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A New Leaf Lettuce Cultivar, "Chenghagye"
장석우,김원배 한국육종학회 2004 한국육종학회지 Vol.36 No.2
The new leaf lettuce cultivar Cheonghagye has been selected for summer season cultivation. The new cultivar is crisp, delicious, bitter taste and tolerant to soft rot (Erwinia carotovora supsp. carotovora). Breeding of Cheonghagye began in 1997 with a cross between LL 126c27 (late bolting and high yield) and PI 273607 (late bolting and disease resistance). We selected desired characteristics in advanced lines generated by pedigree selection until 2001. Especially, we advanced four generations for 2000 and 2001 year, and fixed good lines. These lines were evaluated for yield and uniformity in both the lowland and the highland sites. After evaluation, only one line was selected for high yield and tolerant to soft rot.We named the selected line Cheonghagye. Cheonghagye has brown seed color and obovate leaf shape. Compared to Kanghan cheongchima, marketable yield of Cheonghagye was higher than that of 6% in the lowland and 9% in the highland sites. Also, Cheonghagye has good taste than Kanghan cheongchima.
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장석우,나현숙,김계영 한국정보처리학회 2011 정보처리학회 논문지 Vol.(이전)18 No.6
This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably. 본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.
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사이버전 대응을 위한 무기체계 보안통제 시스템 구축 방안
장석우,이용준 한국융합보안학회 2021 융합보안 논문지 Vol.21 No.4
최근 무기체계는 폐쇄망 특성상 신뢰된 기능성만을 강조하였으나 사이버전 공격 사례가 발생하고 있어 무기체계에 대한 특성화된 보안통제 시스템 구축이 요구되고 있다. 미국, 이스라엘을 중심으로 무기체계에 대한 보안통제 시스템을 구축하여 사이버전 위협을 모니터링하여 신종 사이버전 위협에 대처하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내외 무기체계 보안통제 시스템에 대한 기술을 분석하여 계층화된 무기체계 Gateway를 통해 부하가 최소화된 보안통제 모니터링 방법과 무기체계 Device 위변 조·업데이트 방안, 인공지능 활용을 통한 신종 사이버전 위협 탐지 방법을 제안한다. Recently, only trusted functionality has been emphasized due to the nature of the weapon system, which is a closed network. We are responding to new cyber warfare threats by monitoring cyber warfare threats by establishing a security control system for weapons systems that are closed networks centered on the United States and Israel. Therefore, in this study, the security control monitoring method that minimizes the load through the layered weapon system gateway by analyzing the technology of the domestic and foreign weapon system security control system, the weapon system device forgery, change, update method, and the detection of new cyber warfare threats through the use of artificial intelligence method was proposed.
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장석우,김계영,나현숙,Jang, Seok-Woo,Kim, Gye-Young,Na, Hyun-Suk 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.6
This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably. 본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.
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트랜스포머 알고리즘의 멀티 헤드 어텐션과 피드포워드 네트워크에서 활용 가능한 효율적인 행렬 곱셈기
장석우,김동순 한국전기전자학회 2024 전기전자학회논문지 Vol.28 No.1
With the advancement of NLP(Natural Language Processing) models, conversational AI such as ChatGPT is becoming increasingly popular. To enhance processing speed and reduce power consumption, it is important to implement the Transformer algorithm, which forms the basis of the latest natural language processing models, in hardware. In particular, the multi-head attention and feed-forward network, which analyze the relationships between different words in a sentence through matrix multiplication, are the most computationally intensive core algorithms in the Transformer. In this paper, we propose a new variable systolic array based on the number of input words to enhance matrix multiplication speed. Quantization maintains Transformer accuracy, boosting memory efficiency and speed. For evaluation purposes, this paper verifies the clock cycles required in multi-head attention and feed-forward network and compares the performance with other multipliers.
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