• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.16-22
• /
• 2001

There is no doubt that agents play an increasingly predominant role in e-commerce, whether these are business-to-consumer or business-to-business applications. However most of the current e-commerce agents only support a single bid for a product at a fixed price. Although price is an important factor, it is not the only concern of both business and consumer. There is doubt as to whether such agents satisfv both parties. Negotiation on a variety of issues is needed in order to reach an agreement. In this paper, a computational agent negotiation(CAN) model is proposed to facilitate multiple-issue negotiation via an agent. The main contribution of the CAN model is it enables agent to participate actively in the negotiation with various feedback instead of simply an agreement or rejection.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.150-158
• /
• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• Journal of Computational Design and Engineering
• /
• 제3권3호
• /
• pp.250-265
• /
• 2016

Owing to our rapidly aging society, accessibility evaluation to enhance the ease and safety of access to indoor and outdoor environments for the elderly and disabled is increasing in importance. Accessibility must be assessed not only from the general standard aspect but also in terms of physical and cognitive friendliness for users of different ages, genders, and abilities. Meanwhile, human behavior simulation has been progressing in the areas of crowd behavior analysis and emergency evacuation planning. However, in human behavior simulation, environment models represent only "as-planned" situations. In addition, a pedestrian model cannot generate the detailed articulated movements of various people of different ages and genders in the simulation. Therefore, the final goal of this research was to develop a virtual accessibility evaluation by combining realistic human behavior simulation using a digital human model (DHM) with "as-is" environment models. To achieve this goal, we developed an algorithm for generating human-like DHM walking motions, adapting its strides, turning angles, and footprints to laser-scanned 3D as-is environments including slopes and stairs. The DHM motion was generated based only on a motion-capture (MoCap) data for flat walking. Our implementation constructed as-is 3D environment models from laser-scanned point clouds of real environments and enabled a DHM to walk autonomously in various environment models. The difference in joint angles between the DHM and MoCap data was evaluated. Demonstrations of our environment modeling and walking simulation in indoor and outdoor environments including corridors, slopes, and stairs are illustrated in this study.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3095-3111
• /
• 2018

Spectrum sensing (SS) is one of the fundamental tasks for cognitive radio. In SS, decisions can be made via comparing the test statistics with a threshold. Conventional adaptive algorithms for SS usually adjust their thresholds according to the radio environment. This paper concentrates on the issue of adaptive SS whose threshold is adjusted based on the Markovian behavior of primary user (PU). Moreover, Bayesian cost is adopted as the performance metric to achieve a trade-off between false alarm and missed detection probabilities. Two novel adaptive algorithms, including Markov Bayesian energy detection (MBED) algorithm and IMBED (improved MBED) algorithm, are proposed. Both algorithms model the behavior of PU as a two-state Markov process, with which their thresholds are adaptively adjusted according to the detection results at previous slots. Compared with the existing Bayesian energy detection (BED) algorithm, MBED algorithm can achieve lower Bayesian cost, especially in high signal-to-noise ratio (SNR) regime. Furthermore, it has the advantage of low computational complexity. IMBED algorithm is proposed to alleviate the side effects of detection errors at previous slots. It can reduce Bayesian cost more significantly and in a wider SNR region. Simulation results are provided to illustrate the effectiveness and efficiencies of both algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권4호
• /
• pp.55-68
• /
• 2023

In recent years, the Television White Space (TVWS) has attracted the interest of many researchers due to its propagation characteristics obtainable between 470MHz and 790MHz spectrum bands. The plenty of unused channels in the TV spectrum allows the secondary users (SUs) to use the channels for broadband services especially in rural areas. However, when the number of SUs increases in the TVWS wireless network the aggregate interference also increases. Aggregate interferences are the combined harmful interferences that can include both co-channel and adjacent interferences. The aggregate interference on the side of Primary Users (PUs) has been extensively scrutinized. Therefore, resource allocation (power and spectrum) is crucial when designing the TVWS network to avoid interferences from Secondary Users (SUs) to PUs and among SUs themselves. This paper proposes a model to improve the resource allocation for reducing the aggregate interface among SUs for broadband services in rural areas. The proposed model uses joint power and spectrum hybrid Firefly algorithm (FA), Genetic algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) which is considered the Co-channel interference (CCI) and Adjacent Channel Interference (ACI). The algorithm is integrated with the admission control algorithm so that; there is a possibility to remove some of the SUs in the TVWS network whenever the SINR threshold for SUs and PU are not met. We considered the infeasible system whereby all SUs and PU may not be supported simultaneously. Therefore, we proposed a joint spectrum and power allocation with an admission control algorithm whose better complexity and performance than the ones which have been proposed in the existing algorithms in the literature. The performance of the proposed algorithm is compared using the metrics such as sum throughput, PU SINR, algorithm running time and SU SINR less than threshold and the results show that the PSOFAGA with ELGR admission control algorithm has best performance compared to GA, PSO, FA, and FAGAPSO algorithms.

• 인지과학
• /
• 제15권4호
• /
• pp.1-14
• /
• 2004

동일한 시선방향에 놓여있는 두 대상의 경우 공간적으로 가까운 영역에서 급격한 깊이 변화가 발생된다. 이 상황은 고전적인 계산 모형들이 상의 대응 문제를 해결하는 과정에서 적용하고 있는 제약들의 가정과 배치되므로, 이 상황에서 얻어진 정신물리학적 결과는 여러 제약들의 타당성을 검토하는 데 유용하게 사용되어 왔다. 두 못 착시와 같이 두 대상이 동일시선에 놓여있는 상황에서는 각 대상의 양안 시차에 해당하는 입체시 깊이가 지각되지 않는다는 정신물리학적 결과와는 달리 동일시선에 무선점으로 구성된 두 표면이 주어지는 경우 각 표면은 해당 표면에 속한 점들의 양안시차에 해당되는 입체시 깊이가 지각된다. 두 상황에서 얻어진 상충된 결과가 양안시기제가 상의 대응 문제를 해결하는 방식의 차이 때문에 발생된 것인지, 단순히 무선점 표면을 구성하는 표면 요소인 각 점들의 시선방향이 고려되지 않았기 때문에 발생된 것임을 확인하기 위해 표면 요소들의 시선방향을 조작한 후 표면의 입체시 깊이를 조사하였다. 실험 1에서는 깊이가 각기 다른 표면을 가지는 무선점 입체 그림(random-dot stereogram: 이후 RDS)을 중첩시키면서 각 표면에 속한 점들의 시선 방향이 동일한 조건과 서로 다른 조건에서 지각되는 표면의 입체시 깊이를 측정하였다. 실험 2에서는 윤곽선에 의해 규정된 표면의 입체시 깊이가 다른 자극과의 시선방향에 따라 변화되는 지를 조사하였다. 두 실험 모두에서 다른 대상과 동일 시선에 주어진 표면의 경우에도 표면 요소들의 시선방향이 다른 경우 각 표면 요소의 양안시차와 유사한 입체시 깊이가 지각된 반면, 표면 요소들의 시선방향이 동일한 경우 표면의 입체시 깊이는 해당 표면 요소의 양안 시차보다 과소평가되었고 그 깊이 정도는 두 못 착시에서 발견되었던 입체시 깊이와 유사하였다. 이러한 결과는 각 표면 요소들의 시선 방향이 고려될 경우 두 점 상황과 두 표면 상황에서 상의 대응 문제는 유사한 방식으로 해결되며, 표면의 시선방향보다 표면 요소의 시선방향이 중요함을 시사한다. 본 연구에서 밝혀진 결과를 계산 모형의 여러 제약조건의 유용성 맥락에서 논의하였다.

• 인지과학
• /
• 제28권2호
• /
• pp.111-131
• /
• 2017

연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델 연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

4차 산업 혁명에 따라 전 세계에서는 이에 맞는 새로운 인재를 양성하고자 SW 교육을 강조하고 있다. 이런 세계적 흐름에 맞추어 우리나라에서도 2015 개정교육과정에서 SW 교육을 필수화하였다. 하지만 우리나라 초등 SW교육은 블록 기반 프로그래밍 언어의 활용에 편중되어 있다. 또한 목표 설정 및 내용 구성에 있어 정의적 영역의 신장은 소홀하고 지식, 기능적 영역의 신장에만 집중되는 경향이 있다. 이에 본 연구에서는 텍스트 기반 프로그래밍 언어 중에서 최근 각광받고 있는 파이썬과 정의적 영역인 '공동체 역량'의 신장을 고려하여 팀 공유정신모형 개념을 활용한 SW교육 방법을 탐구하였다. 팀 공유정신모형 형성 정도가 유사한 두 집단에 t-검정을 수행해 본 결과, 본 연구에서 제시한 SW학습방법을 적용한 집단 내 학습자들의 팀 공유정신모형 형성에 효과가 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
• /
• 제22권3호
• /
• pp.299-326
• /
• 2011

소설, 블로그, 채팅 메시지, 상품평 등의 텍스트는 전반적인 정서의 흐름을 가지고 있다. 텍스트 간의 정서 흐름의 유사도를 비교하면 유사한 정서 흐름을 갖는 텍스트를 분류할 수 있고, 상품 추천이나 의견 수집 등에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 텍스트에서 정서 단어를 순차적으로 추출하고 쾌-불쾌, 활성화의 2차원으로 분석하여 텍스트의 정서 흐름을 파악하였다. 또한 텍스트의 순차적인 흐름을 시간 차원으로 설정하여 텍스트의 전반적인 정서 흐름인 '지배 정서(dominant emotion)'를 파악하기 위하여 쾌-불쾌, 활성화, 시간의 3차원 공간에서 정서 흐름을 탐색하였다. 또한 이 3차원 공간 안에서 유클리드 거리를 사용하여 지배 정서 흐름의 유사도를 계산함으로써 유사한 정서 흐름을 가지는 텍스트를 분류하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 한국 근대 단편 소설들을 분석하여 지배 정서를 분석하였고 유사한 지배 정서를 가지는 소설들을 분류하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.651-662
• /
• 1998

Mathematics is means for making sense of one's experiential world and products of human activities. A usefulness of mathematics is derived from this features of mathematics. Keeping the meaning of situations during the mathematizing of situations. However, theories about the development of mathematical concepts have turned mainly to an understanding of invariants. The purpose of this study is to show the possibility of computer in representing situation and phenomena. First, we consider situated cognition theory for looking for the relation between various representation and situation in problem. The mathematical concepts or model involves situations, invariants, representations. Thus, we should involve the meaning of situations and translations among various representations in the process of mathematization. Second, we show how the process of computational mathematization can serve as window on relating situations and representations, among various representations. When using computer software such as ALGEBRA ANIMATION in mathematics classrooms, we identified two benifits First, computer software can reduce the cognitive burden for understanding the translation among various mathematical representations. Further, computer softwares is able to connect mathematical representations and concepts to directly situations or phenomena. We propose the case study for the effect of computer software on practical mathematics classrooms.