• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.179-191
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권2호
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• pp.259-270
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• 2013

A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.65-73
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• 2014

An overall responding security-centered framework is necessary required for infringement accidents, failures, and cyber threats. On the other hand, the correspondence structures of existing administrative, technical, physical security have weakness in a system responding to complex attacks because each step is performed independently. This study will recognize all internal and external users as a potentially threatening element. To perform connectivity analysis regarding an action, an intelligent convergence security framework and road map is suggested. A suggested convergence security framework was constructed to be independent of an automatic framework, such as the conventional single solution for the priority defense system of APT of the latest attack type, which makes continuous reputational attacks to achieve its goals. This study suggested the next generation convergence security framework to have preemptive responses, possibly against an APT attack, consisting of the following five hierarchical layers: domain security, domain connection, action visibility, action control, and convergence correspondence. In the domain, the connection layer suggests a security instruction and direction in the domains of administrative, physical and technical security. The domain security layer has consistency of status information among the security domain. A visibility layer of an intelligent attack action consists of data gathering, comparison and decision cycle. The action control layer is a layer that controls the visibility action. Finally, the convergence corresponding layer suggests a corresponding system of before and after an APT attack. The administrative security domain had a security design based on organization, rule, process, and paper information. The physical security domain is designed to separate into a control layer and facility according to the threats of the control impossible and control possible. Each domain action executes visible and control steps, and is designed to have flexibility regarding security environmental changes. In this study, the framework to address an APT attack and load map will be used as an infrastructure corresponding to the next generation security.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1264-1274
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• 2015

Human action recognition received many interest in the computer vision community. Most of the existing methods focus on either construct robust descriptor from the temporal domain, or computational method to exploit the discriminative power of the descriptor. In this paper we explore the idea of using local action attributes to form an action descriptor, where an action is no longer characterized with the motion changes in the temporal domain but the local semantic description of the action. We propose an novel framework where introduces local action attributes to represent an action for the final human action categorization. The local action attributes are defined for each body part which are independent from the global action. The resulting attribute descriptor is used to jointly model human action to achieve robust performance. In addition, we conduct some study on the impact of using body local and global low-level feature for the aforementioned attributes. Experiments on the KTH dataset and the MV-TJU dataset show that our local action attribute based descriptor improve action recognition performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1457-1465
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• 2019

3D convolution is to stack multiple consecutive frames to form a cube, and then apply the 3D convolution kernel in the cube. In this structure, each feature map of the convolutional layer is connected to multiple adjacent sequential frames in the previous layer, thus capturing the motion information. However, due to the changes of pedestrian posture, motion and position, the convolution at the same place is inappropriate, and when the 3D convolution kernel is convoluted in the time domain, only time domain features of three consecutive frames can be extracted, which is not a good enough to get action information. This paper proposes an action recognition method based on feature fusion of 3D convolutional neural network. Based on the VGG16 network model, sending a pre-acquired optical flow image for learning, then get the time domain features, and then the feature of the time domain is extracted from the features extracted by the 3D convolutional neural network. Finally, the behavior classification is done by the SVM classifier.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.92-99
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• 2013

최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.

• Wind and Structures
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• 제13권6호
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• pp.487-498
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• 2010

When designing structures to the wind action, the variation of the mean wind velocity and turbulence parameters with the height above the ground must be taken into account. This paper presents the numerical simulation results of atmospheric boundary layer (ABL) airflows, in a numerical domain with no obstacles and with a cubic building. The results of the flow characterization, obtained with the FLUENT CFD code were performed using the ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model with the MMK modification. The mean velocity and turbulence intensity profiles in the inflow boundary were defined in accordance with the Eurocode 1.4, for different conditions of aerodynamic roughness. The maintenance of the velocity and turbulence characteristics along the domain were evaluated in an empty domain for uniform incident flow and the ABL Eurocode velocity profiles. The pressure coefficients on a cubic building were calculated using these inflow conditions.

• 인지과학
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권1호
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• pp.58-67
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• 2000

엔터프라이즈 네트웍의 크기가 커지고 그 관리 범위가 넓어짐에 따라 분산 망 관리 시스템의 수용을 요구하게 되었고 또한 표준 프레임웍들간의 상호 연결 및 작용이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 네트웍 관리 프레임웍인 SNMP도메인과 분산 객체 기술의 하나인 CORBA도메인간의 통합 관리를 위한 구현 방안을 제시한다. 표준에서 사용하는 직접 변환은 객체 지향적인 특성을 표현하고 있지 않으며, action을 위한 속성의 정의가 다른 속성과 구별되지 않는 등의 한계를 지니고 있다. 이러한 한계점은 추상적 변환 방법을 통해 새로운 클래스의 정의, 명확한 메쏘드 정의라는 방법으로 충분히 극복될 수 있다. 직접 변환의 편리함과 추상적 변환의 효율적인 관리 정보의 구축이라는 장점을 이용한 직접 변환과 추상적 변환의 혼용을 통한 정보 모델 변환 방법을 이용한 게이트웨이의 개발 방법을 제시한다. 이러한 통합 관리 시스템 구축은 CORBA/SNMP 간의 효율적인 통합 관리를 제공한다.

• Archives of Pharmacal Research
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• 제22권4호
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• pp.329-334
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• 1999

Insulin stimulates glucose uptake in muscle and adipose cells primarily by recruiting GLUT4 from an intracellular storage pool to the plasma membrane. Dysfunction of this process known as insulin resistance causes hyperglycemia, a hallmark of diabetes and obesity. Thus the understanding of the mechanisms underlying this process at the molecular level may give an insight into the prevention and treatment of these health problems. GLUT4 in rat adipocytes, for example, constantly recycles between the cells surface and an intracellular pool by endocytosis and exocytosis, each of which is regulated by an insulin-sensitive and GLUT4-selective sorting mechanism. Our working hypothesis has been that this sorting mechanism includes a specific interaction of a cytosolic protein with the GLUT4 cytoplasmic domain. Indeed, a synthetic peptide of the C-terminal cytoplasmic domain of GLUT4 induces an insulin-like GLUT4 recruitment when introduced in rat adipocytes. Relevance of these observations to a novel euglycemic drug design is discussed.