• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1029-1040
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• 2011

In this paper we propose an intelligent navigation algorithm for real world problem which can build a map without localization. Proposed algorithm operates online and furthermore does not require many memories for applying real world problem. After applying proposed algorithm to toy and huge data set, it does not require to calculate a whole eigenspace and need less memory compared to existing algorithm. Thus we can obtain that proposed algorithm is suitable for real world mobile navigation algorithm.

• TTA Journal
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• s.106
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• pp.30-37
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• 2006

지능형 서비스 로봇 분야에서는 확대된 기능과 지능화된 정보를 제공하고 로봇과 인간 사이에 상호작용에 의한 자율성을 제공함으로써 더 고급화된 양질의 서비스와 함께 응용분야와 시장이 크게 확대될 것으로 주목받게 되었다. 지능형 서비스 로봇에서는 지능을 구현할 소프트웨어의 알고리즘 개발이 장기적인 과제로 남아 있음에도 불구하고 지능형 서비스 로봇과 소프트 인프라웨어와의 컨버전스는 로봇의 발전을 급속히 앞당겨주며 새로운 시장창출에 크게 기여를 할 것이다. 이를 위하여 선행되어야 할 표준화가 시급하다. 또한 국제 소프트웨어 기술의 도입, 소프트웨어 설계수준의 제고와 인증 관련한 표준화 이슈를 다룬다. 본문에서는 이와 관련하여 로봇과 소프트 인프라웨어의 컨버전스를 이루기 위한 표준화 이슈를 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.411-414
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• 2009

Many victims and property damages are caused in fires every year. In this paper, intelligent fire-detection systems with embedded fire-detection algorithms for early fire detection and alarm is proposed to reduce fire damages by using image processing technique, high speed digital signal processor(DSP) technique, and information technique. The fire detection algorithms used for the proposed systems consist of flame and smoke detection algorithms. If flame or smoke is detected respectively, the corresponding alarm signal can be transferred to management computer. And if flame and smoke is detected simultaneously, the fire alarm signal shall be generated. Through several experiments in the physical environment, it is shown that the proposed system works well without malfunction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1063-1066
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• 2003

지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.4
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• pp.43-50
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• 2016

In this paper, we propose the protocol of Ethernet that will receive a popular interesting in the automotive intelligent network, it also attempts to implementation and verification through simulation and experiments to propose a fault tolerance algorithm when the data transfer on it. It has proven the usefulness of the system in order to apply toward an existing automotive communication system. In the case of actual real-time data for automotive industry, we generated a randomly-generated data which is the set of payload into a standard format to complete the experiment. Among the implemented existing algorithms performance, we confirmed the effectiveness of all range from a single data to mixed (Hybrid-type) data, to verify the proposed algorithm.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.124-125
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• 2011

현재 지능형 빌딩시스템에 도입되어 있는 스마트 분전반은 스마트 그리드 시스템과 연계하여 전력 수요를 분산시키는 기능 등 다양한 기능을 갖는다. 하지만 예측 불가능한 부하 종류와 운전 패턴에 따른 부하 불평형에 의해 발생하는 전력품질 저하, 전력기기 오작동 등에 능동적인 대처는 역부족이다. 따라서 본 논문에서는 지능형 분전반 운용 알고리즘을 통한 부하관리 시스템을 제안하여 부하 불평형에 따른 피해를 최소화하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.189-205
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• 2000

We investigate the appropriate design and implementation of an Inductive Learning Alogrithm with a Neural Network in order to solve both inconsistent indexing and incomplete query problems on the web. Specifically, the proposed system based queries and documents in the field of Mathematics shows how inductive learning method and neural networks can apply to information retreival. Also, this study examines all of parameters of the neural networks -- the number of node in input and output, hidden layer size and learning parameters etc. -- which are significant in determining how well the neural network will converge.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.1
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• pp.38-51
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• 2023

We propose an intelligent interface algorithm using hand gesture recognition information based on artificial intelligence. This method is functionally an interface that recognizes various motions quickly and intelligently by using MediaPipe and artificial intelligence techniques such as KNN, LSTM, and CNN to track and recognize user hand gestures. To evaluate the performance of the proposed algorithm, it is applied to a self-made 2D top-view racing game and robot control. As a result of applying the algorithm, it was possible to control various movements of the virtual object in the game in detail and robustly. And the result of applying the algorithm to the robot control in the real world, it was possible to control movement, stop, left turn, and right turn. In addition, by controlling the main character of the game and the robot in the real world at the same time, the optimized motion was implemented as an intelligent interface for controlling the coexistence space of virtual and real world. The proposed algorithm enables sophisticated control according to natural and intuitive characteristics using the body and fine movement recognition of fingers, and has the advantage of being skilled in a short period of time, so it can be used as basic data for developing intelligent user interfaces.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.17-25
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• 2006

An intelligent game has been studied for some time, and the main purpose of the study was to win against human by enhancing game skills. But some commercial games rather focused on adaptation of the user's behavior in order to bring interests on the games. In this study, we are suggesting an adaptive reinforcement learning algorithm, which focuses on the adaptation of user behavior. We have designed and developed the Othello game, which provides large state spaces. The evaluation of the experiment was done by playing two reinforcement learning algorithms against Min-Max algorithm individually. And the results show that our approach is playing more improved learning rate, than the previous reinforcement learning algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.53-56
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• 2006

최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표불의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.