• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.413-420
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• 2005

In this paper, we apply software agents, which use fuzzy logic and make autonomous decisions according to state transitions, to car driving environment. We carry out an experiment on artificial intelligent car driving in terms of real-time reactive agents. Inference techniques for constructing real-time reactive agents consider the settings with max-product inference, n-fuzzy rules, and n-associatives ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$). Then we perform defuzzification processes, extract a central value, and work out inference processes.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

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

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.21 no.45
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• pp.193-200
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• 1998

본 논문은 상대방의 변화하는 필요사항을 충족시키기 위하여 사람들이 일반적으로 채택하고 있는 ‘적절 반응’(responsiveness) 과정을 컴퓨터 시스템에 적용하는 것에 관한 연구이다. ‘적절 반응’과정은 일반적으로 관찰, 이해, 해석, 이행의 4단계로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 ‘적절 반응’ 과정을 ‘흑판’(blackboard) 구조를 이용하는 ‘반응 층’(responsive layer)을 통하여 MSLTRAIN이라고 하는 실제 시스템에 적용하였다. ‘반응 층’은 ‘적절 반응’과정을 실질적으로 이행하는 ‘지식 소자’(knowledge source)와 정보의 상호 소통을 위한 ‘흑판’으로 구성된다. ‘적절 반응’ 과정과 이를 이행하는 ‘반응 층’은 변화하는 사용자의 욕구를 충족시켜 나가는 지능을 제공한다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.31 no.3
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• pp.58-61
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• 2024

In a semiconductor system, the operation of sensors plays a crucial role in recognizing information, serving as the starting point for processing external information. This study evaluates the applicability of semiconductor systems by analyzing the operational characteristics of ultraviolet (UV) detection devices using gallium oxide. Gallium oxide exhibits a property where its resistance changes in response to UV light, making it feasible to implement detection devices utilizing this material. However, to determine its applicability in semiconductor systems, detailed studies on its operational characteristics are necessary. In this study, by varying the size of the electrodes, we assessed whether the formation of current paths in gallium oxide in response to UV light is localized. Additionally, we confirmed the response speed to UV light, comparable to commercially available products, through electrical measurements. Through this, we verified the commercial applicability of gallium oxide and its potential integration into various semiconductor systems.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.35 no.1
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• pp.23-48
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• 2024

Building human-aligned artificial intelligence (AI) for social support remains challenging despite the advancement of Large Language Models. We present a novel method, the Chain of Empathy (CoE) prompting, that utilizes insights from psychotherapy to induce LLMs to reason about human emotional states. This method is inspired by various psychotherapy approaches-Cognitive-Behavioral Therapy (CBT), Dialectical Behavior Therapy (DBT), Person-Centered Therapy (PCT), and Reality Therapy (RT)-each leading to different patterns of interpreting clients' mental states. LLMs without CoE reasoning generated predominantly exploratory responses. However, when LLMs used CoE reasoning, we found a more comprehensive range of empathic responses aligned with each psychotherapy model's different reasoning patterns. For empathic expression classification, the CBT-based CoE resulted in the most balanced classification of empathic expression labels and the text generation of empathic responses. However, regarding emotion reasoning, other approaches like DBT and PCT showed higher performance in emotion reaction classification. We further conducted qualitative analysis and alignment scoring of each prompt-generated output. The findings underscore the importance of understanding the emotional context and how it affects human-AI communication. Our research contributes to understanding how psychotherapy models can be incorporated into LLMs, facilitating the development of context-aware, safe, and empathically responsive AI.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.1
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• pp.67-75
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• 2024

The purpose of this research is to investigate consumer responses to production recommendations by AI. In order to test hypotheses of this study, we conducted experimental study that was a 2(Brand reputation: high vs. low) X 2(Social comparison: high vs. low). The results of this study showed the interaction effects of brand reputation and social comparison on brand attitude. Based on the results, we provide theoretical implications to extent the existing research regarding product recommendations. Moreover, the results of this study provide some practical implications and a new aspect about AI recommendations.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.11 no.2
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• pp.290-296
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• 2000

Objective：This study aims to investigate the cognitive characteristics of clinically referred children with symptoms of inattention, cach as having ADHD, tic disorder, and emotional disorder. Methods：65 boys(38 with ADHD, 17 with Tic disorder, and 10 with Emotional disorder) were individually assessed using the KEDI-WISC(FIQ, VIQ, PIQ) and T.O.V.A.(errors of omission, errors of commission, reaction time, variability, anticipatory response, multiple response), and the results of those tests were analyzed. Results：There was significant difference among three diagnostic groups of the VIQ of KEDIWISC and the reaction time of T.O.V.A. after the correction of the effect of age difference. Conclusion：The findings suggest that the reaction time of T.O.V.A. might be the useful variable to differentiate the ADHD from other psychiatric disorders and the effect of age and IQ difference should be considered carefully to diagnose in clinical setting.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02c
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• pp.854-858
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• 2006

디지털화의 가속, 고속 통신 인프라의 확대 등으로 전자, 정보 통신 기기들이 단일 네트워크로 연결되어 영상 및 음향 정보를 서로 공유할 수 있으며, 생활 공간 내에서 실생활의 질 향상을 위한 지능적 정보 서비스와 자연스럽고 편한 내추럴 인터페이스 기술에 의한 지능형 반응 정보 서비스 공간 기술이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구에서는 지능형 반응 공간의 물리적 객체로서 학교, 연구 기관 및 회사 등의 회의실을 선정한다. 그리고, 이를 대상으로 회의 참여자들이 자연스럽고 편리하게 의견 교환, 관련 자료 및 정보 처리를 할 수 있는 시스템 구축을 위한 아키텍처에 대하여 논의한다. 본 연구에서 제안하는 시스템 아키텍처는 회의와 관련된 문서나 회의 내용 등의 정보를 실감 가시화 노드로 추상화되고 메타 정보화함으로써 전체 회의 내용의 파악과 회의 정보에 대한 체계적이고 논리적인 관리를 가능하게 한다. 또한 여러 사람의 공동 작업을 필요로 하는 정보 또는 문서에 대한 동시 편집 기능과 자연스러운 동작에 의한 데이터 조작을 지원하는 실감 워크벤치 및 워크스크린 기술, 정보 핸들링의 다양성과 조작의 편리성을 위한 실감 아이콘에 의하여 자연스럽고 편리한 회의를 가능하게 한다. 그리고, 이러한 요소 기술들이 에이전트에 의해 회의 프로세스 및 요소 기술들의 시스템적 통합을 가능하게 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.125-139
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• 2014

In this paper, I propose a response modeling with a Semi-Supervised Support Vector Regression (SS-SVR) algorithm. In order to increase the accuracy and profit of response modeling, unlabeled data in the customer dataset are used with the labeled data during training. The proposed SS-SVR algorithm is designed to be a batch learning to reduce the training complexity. The label distributions of unlabeled data are estimated in order to consider the uncertainty of labeling. Then, multiple training data are generated from the unlabeled data and their estimated label distributions with oversampling to construct the training dataset with the labeled data. Finally, a data selection algorithm, Expected Margin based Pattern Selection (EMPS), is employed to reduce the training complexity. The experimental results conducted on a real-world marketing dataset showed that the proposed response modeling method trained efficiently, and improved the accuracy and the expected profit.