers utilize voice conversation for human-computer interaction. Voice recognition errors often occur in conversational situations. Recognition errors in user utterance records can be categorized into two types. The first type is misrecognition errors, where the agent fails to recognize the user's speech entirely. The second type is misinterpretation errors, where the user's speech is recognized and services are provided, but the interpretation differs from the user's intention. Among these, misinterpretation errors require separate error detection as they are recorded as successful service interactions. In this study, various text separation methods were applied to detect misinterpretation. For each of these text separation methods, the similarity of consecutive speech pairs using word embedding and document embedding techniques, which convert words and documents into vectors. This approach goes beyond simple word-based similarity calculation to explore a new method for detecting misinterpretation errors. The research method involved utilizing real user utterance records to train and develop a detection model by applying patterns of misinterpretation error causes. The results revealed that the most significant analysis result was obtained through initial consonant extraction for detecting misinterpretation errors caused by the use of unregistered neologisms. Through comparison with other separation methods, different error types could be observed. This study has two main implications. First, for misinterpretation errors that are difficult to detect due to lack of recognition, the study proposed diverse text separation methods and found a novel method that improved performance remarkably. Second, if this is applied to conversational agents or voice recognition services requiring neologism detection, patterns of errors occurring from the voice recognition stage can be specified. The study proposed and verified that even if not categorized as errors, services can be provided according to user-desired results.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.55-68
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• 2007

디자인 패턴은 새롭게 만들어 지는 것이 아니라 기존의 검증된 지식, 관용법, 원칙들을 체계화한 것이다. 다시 말하면 디자인 패턴은 특정한 문제를 해결하기 위한, 검증된 설계 방법에 이름을 붙인 것이다. 그러므로 적절한 디자인 패턴 사용은 1) 개발자들간의 원활한 의사소통에 도움을 주며, 2) 하급자가 고급기술을 쉽게 익힐 수 있도록 할 수 있다. 3) 또한 사용된 디자인이나 아키텍처를 재사용할 수 있도록 하고, 4) 만들어진 시스템의 유지 보수를 보다 쉽게 할 수 있는 등의 장점을 얻을 수 있다. 반면에 필요하지 않은 곳에 까지 디자인패턴을 사용하게 되면 소프트웨어를 복잡하고, 유지보수도 어렵게 만들 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 수 많은 패턴을 비슷한 속성을 지닌 그룹들로 조직화 하는 것이다. 이는 개발자가 특정 문제에 맞는 디자인 패턴을 쉽게 선택 할 수 있도록 도와 줄 뿐만 아니라, 디자인 패턴의 주요특성을 빠르게 이해하고 간파 할 수 있게 한다. 그래서 Beck 이 디자인패턴을 소개한 이후 GoF, Buschmann, Grand, Antoy 등은 디자인 패턴을 단순히 열거를 통해 소개하지 않고, 각자의 기준에 따라 체계적으로 분류하여 패턴을 설명 하고 있다. 본 연구는 객체지향 설계의 근본 개념인 Polymorphism (Inclusion Polymorphism) 과 '객체 지향 소프트웨어 설계 원칙' 그리고 이 근본 원칙들이 UML 클래스 다이어그램에 나타나는 구조적 특정에 의거해 디자인 패 턴 해석을 수행 하였다. 본 연구의 목적은 1) 객체지향의 근본 원칙으로 표현 되는 패턴과 2) 설계자의 전문적 인 Art를 포함하고 있는 패턴으로 분류하는데 있다.3: 재미는 용이성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설4: 유용성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설5: 용이성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설6: 용이성은 유용성에 정의 영향을 미친다. 본 연구의 대상은 자발적으로 이러닝을 채택할 수 있는 대학생을 대상으로 하였고, 설문 데이터 분석을 통한 실증연구를 수행하였다. 분석방법으로는 PLS 분석도구를 사용하였다. 분석결과 가설6을 제외하고는 모두 유용한 것으로 입증되었다.97)은 배움의 용이성, 기억의 용이성, 오류, 효율성, 만족성으로 분류하고 있고(Nielsen, 1997), Shneiderman(1998)는 효과성(직무시간, 배움의 시간), 효율성(기억의 지속시간, 오류), 만족도를 품질의 특성으로 분류하였다. 이와 같은 소프트웨어의 품질은 소프트웨어 계획, 개발, 성장과 쇠퇴의 모든 과정에 적용되며, 환경적 변화에 따라 사용자들의 정보욕구를 적절하게 반영하여 만족도를 높이 는 것이라고 요약할 수 있다. 그러나 현재까지 소프트웨어 품질 평가에 대한 연구들 은 보편적인 평가 항목들을 대상으로 측정하여 일반적인 품질기준을 제시하고 있고, 유사한 측정 내용들이 중복되어 있다. 이러한 경향은 산업별 특수성이 강한 소프트웨어에 대해서는 정확한 품질측정이 어려웠고, 품질측정에 대한 신뢰성을 떨어뜨리는 계기가 되었다. 이러한 한계를 극복하고자 나타난 방법론이 최종사용자들의 요구사항을 얼마나 적절하게 시스템에 반영했는지에 대한 사용성(Usability) 측정이다. 사용성에 대한 정의는 사용자들이 실질적으로 일하는 장소에서 직접 사용자들의 시스템 운용실태를 파악하여 문제점을 개선하는 것으로 요약할 수 있다. ISO9124-1

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.2
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• pp.366-373
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• 2017

In this paper, we propose a variable weighted average (VWA) learning method in order to improve the performance of the fuzzy ART neural network that has been developed by Grossberg. In a conventional method, the Fast Commit Slow Recode (FCSR), when an input pattern falls in a category, the representative pattern of the category is updated at a fixed learning rate regardless of the degree of similarity of the input pattern. To resolve this issue, a variable learning method proposes reflecting the distance between the input pattern and the representative pattern to reduce the FCSR's category proliferation issue and improve the pattern recognition rate. However, these methods still suffer from the category proliferation issue and limited pattern recognition rate due to inevitable excessive learning created by use of fuzzy AND. The proposed method applies a weighted average learning scheme that reflects the distance between the input pattern and the representative pattern when updating the representative pattern of a category suppressing excessive learning for a representative pattern. Our simulation results show that the newly proposed variable weighted average learning method (VWA) mitigates the category proliferation problem of a fuzzy ART neural network by suppressing excessive learning of a representative pattern in a noisy environment and significantly improves the pattern recognition rates.