• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.2
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• pp.226-231
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• 2014

Because of development of information communication and multimedia technology, the focus of M2M(Machine to Machine) intelligent network, multimedia collaboration environment, and transportation safety service is increased. This paper describes a multimedia replicated architecture based on Shepherd environment for transportation safety service. The relationship of information collection and utility is relationship of man to man, but is developed object to object by information communication and control system. This paper suggests a design of multimedia cyber collaboration environment based on M2M. This structure can make multimedia collaboration environment and fault tolerance, so on easily. Because M2M system does not affected to all system in spite of occurring to fault to a node or resource, it has a good condition for design of transportation safety service running on M2M.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.135-145
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• 2006

This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.8
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• pp.225-234
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• 2021

Due to pandemic situations, the development of home robots that can make the house an optimized space for various activities is active. This study aims to confirm the effectiveness of approach or avoidance behavior for feedback positioning on the user experience, depending on the context in which the robot performs the task. Based on two types of the task contexts(Reactive vs. Proactive) and three types of robot feedback positioning(No move vs. Avoidance vs. Approach), six different scenarios were designed for experimental study. Likeability, perceived intelligence, rapport, negative attitude and predictability of behavior are measured for each conditions. The result showed the main effects of perceived intelligence, rapport, predictability in the context of tasks, and of likability, perceived intelligence, rapport in robot feedback positioning. The interaction effects were shown in likeability and perceived intelligence. In conclusion, approach-avoidance experiences can also be applied to robot behaviors as well, and the negative effects of avoidance have been significantly confirmed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.399-406
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• 2023

Cloud computing has been evolved to support edge computing architecture that combines fog management layer with edge servers. The main reason why it is received much attention is low communication latency for real-time IoT applications. At the same time, various cloud task scheduling techniques based on artificial intelligence have been proposed. Artificial intelligence-based cloud task scheduling techniques show better performance in comparison to existing methods, but it has relatively high scheduling time. In this paper, we propose a deep learning-based dynamic scheduling with multi-agents supporting scalability in edge computing environments. The proposed method shows low scheduling time than previous artificial intelligence-based scheduling techniques. To show the effectiveness of the proposed method, we compare the performance between previous and proposed methods in a scalable experimental environment. The results show that our method supports real-time IoT applications with low scheduling time, and shows better performance in terms of the number of completed cloud tasks in a scalable experimental environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.71-74
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• 2023

인공지능의 추론 작업은 대규모 연산 자원을 필요로 하는 학습 작업과는 다르게 단일 서버에서 다수의 작업을 동시 실행하는 것이 가능하며, 실행 시간이 상대적으로 빠르다는 특성으로 인해 작업 실행을 위해 컴퓨팅 자원을 점유하고 빠르게 작업을 완료한 후 자원을 반환하기 때문에 다수의 추론 작업을 동시에 운용하는데 용이하다. 하지만, 단일 서버의 컴퓨팅 자원은 제한적이다. 이로 인해 컴퓨팅 자원의 허용 범위 내에서 작업을 운용해야 하며, 허용 범위를 초과하는 규모의 추론 작업이 동시에 실행되면 자원 부족으로 인한 경쟁이 발생한다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 다수의 추론 작업이 동시에 실행될 때 GPU 메모리 부족으로 인한 작업 실패 문제를 실험을 통해 확인한다. 또한, 다수의 추론 작업 사이에서 발생하는 GPU 자원 경쟁과 실행을 실패하는 추론 작업의 GPU 메모리 낭비로 인한 자원 활용률 저하 문제를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.877-880
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• 2017

가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.271-278
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• 2004

컨테이너 터미널에서 적하 작업을 수행할 때에는 선박의 안정성을 위하여 무거운 컨테이너들을 선박의 바닥쪽에 우선하여 배치한다. 그러므로 장치장(yard)에서 동일한 선박 베이(bay)에 선적할 컨테이너들을 무게가 무거운 순서로 효율적으로 반출할 수 있다면, 적하 계획의 수립과 수행일 수월해진다. 만일 장치장에서 적하를 위하여 지금 반출하여야 하는 컨테이너의 상단에 다른 컨테이너들이 장치되어 있다면, 부득이하게 위에 놓여 있는 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는데, 이러한 부가 작업을 재취급(rehandling)이라 한다. 채취급이 빈번히 발생하게 되면 적하 작업의 흐름은 차질을 빚게 되므로 재취급의 최소화는 작업 효율 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 컨테이너가 장치장에 반입되는 시점에 해당 컨테이너의 무게를 알 수 있다는 가정하에, 적하 작업을 위한 반출시 재취급이 적게 발생하도록 신규 반입된 컨테이너의 장치 위치를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 제안하는 휴리스틱은 각 스택(stack)별로 장치되어 있는 컨테이너들 중에서 자장 먼저 반출될 가장 무거운 컨테이너의 무게를 해당 스택의 대표 무게로 설정하고, 이를 신규 반입 컨테이너의 무게와 비교하여 장치 위치를 결정한다. 장치장 베이 하나로 시뮬레이션한 실험 결과 4단 6열 및 6단 9열의 장치장 베이 구조에서 임의의 위치에 신규 반입 컨테이너를 장치하는 방식에 비해 재취급 횟수를 1/5이하로 줄일 수 있음을 확인하였다

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.575-580
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• 2006

It is important matter that inflect well allocated frequency resource in cellular network and is still more serious element in environment that provide multimedia services. This paper describes model and algorithm that increase two elements that is frequency allocation and job scheduling that consider multimedia service traffic special quality by emphasis that do mapping present in CDMA cellular system. We proposed the model composed three parts (channel allocation algorithm, mapping algorithm and scheduling algorithm) and simulation results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.271-273
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• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.26 no.4
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• pp.115-124
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• 2023

This study explores the intersection of literary studies and artificial intelligence (AI), focusing on the common theme of human emotions to foster complementary advancements in both fields. By adopting a comparative perspective, the paper investigates emotion as a shared focal point, analyzing various emotion-related concepts from both literary and AI perspectives. Despite the scarcity of research on the fusion of AI and literary studies, this study pioneers an interdisciplinary approach within the humanities, anticipating future developments in AI. It proposes that literary sensibility can contribute to AI by formalizing subjective literary emotions, thereby enhancing AI's understanding of complex human emotions. This paper's methodology involves the terminology-centered extraction of emotions, aiming to blend subjective imagination with objective technology. This fusion is expected to not only deepen AI's comprehension of human complexities but also broaden literary research by rapidly analyzing diverse human data. The study emphasizes the need for a collaborative dialogue between literature and engineering, recognizing each field's limitations while pursuing a convergent enhancement that transcends these boundaries.