• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.295-298
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• 2008

본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1442-1445
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• 2010

오늘날 통신기술의 급속한 발달에 따라 자동화 및 무인화 서비스를 제공하는 지능형 선박에 대한 연구, 개발이 활발이 진행 되고 있다. 이에 선박 내 각 장비들의 기능이 고도화 됨으로써, 선박네트워크 환경에서 이들 장비를 효율적으로 제어할 수 있는 연구가 필요한 실정이다. 지능형 선박의 백본 네트워크는 네트워크 구축 환경의 제약과 자동화 및 무인화 특징을 가진다는 점에서, 선박의 사고로 인한 네트워크의 결손이 큰 재해를 가져올 수 있으므로 고수준의 생존성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 고생존 선박 통신망을 고려하여 네트워크 통신 장비들이 이중화 경로를 통해 서로 연결된 이중화 네트워크 토폴로지를 최소의 비용으로 설계하였다. 설계한 이중화 네트워크 토폴로지를 이론적 분석 및 ILP(Integer Linear Programming)를 통해 실험한 결과, 네트워크 생존성에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.58-61
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• 2008

본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1009-1012
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• 2000

본 논문은 현재 개발되고 있는 원격 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템의 호출 매체 결정 알고리즘에 대하여 기술한다. 이 호출 시스템은 중환자실에 입원중인 환자의 상태 변화에 따라 담당 의사나 환자 보호자를 신속하게 연락하는 역할을 담당한다. 전달되는 메시지는 연락 시점과 연락의 긴급성에 따라서 유선전화, 무선전화, 호출기, 전자우편, fax 등의 통신 매체를 한 개 또는 두 개 이상 이용하여 전달된다. 이러한 메시지의 효율적인 전달을 위하여 본 연구에서는 불확실성 추론 방법인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 주어진 상황에서 가장 효과적인 전달 매체를 선택하는 알고리즘을 개발하였다. Dempster-Shafer 이론을 사용함으로서, 불확실한 상황에서 효율적이고 합리적으로 메시지 전달 매체를 결정할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.301-313
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• 2015

Robot technology has become a crucial part of today's business operation. In fact, more manufacturing firms have been utilizing robot technology in order to increase operational efficiency and productivity. Thus, this study develops the research model investigating firms; behavior for process innovation with intelligent robot. Three categories - Technical, Entrepreneur, and Environmental characteristic - are proposed in the research model as determinants of process innovation. These three characteristics include six variables(Perceived Direct Usefulness, Perceived Indirect Usefulness, Innovation, Risk Senstivity, Perceived Industry Pressure, and Perceived Government Pressure) as influencing factors on process innovation. The data from 77 employee at manufacturing firms were analyzed to test proposed hypotheses. The results reveal that all variables with exception of Perceived Government Pressure have a significant influence on process innovation. Based on the study results, theoretical and practical implications for process innovation with intelligent robot technology are discussed.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.7 no.2
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• pp.109-116
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• 2004

Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.17C no.1
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• pp.119-128
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• 2010

In the shipbuilding industry, due to the global trends where the number of IT (Information Technology) devices of a smart ship have been increased rapidly, the need to develop a new shipboard backbone network has recently emerged for integrating and managing the IT devices of a smart ship efficiently. A shipboard backbone network requires high survivability because it is constructed in automatic and unmanned smart ships where a failure of the backbone network can cause critical problems. The purpose of this paper thus is to study SAN (Ship Area Network) as a efficient shipboard backbone network, considering particularity of shipboard environment and requirement of high survivability. In order to do so, we designed a dual network topology that all network nodes, including the IT devices installed in a smart ship, are connected each other through dual paths, and reuding tht IT devices pnstalles supporices network survivability as well as t Iffic efficiency for the dual network topology. And then, we verified the performance of the suggested SAN by theoretical and practical analysis including the graph theory, the probability theory, implemental specifications, and computer simulations.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.10 no.2
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• pp.201-208
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• 2006

This study is to make in-depth and supplementary web-based courseware concerning each student's developed intelligence. The seventh elementary school social studies in-depth and supplementary curriculum is student-centered curriculum that concerns a student's learning ability, aptitude, concern, interesting. career and so on. But, present social science courseware does study without regard to learners's interest and aptitude So in this study, We have a target to build and develope web-based devise that helps student's in-depth and supplementary learning after evaluating multiple intelligence. That should be based on student's favorite intelligence in multiple intelligence theory. Considering Intrapersonal intelligence, Interpersonal intelligence, Musical intelligence, Bodily-kinesthetic intelligence, Logical-mathematical intelligence, Linguistic intelligence, Spatial intelligence, We expect student's effective in-depth and supplementary learning based on each student's interest and capability.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.623-643
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• 2017

최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.348-353
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• 2013

Recently, control theory including stochastic optimal control and various machine-learning-based artificial intelligence methods have become major tools in the field of financial engineering. In this paper, we briefly review some recent papers utilizing stochastic optimal control theory in the fields of the pair trading for mean-reverting markets and the trend-following strategy, and consider a couple of strategies utilizing both stochastic optimal control theory and machine learning methods to acquire more flexible and accessible tools. Illustrative simulations show that the considered strategies can yield encouraging results when applied to a set of real financial market data.