• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.5
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• pp.169-178
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• 2014

In this paper, we present a research utilizing decentralized LTL specifications for ensuring a quality for interaction-centralized system. In this system, for ensuring the quality, we need to validate interactions between modules of the system and then we should check whether the system achieves the expected requirements. This task remains difficult and labor-intensive and requires an expert. In this paper, we present a method to assist such a task. First of all, the requirements of the system is written as multiple LTL specifications. Interactions between modules mean that behaviors of one module are related with other one's behavior. We generate the automaton model fully achieving specification through GR(1) synthesis. And we simulate them using the simulator based on the software agent for checking behaviors of the system. Finally, we validate the whole system whether it achieves given requirements.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.401-407
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• 2020

뉴스 클러스터링에서 두 문서 간의 유사도는 클러스터의 특성을 결정하는 중요한 부분 중 하나이다. 전통적인 단어 기반 접근 방법인 TF-IDF 벡터 유사도는 문서 간의 의미적인 유사도를 반영하지 못하고, 기존 딥러닝 기반 접근 방법인 시퀀스 유사도 측정 모델은 문서 단위에서 나타나는 긴 문맥을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서 우리는 뉴스 클러스터링에 적합한 문서 쌍 유사도 모델을 구성하기 위하여 문서 쌍에서 생성되는 다수의 문장 표현들 간의 유사도 정보를 종합하여 전체 문서 쌍의 유사도를 측정하는 네 가지 유사도 모델을 제안하였다. 이 접근 방법들은 하나의 벡터로 전체 문서 표현을 압축하는 HAN (hierarchical attention network)와 같은 접근 방법에 비해 두 문서에서 나타나는 문장들 간의 직접적인 유사도를 통해서 전체 문서 쌍의 유사도를 추정한다. 그리고 기존 접근 방법들인 SVM과 HAN과 제안하는 네 가지 유사도 모델을 통해서 두 문서 쌍 간의 유사도 측정 실험을 하였고, 두 가지 접근 방법에서 기존 접근 방법들보다 높은 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 그래프 기반 접근 방법과 유사한 성능을 보이지만 더 효율적으로 문서 유사도를 측정하는 것을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.751-759
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• 2022

Game graphics provide players with a sense of immersion, leading to active participation. This paper aims to analyze the mythological meaning for symbolic design of game skill visual effects that reproduce the narrative and the worldview of games borrowing myths. The research method classified the visual effect image into a symbol of the form of a universal archetype representation and a symbol of color expressing the narrative in the game, and analyzed it by applying Roland Barthes' semiological scheme. Through this study, it was possible to analyze the meaning of visual effects as a mythical meaning that can be universally sympathized and an implicit meaning that symbolizes the narrative of the game. The symbolic expression of the visual effect, which reproduces the narrative of the game reflecting the myth, can induce players to engage and participate, and the design direction was intended to provide the visual effect to have a unique symbolism that reflects the game's mythical worldview of the game.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.10 no.3
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• pp.107-115
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• 1998

반복하중을 받는 무근 및 철근 콘크리트 부재는 하중의 반복작용에 의해 과도한 균열 및 처짐을 유발하고 결과적으로 전체 구조요소의 파괴를 일으킨다. 따라서 하중반복에 의한 누적손상의 진행과정을 정량적으로 평가하여 철근콘크리트 보의 사용성과 안전성을 평가하는 것이 중요하고 특히 취성적 거동 특성을 갖는 전단거동의 경우에 더욱 의미가 있다. 본 연구에서는 반복전단하중에 의한 누적손상의 정량적 분석을 위하여 평균변형도 및 평균응력개념에 기초한 수정압축장이론(modified compression field theory)에 의하여 누적손상 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델을 통하여 반복전단하중에 의한 처짐과 변형도의 변화를 평가하는데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

• KSCI Review
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• v.14 no.2
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• pp.109-115
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• 2006

In this paper, we proposed service security model and remote management service on OSGi computing environment. The model is used to make access control decisions like permission-based security inside the java2 platform. In model, policies are defined using a flat text file and include bundles. It method granted flexibility and extendability of access control of bundles and services. Also, we proposed service architecture efficiently for remote management service.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.688-693
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• 2007

본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.205-207
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• 2006

이질적이고 분산된 환경에서의 컴퓨팅 요소들은 변화하는 사용자의 요구와 상황을 인지하여 주위 환경에 적응할 필요가 있으며 이렇게 자동화된 요소, 즉 적응된 에이전트들은 동적으로 설정된 목표를 해결하기 위해 서로 협력해야 한다. 이렇게 적응된 에이전트를 구현하기 위해서는 이들이 인지된 상황을 추론할 수 있는 지식베이스의 구축이 필수적이며 이러한 지식을 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효과적으로 관리하는 온톨로지 저장소를 활용하여 다양한 지식원과 에이전트간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Knowledge Description Model을 제시한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.105-114
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• 2014

This study has recently been issued to businesses and consumers who examined the effects of cross-advertising model. Experimental design, the model type (2) ${\times}$ sexuality products (2) ${\times}$ advertising message appeal form (2) is a factorial design. The results are as follows. First, the advertising model, based on the type of cognitive response to advertising than the general model of cross-recall index was higher model. Second, the product of gender identity in response to what the advertising product for women than men was higher index of product recalls. Third, the ad attention model ANOVA results for each type of message, the main effect of appeal type was identified. In addition, the type and model of sexual identity, and message appeal type in the type of model interaction effects were found. Finally, the model-product analysis of goodness of fit, the model type and sexual identity and appeal type messages of main effect were identified. The result is more efficient advertising effect model strategies for promoting meaningful results, it is meant to be confirmed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.33-43
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• 2022

Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.

• Information Systems Review
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• v.25 no.1
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• pp.27-46
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• 2023

Research on restaurant recommender systems has been proposed due to the development of the food service industry and the increasing demand for restaurants. Existing restaurant recommendation studies extracted consumer preference information through quantitative information or online review sensitivity analysis, but there is a limitation that it cannot reflect consumer semantic preference information. In addition, there is a lack of recommendation research that reflects the detailed attributes of restaurants. To solve this problem, this study proposed a model that can learn the interaction between consumer preferences and restaurant attributes by applying deep learning techniques. First, the convolutional neural network was applied to online reviews to extract semantic preference information from consumers, and embedded techniques were applied to restaurant information to extract detailed attributes of restaurants. Finally, the interaction between consumer preference and restaurant attributes was learned through the element-wise products to predict the consumer preference rating. Experiments using an online review of Yelp.com to evaluate the performance of the proposed model in this study confirmed that the proposed model in this study showed excellent recommendation performance. By proposing a customized restaurant recommendation system using big data from the restaurant industry, this study expects to provide various academic and practical implications.