• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.18-18
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• 2017

ISO11783은 농업 산업분야 통신 프로토콜의 국제 표준으로, 농용트랙터 및 작업기 ECU 간의 통신 프로토콜을 표준화한다. 이 표준은 서로 다른 제조사의 제품 간에 호환성을 갖게 하며, 정밀 농업에 대한 핵심 기반을 제공한다. 현재 해외에서는 이미 ISO11783 기반의 AFS(Advanced Farming System)를 통한 정밀농업이 상용화되어 농가에 보급되고 있다. 이에 비해, 국내에서 이러한 표준을 따르는 농기계들은 미비한 실정이며, 향후 농업의 정밀 농업화를 통한 고부가가치 창출 및 선진국의 무역 장벽에 대비와 해외 수출 판로 개척을 위해 ISO11783 표준에 대한 R&D가 필요로 한다. 이에 IsoAgLib를 분석하고 임베디드 보드에 Porting하여 ISO11783 기반 작업기 ECU를 구현하였고, 이를 기반으로 ISO11783 기반 작업기 ECU의 구현 방법을 발표한다. IsoAgLib의 시스템 아키텍처는 계층화 되어 있어, 타겟에 의존적인 계층만 수정하여, IAR 환경에서 Cortex M3 보드에 포팅을 완료하였다. 작업기 ECU들은 자신만의 인터페이스 화면을 갖으며, 이를 Object pool이라 한다. 이것을 Virtual Terminal(VT)에 업로드 하여, VT가 해당 작업기 ECU의 사용자 인터페이스 기능을 제공하도록 한다. 이에 작업기 ECU 구현 1 단계로, 'VT-Designer'를 통하여 Object pool를 설계한다. 2 단계, 'vt2iso'를 통해서 Object pool을 IsoAgLib 상에서 사용할 수 있도록 변환한다. 3 단계, 포팅된 IsoAgLib project에 변환된 파일을 포함 시킨다. 4 단계, 작업기 ECU의 주기적인 작업 및 각 메시지 수신시 수행할 작업을 코딩한다. 5 단계, 빌드 및 타겟 보드에 업로딩 한 후, New Holland 사의 $Intelliview^{TM}$ iv display (VT)과 연결하여 동작을 확인한다. 확인 결과로 VT에 디자인한 Object pool이 표시 되며 soft key 입력 시 작업기 ECU에서 LED가 변한다. 결론적으로, 연구 결과를 바탕으로 ISO11783 기반의 작업기 ECU의 디자인 및 구현이 가능하며, 이를 통해 향후 국내의 ISO11783 기반의 작업기 ECU의 개발에 도움을 줄 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.324-329
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• 2004

This paper presents a coordination method to allocate and schedule tasks for multiagent systems of which agents have fuzzy processing time for their operations earlier on and their processing times are determined at the time the task operations are carried out later on. The proposed method is organized in a two-level genetic algorithm in which the upper level genetic algorithm plays the role of finding efficient task allocation and the lower level genetic algorithm takes charge of searching for efficient schedules corresponding to the task allocation proposed by the upper level genetic algorithm. It presents a strategy to deal with agent failures in the considered multiagent system. It also shows some experiment results for the proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.675-680
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• 1993

컴퓨터를 이용한 제품의 설계시 개념설계부터 최종설계에 이르는 동안 설계모델은 많은 수정을 요하게 된다. 이 과정에서 개념설계 단계부터 솔리드 모델을 채용하는 것은 불편하므로, 와이어프레임 모델이나 곡면 모델을 이용하여 설계를 진행하다가, 최종설계 단계에서 솔리드 모델로 전환하는 것이 바람직하다. 이 경우 이 3가지 모델을 모두 지원하는 모델러가 요구되는데 '복합다양체'를 지원하는 모델러가 이 요건을 만족시킨다. 또한 경계표현(B-rep)방식으로 모델링시 불리안 작업자를 많이 이용하는데, 모델링 도중에 불리한 작업으로 생성된 모델의 Undo작업은 용이하지 않은 일이다. 따라서 불리안 작업으로 생성된 모델의 수정작업을 위한 알고리즘이 요구된다, 일한 수정작업을 위해선 복합다양체를 지원하는 자료구조가 필요하다. 본 논문에선 이러한 복합다양체 자료구조를 갖는 형상모델러의 기본적 자료구조와 기본물체 모델링시 오일러 작업자를 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1525-1527
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• 2011

현재 모든 분야에 IT산업이 융합되어 있지만 건설분야에서는 IT산업과의 융합이 많이 시도되고 있음에도 불구하고 타 산업에 비해 미비한 실정이다. 특히, 설계단계 공사비정보는 설계자의 의사결정을 지원하는 중요한 자료원임에도 불구하고 작성자에 따라 내역서에 쓰이는 작업항목 및 규격의 표현방식이 다르고 외래어 표음 및 오타, 그리고 부가정보 표기로 인해 단가축적의 시스템 및 DB화 가 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 시공단계에서 발생된 실적단가를 설계단계에서 효과적으로 활용하기 위해 동일한 작업항목의 상이한 표현을 동일하게 인식할 수 있는 텍스트 인식시스템의 알고리즘을 제시한다. 텍스트 인식알고리즘에는 "유사어 및 단어테이블", "기준작업항목 테이블", "인식된 작업항목 테이블" 등으로 구성된 DB, 최소의미단위 단어를 비교 분절하기 위한 문자열 매칭 알고리즘, 그리고 동일하지 않은 텍스트를 인식하고 사용자의 의사결정을 지원하기 위한 유사도 계산으로 구성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.630-633
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• 2022

속성기반 감성 분석은 텍스트 내에 존재하는 속성에 대해 세분화된 감성 분석을 수행하는 과제를 말한다. 세분화된 감성분석을 정확하게 수행하기 위해서는 텍스트에 존재하는 감성 표현과 그것이 수식하는 대상에 대한 정보가 반드시 필요하다. 그리고 순서대로 두 가지 정보는 이후 정보를 텍스트에서 추출하기 위해 중요한 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 KorBERT와 Bi-LSTM을 이용한 단계적 특징을 활용한 다중 작업 학습 모델을 사용하여 한국어 감성 분석 말뭉치의 감성 표현과 대상을 추출하는 작업을 수행하였다. 제안한 모델을 한국어 감성 분석 말뭉치로 학습 및 평가한 결과, 감성 표현 추출 작업의 출력을 추가적인 특성으로 전달하여 대상 추출 작업의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.513-516
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• 2003

With the size of construction projects getting larger and more complex, the amount of information is increased exponentially. Although there are a lot of construction companies that try to accumulate as-built information from construction sites. it has not been quite satisfactory. This is due to the lack of task information framework that can measure project performance and collect as-built information. Therefore the objective of the paper is to identify the information that can be derived from daily reports and to suggest a unit task information framework to accumulate as-built information.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.11 no.1
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• pp.49-68
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• 2022

Objective : This study aimed to conduct a Delphi survey of occupational therapists with experience in elderly occupational therapy to derive items about the 'Elder Leisure Value Assessment Tool'. Methods : This study was conducted in two stages. The first stage was the collection of preliminary questions, and the second stage was the Delphi survey. In the first stage, a literature review and analysis of the 2019 National Leisure Activity Survey were conducted. The modified Delphi technique of the Delphi investigation was implemented in two rounds. Results : In the preliminary item collection phase, 39 items were selected for leisure value assessment and 45 were listed for the participating leisure activities. Subsequently, a Delphi survey of 25 professional groups resulted in 38 leisure value assessment items and 45 participating leisure activities. Conclusion : The questions drawn from this study are meaningful because they can identify specific leisure activities that the elderly participate in, as well as the various values that the elderly consider important when participating in such activities

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.161-163
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• 2021

대부분의 영상에 존재하는 그림자는 다양한 딥러닝 기반 영상처리 작업을 수행함에 방해가 되는 요소이다. 영상 내 그림자는 다양한 광원과 다양한 물체들의 상호작용에 의해 복잡하게 생성되며 이를 제거하는 것을 통해 다양한 Computer Vision task의 성능을 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 영상 내 그림자를 감지하여 Attention mechanism을 통해 그림자를 제거하고 Recurrent 하게 작업을 수행하며 복잡한 그림자를 단계적으로 제거하는 네트워크를 구현하였으며, Recurrent 한 네트워크에서 이전 단계의 데이터를 다음 단계에 효율적으로 전달하는 방식에 대한 실험을 수행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.18-23
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• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.12 no.4
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• pp.9-22
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• 2023

The Lifestyle-DEPER (Decision, Execution, Personal Factors, Environment, Resources) model explains lifestyle formation. Lifestyles are shaped through the decision, execution, and habituation stages. Factors influencing the establishment of a lifestyle are categorized as environmental, resource, and personal. The environment encompasses our surroundings and social, physical, cultural, and virtual environments. Resources refer to what individuals possess, such as health, time, economic, and social resources. Personal factors include competencies, needs, and values. At the lifestyle establishment stage, each of these factors influences a different stage. These collective processes are referred to as events, encompassing both personal and social events. Health-related lifestyle factors include physical activity, nutrition, social relationships, and occupational participation. These are the goals of lifestyle intervention. The intervention strategy based on the Lifestyle-DEPER model, called KEEP (Knowledge, Evaluation, Experience, Plan), is a comprehensive approach to promoting a healthy lifestyle by considering lifestyle formation stages and their influencing factors. This study introduces the Lifestyle-DEPER model and presents a lifestyle intervention strategy (KEEP) to promote health. Further research is required to validate the practicality of the model after applying interventions based on the lifestyle construction model.