• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.147-152
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• 2019

사물인터넷(IoT), 빅데이터(BigData) 및 인공지능(AI)과 같은 최신 IT 기술로 인터넷 비즈니스가 성장함에 따라 인프라가 빠르게 성장하고 있습니다. 그러나 대부분의 회사에서는 제한된 수의 사람들이 많은 하드웨어와 소프트웨어를 관리해야합니다. 따라서 시스템 운영 상태, IT 서비스 및 주요 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator)를 모니터링하기 위한 PEMS (Polestar Enterprise Management System)을 적용합니다. 실시간 모니터 스크리닝은 시스템 오작동 및 빠른 응답을 방지합니다. PEMS를 사용하면 IT 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 구성 정보를 한눈에 볼 수 있으며 전체 종단 간 성능을 모니터링하여 문제가 실시간으로 발생하는 시기를 확인할 수 있습니다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.1-10
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• 2024

본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권11호
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• pp.3091-3097
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• 1994

An expert system for NC part programming of NC lathe (ESPP-1) is developed as a part of Computer-Adied Manufacturing system. Conventional computer-assisted part programming system essentially requires an NC part programmer who is an expert in NC part programming. But the developed ESSP-1 can allow an inexperienced person to make an excellent NC data for the NC Lathe without any problem, since the system has a knowledge base composed of EIA and ISO NC code, feed rate, spindle speed, machining coordinates selection, and tool selection etc., which were directly evoked from some skilled NC part programmers, and referenced some machining handbooks. This paper discusses the algorithm of the expert system for NC part programming of the NC lathe (ESPP-1) and the performance comparisons between the developed expert system and the conventional system.

• 대한산업공학회지
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• 제18권1호
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• pp.81-89
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• 1992

After much research on qualitative reasoning, the problem of ambiguities still hampers the practicality of this important AI tool. In this paper, the sources of ambiguities are examined in depth with a systems engineering point of view and possible directions to disambiguation are suggested. This includes some modeling strategies and an architecture of temporal inference for building unambiguous qualitative models of practical complexity. It is argued that knowledge of multiple levels in abstraction hierarchy must be reflected in the modeling to resolve ambiguities by introducing the designer's decisions. The inference engine must be able to integrate two different types of temporal knowledge representation to determine the partial ordering of future events. As an independent quantity management system that supports the suggested modeling approach, LIQUIDS(Linear Quantity-Information Deriving System) is described. The inference scheme can be conjoined with ordinary rule-based reasoning systems and hence generalized into many different domains.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.695-702
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• 2022

In this paper, we propose the method of a table structure recognition in various table types for document processing automation. A table with items surrounded by ruled lines are analyzed by detecting horizontal and vertical lines for recognizing the table structure. In case of a table with items separated by spaces, the table structure are recognized by analyzing the arrangement of row items. After recognizing the table structure, the areas of the table items are input into OCR engine and the character recognition result output to a text file in a structured format such as CSV or JSON. In simulation results, the average accuracy of table item recognition is about 94%.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.65-72
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• 2020

사물인터넷은 상호연결을 통한 초연결 사회를 구축하고, 이를 기반으로 사회적 문제 해결을 포함한 삶의 질 향상과 생산성 향상을 이루자는 것이며, 차세대의 국가 성장 동력이 될 것이다. 사물인터넷이 지향하는 오픈 공통 생태계는 '오픈(Open)'이라는 단어의 이해에서 출발할 수 있다. 사물인터넷은 이를 기반으로 기술 개발의 진입장벽들을 낮추는 기대효과를 얻을 수 있으며, 이러한 변화에서 OSSW와 OSHW가 IoT 생태계의 성숙을 가속화시키고 산업 간의 경계를 허물어 융합을 촉진시키는 데에 매우 큰 역할을 하고 있음은 확인할 수 있다. 최근에는 사물인터넷의 연결성(Connectivity)에 인공지능(AI)를 결합하여 집단지성을 만드는 지능형 사물인터넷으로 발전하고 있다. 여기서는 오픈소스에 대한 이해와 분석을 통해 사물인터넷의 발전방향을 분석하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3330-3344
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• 2023

This paper proposes an antenna performance prediction model in the autonomous driving radar manufacturing process. Our research work is based upon a challenge dataset, Driving Radar Manufacturing Process Dataset, and a typical AutoML machine learning workflow engine, Pycaret open-source Python library. Note that the dataset contains the total 70 data-items, out of which 54 used as input features and 16 used as output features, and the dataset is properly built into resolving the multi-output regression problem. During the data regression analysis and preprocessing phase, we identified several input features having similar correlations and so detached some of those input features, which may become a serious cause of the multicollinearity problem that affect the overall model performance. In the training phase, we train each of output-feature regression models by using the AutoML approach. Next, we selected the top 5 models showing the higher performances in the AutoML result reports and applied the ensemble method so as for the selected models' performances to be improved. In performing the experimental performance evaluation of the regression prediction model, we particularly used two metrics, MAE and RMSE, and the results of which were 0.6928 and 1.2065, respectively. Additionally, we carried out a series of experiments to verify the proposed model's performance by comparing with other existing models' performances. In conclusion, we enhance accuracy for safer autonomous vehicles, reduces manufacturing costs through AutoML-Pycaret and machine learning ensembled model, and prevents the production of faulty radar systems, conserving resources. Ultimately, the proposed model holds significant promise not only for antenna performance but also for improving manufacturing quality and advancing radar systems in autonomous vehicles.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.485-492
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• 2001

요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.800-812
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• 2018

본 논문은 최신 가상현실 미디어 기술동향과 다양한 분야에서 시도해 온 VR 멀미저감 방안을 리뷰하여, 가상현실 사용자의 인지적 수용성을 높이는 방안에 대해 논의하였다. 이를 통해 최신 미디어 기술의 사용자 가치제안 방식을 분석하고 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 개선하는 효율적 방안을 제안하였다. 생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 테스트 결과를 기술하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미 민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.