• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.720-725
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• 2004

로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.27-32
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• 2016

IoT(Internet of Things)는 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물, 사물과 시스템 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스 등을 지칭 한다. 이러한 IoT 환경에서의 스마트 홈은 개인주거에 필요한 일상용품/기기에 사물인터넷을 융합하는 것으로 개인의 생활 영역 대부분이 포함되는 융합 사업이라고 할 수 있다. 개인 생활과 가장 밀접한 가정내에서 구현되고 있는 스마트홈 서비스는 다양한 형태로 개발되고 발전하고 있다. 이러한 발전은 긍정적인 효과를 발휘하기도 하지만 보안 문제가 해결되지 않는다면 스마트홈 서비스는 개인 생활의 큰 재앙을 유발할 수 있다. 현재는 스마트홈 서비스 초기 단계이지만 서비스가 발전 할수록 수집하는 개인정보는 증가하게 되며, 이로 인한 빅브라더 등장 우려도 제기되고 있다. 또한 서비스 이상 및 정보의 유출에 따른 다양한 보안 위협이 존재하며 이에 대한 대응책 마련이 요구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 IoT 환경에서의 스마트홈 서비스 형태를 알아보고, 스마트홈 서비스가 가지는 보안 위협을 도출하고 대응 방안을 살펴보고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제15권5호통권66호
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• pp.531-539
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• 2003

노스리지 지진 발생시 구조체 손상이 발생했던 현장용접 모멘트골조와 달리 기둥-보 브라켓형식의 모멘트골조에는 지진의 영향을 조정하고 감소시키는 도구(tool)가 바로 보에 이음부(splice)이다. 지진발생 중에 보의 이음부는 연성의 퓨즈(fuse)로서 작용할 수 있고, 골조에 발생할 수 있는 흼모멘트를 포함한 힘의 크기를 제한할 수 있다. 국내에서는 모멘트 골조의 대부분이 기둥-보 브라켓 형식으로 이루어진다. 본 논문에서는 이음하지 않은 H형강보를 제작하여 단순가력 실험을 수행하였고, 고력볼트를 이용하여 전강도설계된 실물실험체와 플랜지볼트 열수를 각각 75%, 50% 및 0%로 줄여서 이음부를 제작한 H형강 보를 단순가력 실험을 수행하였다. 이들 실험을 통해 기둥-보 브라켓형식의 모멘트 골조에서 보의 이음부(Beam Splice)가 악보(Week Beam)의 임계위치(Critical Point)로서 작용할 수 있는 가능성을 타진하고자 하는 연구에 기초자료를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다.

• Applied Microscopy
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• 제40권2호
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• pp.81-88
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• 2010

변태중인 참개구리(Rana nigromaculata) 유생의 상피에서 세포자멸사가 초래된 세포를 확인하고 이들의 핵과 세포질에서 나타나는 퇴행과정의 미세구조 변화를 TUNEL 염색법과 투과전자현미경 관찰을 통해 분석하였다. 꼬리의 퇴화가 진행되는 Shumway 발생단계 31기부터 33기까지의 유생 상피는 다층의 입방형세포로 이루어져 있었고, TUNEL 염색으로 관찰한 결과, 상피 전역에 걸쳐 광범위한 세포자멸사가 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 자멸사에 의해 초래되는 상피세포의 초기 변형은 먼저 핵에서 관찰되었는데, 염색질이 응축되어 핵막 주변부로 편재되었고 핵의 분절과 세포질의 응축, 그리고 세포막의 변형이 뒤따르는 것으로 확인되었다. 이어서 세포질의 분절에 의해 자멸소체가 형성되었는데 막으로 둘러싸인 소체 내부에서는 비교적 잘 보존된 형태의 세포소기관들이 관찰되었다. 자멸사가 초래된 세포들은 상피내 대식세포(intraepithelial macrophage)로 추정되는 인접 세포들에 의해 탐식되어 잔여소체를 형성하였으며, 급속한 퇴화과정을 거쳐 층판구조를 지닌 소포의 형태로 변형된 후 세포질에서 소멸됨이 확인되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.769-786
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• 2016

Object recognition and object location have always drawn much interest. Also, recently various computational models have been designed. One of the big issues in this domain is the lack of an appropriate model for extracting important part of the picture and estimating the object place in the same environments that caused low accuracy. To solve this problem, a new Salient Based Bag of Visual Word (SBBoVW) model for object recognition and object location estimation is presented. Contributions lied in the present study are two-fold. One is to introduce a new approach, which is a Salient Based Bag of Visual Word model (SBBoVW) to recognize difficult objects that have had low accuracy in previous methods. This method integrates SIFT features of the original and salient parts of pictures and fuses them together to generate better codebooks using bag of visual word method. The second contribution is to introduce a new algorithm for finding object place based on the salient map automatically. The performance evaluation on several data sets proves that the new approach outperforms other state-of-the-arts.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.31-40
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• 2012

유비쿼터스 정보기술이 의료서비스와 융합되면서 자가 건강관리에 필요한 다양한 형태의 콘텐츠에도 영향을 주고 있다. 특히 웹과 모바일 환경의 빠른 변화로 다량의 헬스케어 콘텐츠가 예상되기 때문에 검색의 효율성이 중요하다. 더구나 콘텐츠의 개인 맞춤형은 더 세밀하고 필요하며 단순한 키워드 중심의 검색방식에서도 환자 또는 사용자 요구와 특성에 맞도록 효율적인 검색방식이 필요하다. 따라서 콘텐츠의 의미를 시스템이 빠르게 이해할 수 있도록 정확한 시맨틱 검색이 필요하며 이를 위한 헬스케어 온톨로지를 모델링은 매우 의미 있다. 따라서 본 연구에서는 Protege 툴을 활용하여 헬스케어 콘텐츠 중 음식(Food) 클래스와 하위 클래스를 설계하고 각 클래스에 대한 제약조건 및 관계를 정의하여 실제 시스템에서 활용할 수 있는 시스템도 모델링하였다. 이렇게 모델링된 헬스케어 콘텐츠 온톨로지는 환자나 사용자들에게 원하는 정보를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 기반을 제공해준다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.199-215
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• 2009

개방, 참여, 공유에 기반한 웹 2.0 사상이 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있으며, 개인화 기능인 추천시스템과 소셜 네트워크에 관한 연구가 활발하다. 추천시스템과 소셜 네트워크의 경우 각기 다른 영역에서 독자적으로 발전하여왔으며 이들을 융합한 새로운 형태의 서비스모델에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 이용로그, 개인프로파일, 북마크 등을 분석하여 자신과 유사한 분야를 연구하는 연구자를 지능적으로 추천하여 효율적으로 소셜 네트워크를 구성할 수 있는 연구자연결망을 구축하였다. 이를 통해 기존 소셜 네트워크 문제인 초기 네트워크 구축의 어려움과 이용자들의 소극적인 참여로 인한 네트워크 확장성 문제를 해결하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2018

In an Internet of Thing (IoT) environment, entities with different attributes and capacities are going to be connected in a highly connected fashion. Specifically, not only the mechanical and electronic devices but also other entities such as people, locations and applications are connected to each other. Understanding and managing these connections play an important role for businesses, which identify opportunities for new IoT services. Traditional approach for storing and querying IoT data is used of a relational database management system (RDMS) such as MySQL or MSSQL. However, using RDMS is not flexible and sufficient for handling heterogeneous IoT data because these data have deeply complex relationships which require nested queries and complex joins on multiple tables. In this paper, we propose a graph model for constructing a graph database of heterogeneous IoT data. Graph databases are purposely-built to store highly connected data with nodes representing entities and edges representing the relationships between these entities. Our model fuses social graph, spatial graph, and things graph, and incorporates the relationships among them. We then present a case study which applies our model for representing data from a Smart Campus using Neo4J platform. Through the results of querying to answer real questions in Smart Campus management, we show the viability of our model.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.463-468
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• 2010

미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이 다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄수 있다.