• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.21 no.11
• /
• pp.785-792
• /
• 2021

Since the Fourth Industrial Revolution, various changes have occurred in society as a whole due to advance in technologies such as artificial intelligence and big data. The amount of data that can be collect in the process of applying important technologies tends to increase rapidly. Especially in academia, existing generated literature data is analyzed in order to grasp research trends, and analysis of these literature organizes the research flow and organizes some research methodologies and themes, or by grasping the subjects that are currently being talked about in academia, we are making a lot of contributions to setting the direction of future research. However, it is difficult to access whether data collection is necessary for the analysis of document data without the expertise of ordinary programs. In this paper, propose a text mining-based topic modeling Web application model. Even if you lack specialized knowledge about data analysis methods through the proposed model, you can perform various tasks such as collecting, storing, and text-analyzing research papers, and researchers can analyze previous research and research trends. It is expect that the time and effort required for data analysis can be reduce order to understand.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.23-29
• /
• 2022

Virtual humans are implemented with dedicated modeling tools like Unity 3D Engine in virtual space (virtual reality, mixed reality, metaverse, etc.). Various human modeling tools have been introduced to implement virtual human-like appearance, voice, expression, and behavior similar to real people, and virtual humans implemented via these tools can communicate with users to some extent. However, most of the virtual humans so far have stayed unimodal using only text or speech. As AI technologies advance, the outdated machine-centered dialogue system is now changing to a human-centered, natural multi-modal system. By using several pre-trained networks, we implemented an emotion-based multi-modal dialogue system, which generates human-like utterances and displays appropriate facial expressions in real-time.

• Journal of Practical Engineering Education
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.581-588
• /
• 2023

In this paper, we modeled the methods and steps of reflective writing education that effectively utilizes GPT to enable actual classes. In this paper, we sought a teaching model that can be effectively utilized in self-reflective writing education in a reality where it is physically and practically difficult to prevent the use of an artificial intelligence writing machine called GPT. First, in the preparation stage, we made students understand the operating principles of GPT and educated the application team, while suggesting a teaching method using GPT to model and personalize writing ideas. Afterwards, an example of the task was given. Second, in the stage of using GPT, we showed how to model and internalize writing ideas using GPT according to the process of outlining, paragraphing, and reviewing reflective writing. Third, in the organizing stage, the instructor helped learners edit and make final edits to their writing and presented a process of organizing and reflecting.

• Information Systems Review
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.125-144
• /
• 2023

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.25-39
• /
• 2008

The objective of this study is to forecast the operational continuous ability using Artificial Neural Networks in battalion defensive operation for the commander decision making support. The forecasting of the combat result is one of the most complex issue in military science. However, it is difficult to formulate a mathematical model to evaluate the combat power of a battalion in defensive operation since there are so many parameters and high temporal and spatial variability among variables. So in this study, we used company combat power level data in Battalion Command in Battle Training as input data and used Feed-Forward Multilayer Perceptrons(MLP) and General Regression Neural Network (GRNN) to evaluate operational continuous ability. The results show 82.62%, 85.48% of forecasting ability in spite of non-linear interactions among variables. We think that GRNN is a suitable technique for real-time commander's decision making and evaluation of the commitment priority of troops in reserve.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.2 no.11
• /
• pp.801-808
• /
• 2013

In the virtual space with the interactive 3D contents, the degree of mental satisfaction is determined by how fully it reflect the real world. There are a few factors for getting the high completeness of virtual space. The first is the modeling technique with high-polygons and high-resolution textures which can heighten an visual effect. The second is the functionality. It is about how realistic represents dynamic actions between the virtual space and the user or the system. Although the studies on the techniques for animating and controlling the virtual characters have been continued, there are problems such that the long production time, the high cost, and the animation without expected behaviors. This paper suggest a method of behavior control of animation by designing the optimized skeleton which produces the movement of character and applying the procedural technique using physical law and mathematical analysis. The proposed method is free from the constraint on one-to-one correspondence rules, and reduce the production time by controlling the simple parameters, and to increase the degree of visual satisfaction.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.156-157
• /
• 2011

본 논문은 방사상으로 운용중인 배전계통에 1선 지락 고장시 퍼지 로직 알고리즘을 이용하여 고장구간을 판단하는 기법에 대해 제안하고 있다. 배전계통에 1선 지락 고장 발생 시 선로불평형 전류에 의해 고장구간 이후의 자동화개폐기에서 고장표시기가 오동작을 한다. 이로 인해 고장구간을 잘못 판단하여 수용가에 전력공급의 신뢰성이 줄어든다. PSCAD/EMTDC라는 전력해석용 툴을 이용하여 배전계통 모델링과 시뮬레이션을 하였고, 개폐기의 영상전류 크기를 통해 퍼지 로직이라는 인공지능기법을 이용하여 정확한 고장구간을 판단하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.21-25
• /
• 2008

최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.25-30
• /
• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.311-314
• /
• 2011

이 논문은 2011 TORSC 자동차 경주에 대한 인공지능적 접근방법을 나타내었다. 사람이 자동차 경주를 준비 할 때에는 여러 종류의 경기장, 트랙, 조건에서 연습하고 여기서 익힌 경험과 지식을 통해 실제 새로운 경기장에서 경주를 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 학습과 적용의 단계를 두 단계의 학습으로 수행하였다. 특히 경주 조건인 트랙에 대한 경기 연습 즉, 기계 학습을 위해 트랙을 간단한 수치 자료로 구조화하고, 실시간 트랙 정보 구축으로 트랙의 형태를 파악하여 주행하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 센서를 각 상황에 맞도록 구조화하여 고수준 센서화하는 방법으로 트랙 정보를 기록하였으며, 직관적인 효과 조정과 파악을 위해 휴리스틱을 적용하였다. 이러한 연구는 경쟁력 있는 스마트 자동차에 필요한 소프트웨어 모듈에 의미있는 한 부분이 될 수 있다.