• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• v.18 no.2
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• pp.1-8
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• 2019

The blockchain is still new and unfamiliar. But blockchain appears to shake an entire technology innovation system. Blockchain is rapidly drawing attention in that it will be able to fundamentally revolutionize industry ecosystem. While cryptocurrency transactions and market capitalization have been popular in mass media, several platform operators in non-cryptocurrency areas such as jewelry, social networks, and entertainment, are also moving to introduce blockchain technology in full swing. In this brief note, we intend to present integrated theoretical strands to summarize various prospects for blockchain technology. Further, we want to provide a reflection as to whether this new technology gives opportunities, challenges, or risks to future society. Particularly, we point out one of its alternative and promising adoption that gives way to new forms of decentralized and autonomous organizations (DAOs).

• Journal of Korea Game Society
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• v.2 no.2
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• pp.52-59
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• 2002

This paper introduces FSM, statistical FSM and NFA that are used for assigning behaviors of NPCs in computer games. We propose a new method for remedy of the weakness of previous studies. We use the method of inferencing stochastic grammars to generate NPCs behaviors. Using this method we can generate a lot of MPCs or Computer Players behaviors automatically and the games will be more enjoyable.

• Knowledge Management Research
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• v.19 no.1
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.10 no.4
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• pp.172-182
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• 2021

We look at the business model development of a fan community platform 'Weverse' from two-sided platform (TSP) to multi-sided platform (MSP) and investigate its platform business model. From the Rocket Model's theoretical perspective, the results reveal that Weverse firstly focuses on inviting artists as many as possible starting from BTS, then attracts new artists' fans naturally. For success of this TSP, it forms MSP, 'Weverse Shop' to meet two sides' relevant needs timely and filtered. In third stage of connection, various partnerships are attempted in terms of open platform strategies. For instance, by combining 'VLive' and Weverse, Naver's fan platform business is transferred to Weverse. For core transaction through direct and indirect monetization, several cobranding activities are tried. Lastly, regarding optimization, newly born Weverse being launched in the first half of 2022 is supposed to create further synergies with Naver's R&D capabilities in data, AI, and other technologies like metaverse platform 'ZEPETO' which already sells clothing items of Weverse artists.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.188-189
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• 2018

본 논문에서는 색차 성분의 화면내 예측 모드인 CCLM( Cross Component Linear Model) 의 계산 복잡도 감소를 위하여 휘도 성분의 화면내 예측 모드에 따라 주변 참조 샘플 쌍을 선택적으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 67 가지 화면내 예측 모드를 3 개의 구간으로 나누고 각 구간별로 사용하는 참조 샘플 쌍의 위치를 정하여 사용하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI( All Intra) 환경에서 JEM7.0 대비 부호화 성능을 측정하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 JEM7.0 대비 Y, U, V 각각 평균 0.04%, 0.61%, 0.62% 의 BD-rate 손실 및 평균 2%, 최대 8% 부호화 시간 감소를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.235-237
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• 2018

많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.42-43
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• 2022

본 논문은 모바일 단말에서 실시간으로 동작하는 딥러닝 기반 경량 초고해상화 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 두 입력 텐서의 차원을 일치시켜야 하는 element-wise 덧셈 대신 concatenation을 활용해 연산량을 개선하고, float-to-int8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 weight clipping 및 regularization 기법을 활용해 초고해상화 화질 성능을 개선하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 모바일 초고해상화 기술을 화질 측면에서 0.12dB, 처리 속도 측면에서 13.6ms 개선하였고, Mobile AI & AIM 2022 실시간 이미지 초고해상화 대회에서 1등을 수상하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.8-9
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• 2022

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)에서는 NNVC(Neural Network-based Video Coding) EE(Exploration Experiment)를 통하여 화면내 예측을 포함한 신경망 기반의 부호화 기술들을 탐색하고 검증하고 있다. 본 논문에서는 VVC 에 채택되어 있는 다중 변환 선택(MTS: Multiple Transform Selection)에 따라서 적절한 예측 블록을 선택할 수 있는 TDIP(Transform-Dependent Intra Prediction) 모델을 제안한다. 실험결과 제안기법은 VVC 의 AI(All Intra) 부호화 환경에서 VTM(VVC Test Model) 대비 Y, U, V 에 각각 0.87%, 0.87%, 0.99%의 BD-rate 절감의 비디오 부호화 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.21-22
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• 2021

최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.158-159
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• 2020

초 고화질 영상의 등장과 동영상 스트리밍 서비스의 폭발적인 이용증가로 고품질로 영상을 압축할 수 있는 기술의 중요성이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 VVC 차세대 비디오 부호화기술에 따라 색차 블록의 화면 내 예측 시 정확한 예측각도를 측정하여 압축 성능을 더욱 향상시키는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR(Bjontegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 조건의 경우, Y(-0.01%), Cb(-0.07%), Cr(-0.05%)의 성능변화를 얻을 수 있었다.