• 스마트미디어저널
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• 제3권4호
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• pp.35-40
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• 2014

바이오센서와 디지털 섬유의 개발로 생체신호를 측정할 수 있는 디지털 의류는 개인의 건강, 독거노인 관리와 스포츠 활동 등 여러 분야에서 사용할 수 있다. 본 논문은 디지털 의류를 착용하여 24시간 측정된 생체신호와 GPS 정보 기반의 사용자의 스트레스 상태, 맥박, 위치, 운동량을 분석하기 위한 데이터베이스 구조와 표준 HL7 메타모델기반의 XML 문서로 저장하는 저장소를 설계한다. 저장된 정보를 분석하여 사용자의 시간에 따른 스트레스 상태 및 운동량 등을 확인 할 수 있다. 또한, 실시간으로 사용자의 맥박, 위치, 운동 강도, 응급상황을 파악할 수 시스템이다. 본 논문은 생체신호를 수집하여 분석하는 시스템구현에 대하여 기술한다.

• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.41-55
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• 2003

This paper investigates the tonal patterns of English information structure composed of topic and focus. It has been argued in previous theories that there is a significant relationship between English topic-focus structure and intonation. The English topic is marked with L+H* pitch accent and focus is marked with H* pitch accent. These theories, however, are oversimplified ones since they do not consider the contextual differences of topic and focus. To examine more concrete tonal patterns of English topic and focus, we classified topic into two subcategories of reminding topic and old-information topic. Focus was categorized into three: information focus, contrastive focus, and reference focus. The overall results show that native English speakers are inclined to use both the L+H* and H* pitch accent for the topic and focus of an utterance. We also observe a tendency to deaccentuate the topics given as old information and to mark the topics given as noun phrase with H* pitch accent. As for the intonation of focus, H* pitch accent is the most frequent type of accent, but L+H* also shows a high percentage of implementation especially in the context of correction or contrast.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.545-555
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• 1991

본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.127-133
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• 2011

Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1388-1391
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• 2010

In this paper, we present a design and implementation of U-learning system using pen based augmented reality approach. Student has been given a smart pen and a smart study book, which is similar to the printed material already serviced. However, we print the study book using CMY inks, and embed perceptually invisible dot patterns using K ink. Smart pen includes (1) IR LED for illumination, IR pass filter for extracting the dot patterns, and (3) camera for image captures. From the image sequences, we perform topology analysis which determines the topological distance between dot pixels, and perform error correction decoding using four position symbols and five CRC symbols. When a student touches a smart study books with our smart pen, we show him/her multimedia (visual/audio) information which is exactly related with the selected region. Our scheme can embed 16 bit information, which is more than 200% larger than previous scheme, which supports 7 bits or 8 bits information.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권3호
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• pp.12-20
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• 2023

Deep learning-based anomaly detection technology is used in various fields such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. In particular, this technology is applied in various fields such as monitoring manufacturing equipment abnormalities, detecting financial fraud, detecting network hacking, and detecting anomalies in medical images. However, in the field of construction and architecture, research on deep learning-based data anomaly detection technology is difficult due to the lack of digitization of domain knowledge due to late digital conversion, lack of learning data, and difficulties in collecting and processing field data in real time. This study acquires necessary data through IoT (Internet of Things) from the viewpoint of monitoring for environmental management of architectural spaces, converts them into a database, learns deep learning, and then supports anomaly patterns using AI (Artificial Infelligence) deep learning-based anomaly detection. We propose an implementation process. The results of this study suggest an effective environmental anomaly pattern detection solution architecture for environmental management of architectural spaces, proving its feasibility. The proposed method enables quick response through real-time data processing and analysis collected from IoT. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, performance analysis is performed through prototype implementation to derive the results.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권6호
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• pp.43-51
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• 2004

본 논문에서는 입력패턴을 triple rail-coding 방식으로 표현한 후 입력의 직렬연결 방법으로 기호치환을 수행하는 광 병렬 변형부호화자리수 가산 시스템을 제안하였다. Triple rail-coding 방식으로 변형부호화자리수 입력을 표현할 때 중복연산 결과가 나오는 입력들은 동일한 패턴으로 전처리하여 기호치환과정의 규칙수를 줄였고, 광 구현시 공간 이동된 입력패턴을 직렬로 연결하여 광을 통과시킴으로써 공간 이동 연산, NOR 연산, 그리고 문턱치 연산과정이 필요 없는 광 가산기를 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1739-1747
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• 1994

본 연구에서는 비균일 배열 안테나의 방사패턴 합성을 위하여 폭이 다른 마이크로스트립 패치 안테나를 급전소자 하는 급전 방식에 대하여 연구하였다. 마이크로스트립 패치 안테나는 전송선로 모델 해석 방법을 적용하여 해석하였으며, 급전소자 간의 급전 선로 길이가 h_g의 정수 배가되면 안테나 각 급전소자의 상대적 전류 비와 입력 어드미턴스의 비가 같음을 유도하였다. 급전소자의 수가 각각 6개와 9개로 제작된 비균일 구형 마이크로스트립 패치 배열 안테나를 실험한 결과 방사패턴에 대한 이론치와 실험치가 잘 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구 결과는 비균일 배열 안테나를 구현하기 위한 급전 방식으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.316-321
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• 2008

Advanced computer network technology enables computers to be connected in an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, which makes it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increases false negatives. Intrusion detection and analysis technologies are thus required. This paper investigates the asymmetric costs of false errors to enhance the performances the detection systems. The proposed method utilizes the network model to consider the cost ratio of false errors. By comparing false positive errors with false negative errors, this scheme achieved better performance on the view point of both security and system performance objectives. The results of our empirical experiment show that the network model provides high accuracy in detection. In addition, the simulation results show that effectiveness of anomaly traffic detection is enhanced by considering the costs of false errors.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.555-561
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• 2014

게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.