Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.35-38
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2003
최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.195-200
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2004
Computer games use an intelligent method called flocking for boids' group behavioral modeling. Flocking can naturally model group behavioral patterns of unpredictable forms such as birds and fishes using some computer resource. In this paper, we implemented an ecosystem which is composed of predator and prey for group behavioral modeling of real underwater ecosystem. Also fuzzy logic is applied to implement instinct desire of ecosystem elements. As the result, we confirmed that the model can overcome breakdown of ecosystem and model naturally ecosystem behavior.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.247-248
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2019
본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.63-64
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2020
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.1127-1132
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2002
LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되어가고 있다. Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 그러나 CA가 생성하는 패턴의 분석이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 선형 nongroup CA의 일반적인 성질과 여원 벡터가 선형 nongroup CA의 0-트리의 0이 아닌 상태인 경우 이로부터 유도되는 여원 TPNCA의 상태들의 행동을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.47-50
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2000
최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.163-166
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2005
홈 네트워크 환경에서의 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어 개념을 기반으로 본 논문에서는 사용자가 홈 내 상황에 대한 정보를 얻기 위해 사용자의 행동 패턴을 분석하여 개인적 성향을 가미한 서비스를 구성원 각자에게 제공함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용하여 자체 인증 기법을 통한 정상적인 인증을 거쳐 홈 서버에 접속을 하게 되는데 이러한 방식은 기존 시스템보다 가벼우면서도 강인한 인증 절차를 가져오도록 보안적인 접근을 꾀했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.241-244
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2005
정보통신 기술의 급격한 발전으로 등장한 첨단 시스템의 활용과 지능형 홈에 대한 관심이 확산되고 있다. 홈 네트워킹 기술과 다양한 멀티미디어 응용의 발달로 생활의 편리화를 추구하기 위한 많은 노력들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비퀴터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화 처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.490-492
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2002
본 논문은 물 속 유충인 깔따구의 움직임을 관찰한 데이터에 Active Contour Model을 적용하여 깔따구 상태의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 1987년 소개된 Active Contour Model은 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 영상의 에너지 값을 최소화하는 방향으로 진화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾게 하는 영상분할 방법이다. Chan과 Vese에 의해 개선된 Model을 이용하여 다이아지논이 처리되기 전과 후의 깔따구 행동 패턴의 특징을 찾아낸다. 우선 깔따구의 움직임 궤적을 0.25초를 간격으로 관찰하여 구해진 속도벡터의 위상영상을 만든다.그리고 위상영상에 Active Contour를 두어 진화시키면서 시간에 따라 감소하는 에너지 값의 그래프에서 구해진 기울기로 깔따구 행동 패턴의 특징을 추출한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.49-51
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2001
데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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