• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.11
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• pp.837-850
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• 2002

In this paper, we propose an EEG-based response time prediction method during a yes/no cognitive decision task. In the experimental task, a subject goes through responding of visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining CT (cut time), ST (selection time), and RP (repeated period). Based on the assumption between ST and RT in the mental model, we predict subjects' response time by detection of selection time. To recognize the subjects' selection time ST, we extract 3 types of feature from the filtered brain waves at frequency bands of $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ waves in 4 electrode pairs combined by spatial relationships. From the extracted features, we construct specific rules for each subject and meta rules including common factors in all subjects. Applying the ST detection rules to 8 subjects gives 83% success rates and also shows that the subjects will hit a key in 0.73 seconds after ST detected. To validate the detection rules and parameters, we test the rules for 2 subjects among 8 and discuss about the experimental results. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer-interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.622-624
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• 2004

게임 산업은 게임콘텐츠의 개발 및 활용을 통한 오락성과 대중성을 특징으로 하는 종합 엔터테인먼트 산업이며, 주변 산업과의 연관성이 높아 부가가치 창출이 용이한 21세기 미래 산업이다. 이러한 게임제작의 궁극적인 목적은 수요자가 만족하는 게임을 개발하여 최대한 많이 판매하는 것이므로 하나의 게임 나아가서는 게임산업의 경쟁력을 높이기 위해서 게임 공급자나 수요자가 만족하는 게임을 제작 및 개발할 수 있도록 기존 또는 향후 개발되는 게임의 만족도를 정량적으로 평가할 수 있는 모델 개발이 필요한 실정이다. AHP기법을 통하여 게임개발에 필요한 게임구성요소에 대한 설문조사 및 자료조사를 통하여 게임콘텐츠를 평가할 수 있는 구성요소를 도굴하고 이 요소들이 차지하는 비중을 판별하여 영향을 끼치는 요인의 내용과 그 크기를 평가할 수 있는 방법으로서 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.98-100
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• 1998

실시간 시스템은 서버와 같은 공유자원들에 대해서 보다 높은 우선순위 활동의 최악 블록시간(worst case blocking time)을 결정해야한다. 현재까지 분산 시스템을 위한 여러 서버 모델들이 제안되었으며 이러한 서버모델들에 우선순위 규약을 적용하여 실시간성을 높이고 있다. 본 논문에서는 RT- Mach에서 실시간성을 향상시키기 위한 새로운 모델을 제시하여 우선순위 반전 문제를 해결하기 위해 동적 스레드 관리자(dynamic thread manager) 를 제안하였다. 기존의 여러 서버 모델들과 달리 서버마다 동적 스레드 관리자를 두어 작업자 그룹내에서 유혹 스레드(idle thread)와 바쁜스레드 (busy thread ) 판별하여 적절한 스레드를 선정, 조정하고 서버로부터의 요구에 대해 최상위 우선순위를 할당하여 서버간의 우선순위 반전을 중이고 실시간성을 향상시키고자 했다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.71-74
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• 2000

전보(Telegram)는 우리의 생활에서 필요한 정보통신 시스템이다. 지금까지 전보의 기능은 긴급하거나 짧은 정보의 내용을 전화국의 메신저를 통해 문자위주로 변환하여 수신자에게 전달하고있다. 이와는 달리 음성 전보 시스템(Voice Telegram System)은 기존의 문자전달방식에 음성을 가미한 것으로서 발신자의 목소리도 함께 기록하여 수신자에게 전달하는 방식이다. 본 논문에서 음성 전보에 적합한 알고리즘을 새로이 제안하다. 유/무성음 판별 후 유성음에 대해 피치주기별로 유사도를 측정하여 유사도가 낮은 파형은 전송하고 유사도가 높은 파형은 피치와 에너지 정보만 전송하는 방법이다. 실험결과 전체 음성에 대해서 $41\%$의 압축율과 MOS 테스트 결과 4.1을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.4
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• pp.661-667
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• 2008

We examine the major factors governing the travel time for commuters in the Seoul metropolitan area. To identify the determinants of the commuting time for residents with jobs in the city centre, a multiple regression analysis is performed using household survey data. The results reveal that commuters in Seoul place higher value on time than on living space. Thus, we may conclude that recent trends in income segregation in Seoul are not the result of increased housing demand but of dispersed jobs and better amenities offered in the suburbs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.253-255
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• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 프레임워크에서 미디어 관리자의 설계와 구현을 기술한다. 미디어 관리자는 스트리밍 프레임워크 내에서 미디어 스트림이 어떠한 타입의 소스로부터 얻어지며, 어떠한 종류의 스트림인가를 판별하고, 그 미디어를 가장 적절하게 처리할 수 있는 코덱을 선택한 후, 어떠한 미디어 디바이스를 통해 재생되어야 효과적인지를 식별하고 관리하기 위해서 필요하다. 제안된 미디어 관리자는 미디어 소스와 싱크 모듈로 구성되어 있는데, 이는 멀티미디어 데이터베이스와 연동기능을 지원함으로써 높은 부가가치 서비스 제공을 가능케 하였고, RTP/RTSP 소스필터나 WinAmp 게이트웨이 기능도 지원함으로써 융통성을 제공한다. 더욱이, 향후 새로운 형태의 미디어 소스가 출현하더라도 이를 용이하게 스트리밍 프레임워크에 추가시켜 서비스할 수 있는 유연성과 확장성을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.971-974
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• 2004

게임 산업은 게임콘텐츠의 개발 및 활용을 통한 오락성과 대중성을 특징으로 하는 종합 엔터테인먼트 산업이며, 주변 산업과의 연관성이 높아 부가가치 창출이 용이한 21세기 미래 산업이다. 이러한 게임제작의 궁극적인 목적은 수요자가 만족하는 게임을 개발하여 최대한 많이 판매하는 것이므로 하나의 게임 나아가서는 게임산업의 경쟁력을 높이기 위해서 게임 공급자나 수요자가 만족하는 게임을 제작 및 개발할 수 있도록 기존 또는 향후 개발되는 게임의 만족도를 정량적으로 평가할 수 있는 모델 개발이 필요한 실정이다. AHP기법을 통하여 게임개발에 필요한 게임경험요소에 대한 설문조사 및 자료조사를 통하여 게임콘텐츠를 평가할 수 있는 경험요소를 도출하고 이 게임경험요소들이 차지하는 비중을 판별하여 영향을 끼치는 요인의 내용과 그 크기를 평가할 수 있는 방법으로서 기여하고자 한다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.39 no.2
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• pp.112-119
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• 2009

Objective: To develop a mixed dentition analysis method in consideration of the normal variation of tooth sizes. Methods: According to the tooth-size of the maxillary central incisor, maxillary 1st molar, mandibular central incisor, mandibular lateral incisor, and mandibular 1st molar, 307 normal occlusion subjects were clustered into the smaller and larger tooth-size groups. Multiple regression analyses were then performed to predict the sizes of the canine and premolars for the 2 groups and both genders separately. For a cross validation dataset, 504 malocclusion patients were assigned into the 2 groups. Then multiple regression equations were applied. Results: Our results show that the maximum errors of the predicted space for the canine, 1st and 2nd premolars were 0.71 and 0.82 mm residual standard deviation for the normal occlusion and malocclusion groups, respectively. For malocclusion patients, the prediction errors did not imply a statistically significant difference depending on the types of malocclusion nor the types of tooth-size groups. The frequency of prediction error more than 1 mm and 2 mm were 17.3% and 1.8%, respectively. The overall prediction accuracy was dramatically improved in this study compared to that of previous studies. Conclusions: The computer aided calculation method used in this study appeared to be more efficient.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.61 no.1
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• pp.163-194
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• 2009

The purposes of the presented study were to investigate the characteristics related to the acculturation strategies and to investigate characteristics which discriminated the acculturation strategies among immigrated women in Korea based on the multidimensional perspective on acculturation. The study was designed as a social survey study. Data from 346 immigrated women were analyzed. Findings indicated that 37% of the respondents were marginalization, 30% were integration, 18% were segregation, and 15% were assimilation. Integration was associated with Vietnam nationality, younger age, lower level of education. Assimilation was related to longer period of residence, higher number of children, lower level of resilience. Marginalization was associated with North Korea, Japan, China nationality, older age, higher level of education. Segregation was related to older age, higher level of education, lower number of children. Also, Southeast nationality, age, level of education, spouse, and number of children significantly discriminated the acculturation strategies. Especially, the rate of correct discrimination was 80% only for integration. Practical implications from this study were discussed.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.19 no.3
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• pp.498-509
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• 2023

Purpose: This paper proposes a method detecting the falling of a maintenance worker in the underground utility tunnel, by applying deep learning techniques using CCTV video, and evaluates the applicability of the proposed method to the worker monitoring of the utility tunnel. Method: Each rule was designed to detect the falling of a maintenance worker by using the inference results from pre-trained YOLOv5 and OpenPose models, respectively. The rules were then integrally applied to detect worker falls within the utility tunnel. Result: Although the worker presence and falling were detected by the proposed model, the inference results were dependent on both the distance between the worker and CCTV and the falling direction of the worker. Additionally, the falling detection system using YOLOv5 shows superior performance, due to its lower dependence on distance and fall direction, compared to the OpenPose-based. Consequently, results from the fall detection using the integrated dual deep learning model were dependent on the YOLOv5 detection performance. Conclusion: The proposed hybrid model shows detecting an abnormal worker in the utility tunnel but the improvement of the model was meaningless compared to the single model based YOLOv5 due to severe differences in detection performance between each deep learning model