전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

This paper presents a fuzzy footstep planner for humanoid robots in complex environments. First, we define locomotion primitives for humanoid robots. A global planner finds a global path from a navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace. A local planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives along the global path by using fuzzy footstep planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.

The Embedded Linux System has been developed as a system which can be used with a processor of low efficiency and small-sized memory. Unlike the usual Linux and Windows web server, it has some limitations in the install of application programs, compatibility and scalability when transferring data through web server in real-time. In this paper, we present a real-time remote monitoring system which is very useful to the embedded linux system. The presented system use Java Script without the additional programs at the Embedded Linux System web server and confirm the efficiency of the system through the existing real-time remote monitoring techniques.

이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.

3차원 컴퓨터 그래픽스에서는 3차원 모델의 표면이 유리나 거울과 같이 반사 특성을 갖는 경우, 반사 효과를 반영하여 렌더링(rendering)하게 된다. 3차원 모델에서 동영상이 물체 표면에 반사되는 경우, 반사 특성을 갖는 3차원 모델의 표면은 동영상의 변화에 따른 반사 영상이 표현되도록 해야 한다. 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 사용하는 반사 모델을 이용하여 동영상의 반사 영상을 렌더링하게 되면 처리시간이 많이 걸리게 되므로 고성능 하드웨어의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 컴퓨터그래픽스에서 3차원 모델에서 반사 특성을 갖는 표면에 동영상의 반사 영상을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다.

Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.

본 논문에서는 게임에 사용되는 원리를 역으로 적용하여 교통안전 표지판을 인식하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에 사용된 게임은 제작자가 (x, y)좌표에 제공하는 수치를 보고 메쉬에 표시하면 제작자가 의도한 임의의 물체의 모형이 표현되는 게임이다. 입력된 영상으로부터 교통안전 표지판 영상을 분리한 후, 표지판을 구성하는 색상과 형태에 상기의 퍼즐게임을 이용하여 교통안전 표지판으로 인식되면 해당 표지판과 내용을 문자로 출력하는 시스템을 구현하였으며 흑백 영상 처리 및 세선화과정 없는 인식으로 처리 속도가 빠르며, 기존 시스템 보다 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.

Digital Magnetic Compass(DMC)는 실내의 전자기적 요소나 강한 자성체 건물구조에서는 쉽게 방해를 받던 Compass보다 실내에서 간섭에 강한 특징을 가지고 있다. 그리고 적외선 센서와 초음파 센서는 서로 물체와의 거리를 보완적으로 계산해 줄뿐만 아니라 값싼 센서로서 경제적인 이점을 가지고 있어 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 구동에서 Digital Magnetic Compass(DMC)와 Ultrasonic Sensors을 이용한 SLAM의 구현에 대해 연구하였다. 로봇의 특성상 한정된 Sensing 데이터만으로 방향과 위치를 파악하고 그 데이터 값으로 가능한 빠르게 Localization을 하여야 한다. 그러므로 자율 이동 로봇에서의 SLAM 적용함으로 Localization 구현과 Mapping을 수행하고 SLAM 구현상의 주된 연구 중의 하나인 Kid Napping 문제에 중점을 두고 연구한다. 특히, Localization 구현을 수행을 위한 데이터의 Sensing 방법으로 적외선 센서와 초음파 센서를 같이 사용하였고 비슷한 위치의 데이터 값이 주어지거나 사전 정보 없는 상태에서는 로봇의 상태를 파악하기 위해서 DMC을 같이 사용하여 더 정확한 위치를 측정에 활용하였다.

많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.

본 논문에서는 비선형 상호 결합 시스템의 출력 궤환 제어기 설계에 대해서 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 연결된 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델로 모델링한다. 그 각각의 하위 시스템에 대한 출력 궤한 제어기를 동적 병렬 분산 보상 (DPDC) 기법을 이용하여 퍼지 출력 궤환 제어기로 설계한다. 하위 시스템들의 평형점이 안정화 되는 선형 행렬 부등식 (LMI)를 구하고, 그 부등식을 만족하는 값들로부터 하위 시스템의 제어기 이득을 구한다.

한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목할 때 인공지능알고리즘인 유전자알고리즘을 이용하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.

인간이 생성한 음성, 표정 영상, 문장 등으로부터 인간의 감정 상태를 인식하는 연구와 함께, 인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극으로 감정을 생성하는 인공 감정(Artificial Emotion)에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구는 외부 감정 자극에 대한 감정 변화 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 형태를 보인다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 Sigmoid 곡선 형태로 표현하는 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상(recollection)을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공 감정 시스템을 제안한다.

간은 인체의 생명을 유지하고 성장할 수 있도록 하는 영양섭취와 매우 밀접한 관계를 가진 중요한 장기이다. 이러한 간의 중요성에도 불구하고 현재 우리나라의 간암 발병률이 세계에서 가장 높은 수치를 기록하고 있으며 이에 따라 간암을 조기 진단하고 예방할 수 있는 방법의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 의학적 검사 방법 중 하나인 CT 촬영으로 획득된 조영 증강 CT 영상에서 간 영역과 간 종양 영역을 정확히 검출하고 간 종양의 악성도를 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40\;{\sim}\;50$장 정도로 촬영한 조영 증강 CT 영상에서 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법과 장기들의 위치 및 형태학적 특징정보, 그리고 흉부와 복부 양방향으로 인접한 CT 영상들의 정보를 분석하여 간 영역을 검출한다. 간 종양 영역은 과혈관성 종양의 특징을 분석하고 간 영역의 검출 방법에 적용하여 추출한다. 추출된 간 종양 영역은 퍼지 기반 SOM 알고리즘을 제안하여 간 종양의 악성도를 분석하는데 적용한다. 제안된 퍼지 기반 SOM 알고리즘은 SOM의 이웃 반경을 동적으로 조정하는데 퍼지 제어 기법을 적용하여 기존의 SOM 알고리즘보다 종양의 악성 정도를 분류하는 정확성을 개선하였다. 제시된 간 영역과 간 종양 검출 및 분석 방법의 결과와 전문의가 진단한 결과를 비교 분석한 결과, 기존의 간 영역 및 간 종양 영역 검출 방법보다 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

현재 생명공학은 급속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 만들어지는 생물정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 기술 중의 하나인 마이크로어레이 기법은 현재 질병의 진단 및 신약 개발 등을 위해 사용되고 있다. 마이크로어레이 유전자 발현에 관한 분석은 크게 유의한 유전자 추출, 클러스터링, 분류 및 유전자 네트워크 구축 등으로 볼 수 있다. 유의한 유전자 식별을 위한 통계학적 방법으로 T-test 및 Wilcoxon Rank Sum test 등이 있다. 최근에는 수정인자를 추가하거나 혹은 퍼지이론 등의 지능정보 이론을 추가하여 그 계산결과를 좀 더 상세화하고 세분화하는 연구들이 계속되고 있다. 본 논문에서는 두 개의 그룹에서 발현된 유전자들 중 유의하게 발현되는 유전자를 식별하기 위한 방법으로 퍼지이론을 도입하여 유의한 유전자를 규명하는 FST(Fuzzy Significance Test) 방법을 제안한다.

바퀴구동형 로봇 메카니즘은 다양한 서비스 로봇에 활용되고 있는데, 이 로봇을 위하여 가장 기본적으로 요구되는 성능중의 하나는 등반능력과 관련된 구동모터의 사양을 결정하는 문제를 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 바퀴구동형 로봇 메카니즘의 등반능력을 고려하고, 경사면을 원활하게 주행하기 위한 필요조건을 제시하고자 한다. 결과적으로, 이러한 조건은 이동로봇 메카니즘의 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 베이지안 망 구조 학습에서, 학습 데이터의 특정 부분집합이 학습된 망의 각연결 구조(edge)의 형성에 기여하는 정도를 정량화하는 방법을 제안한다. 생물학 정보의 분석 등에 베이지안 망 학습을 이용하는 경우, 제안된 방법은 망의 각 연결 구조의 형성에 특정 군집 데이터가 기여하는 정도의 정량화가 가능하다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해, 벤치마크 베이지안 망을 이용하여 제안된 방법이 망 연결 구조에 대한 데이터 군집별 기여도를 효과적으로 정량화 할 수 있음을 보인다.

구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.

본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.

웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.

본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.

온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.

본 논문은 인간의 보행에 대한 에너지 분석을 통해 biped robot의 설계 단계에서 최적의 보행제어인자를 추출하기 위한 연구이다. 에너지 효율이 높은 보행인자 값을 얻기 위해 인간의 보행영상을 획득하고, 획득된 영상을 5-link biped robot model로 근사화하여 dynamics와 energy를 분석한다. 또한 link의 길이 비율과 link의 무게, link의 관성의 변화를 통해 5-link로 근사화된 인간의 보행 효율과 기구적 요소 사이의 민감도를 판단할 수 있다. 인간과 자유도가 다른 biped robot이 인간과 같은 보행을 위하여 설계단계에서 고려되어야할 중요한 기구적 요소가 이러한 민감도를 통해 구해진다.

본 논문에서는 휴머노이드 로봇에 적용 가능한, 미래형 로봇의 발진방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새고운 구조의 로봇 설계를 위해 인간의 신경학적 모델을 이용한 기법을 제시하고 이를 기반으로 한 로봇에 적용하기 위한 SERCOS 통신 기반의 로봇 팔에 대한의 내부 통신망 설계 방법을 제시하였다.

본 논문에서는 적응분할에 바탕을 둔 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 적응분할의 상호정보 수출은 영상신호의 확률밀도를 보다 간단하게 계산할 수 있도록 함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 상호정보는 학습 얼굴영상과 인식을 위해 입력되는 시험 얼굴영상 상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 유사성을 나타내는 군집화 척도이다. 제안된 방법을 256*192 픽셀의 5개 얼굴들을 대상으로 실험한 결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.

본 논문에서는 현재까지 나타난 휴머노이드 로봇의 문제점을 극복하고, 미래형 로봇의 발전방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새로운 구조를 설계하기 위한 인간 팔의 형태학적 신경학적 모델을 제시하고 이를 기반으로 한 휴머노이드 로봇 팔 설계 방법을 제시하였다.

In this paper, intelligent filtering methodology for masterarm translation signal is proposed. Fidelity and stability are contradicting factors in teleoperation. Human hand trembling filtering is one of the problems in telemanipulation field. During every operation the hand has a certain vibration that can affect the quality of teleoperation, especially in carrying FPD (Flat Panel for Display), nanomanipuation and other precise tasks. It is very important to study the kinesthetic perception of the human and to optimize the teleoperation system accordingly. To cancel out the influence of human's hand vibration the signal from the masterarm should be filtered. One of the feasible solutions is to use an intelligent filter, which is a very flexible instrument. Applying intelligent filtering methodology, we can use some heuristic methods to solve the filtering problem.

본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.

객체의 특징점을 추출할 때, 일반적으로 모델 기반 접근을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 모델 기반 특징점 추출 알고리즘으로 PCA를 근간으로 하는 Active Appearance Model을 이용하는데, 기존의 AAM 알고리즘은 모든 특징점을 하나의 군집으로 기준하여 PCA를 수행하지만 본 논문에서는 이것을 각 주요 부위별 학습 모델로 분리하여 수행한다. 그리고 이러한 모델에서 특징점을 찾을 때, 발산하는 문제에 빠지지 않기 위한 방법을 제시한다. 제시한 방법의 모델을 이용하여 실험 할 경우의 결과와 이를 통한 개별 모델의 특성에 대하여 파악한 결과를 제시한다.

본 논문에서는 토픽맵 기반의 온톨로지 병합 과정에서 발생할 수 있는 충돌의 유형을 트리 구조로 정의하고 충돌 탐지 및 해결을 통하여 두 온톨로지를 하나로 병합하는 기법을 제안한다. 병합충돌은 의미적 대응 요소들의 유사값에 기반하여 엘리먼트기반, 구조기반 임시기반의 트리 구조로 분류되고 이 충돌 트리를 이용하여 두 매핑 요소사이의 병합충돌을 탐지하고 해결한다. 실험을 위해 토픽맵 질의언어 tolog를 사용하여 동서양 철학온톨로지 및 독일 문학온톨로지들의 병합 전과 후의 질의 결과를 비교하고 이를 정확율과 재현율로 병합 성능을 평가하였으며 그 결과 손실없는 병합이 가능함을 보였다.

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.

본 논문에서는 입력 영상의 에지를 단일 세그먼트로 구성하고 같은 타원에 속하는 에지 세그먼트를 병합하여 타원검출의 속도와 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저 분기점은 이용한 라벨링 기법과 코너 패턴 정합 기법으로 연속된 화소들의 집합인 에지 세그먼트를 만든다. 구성된 에지 세그먼트와 Randomized Hough Transform에 의해 타원을 추정하여 병합하고 타원을 결정한다. 위 과정으로부터 얻어진 병합된 에지 세그먼트 집합 하나가 타원 하나를 구성하므로 입력 영상 내의 전체 타원의 개수를 정확하게 추정할 수 있다. 또한 전체 에지 화소들로 타원을 검출하는 기존 방법과 달리 분리된 에지 세그먼트 단위로 타원 변수를 결정하기 때문에 전체 수행시간을 크게 줄일 수 있다.

우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.

동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 다기준 의사결정방법 중에 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 상수도관의 개량 우선순위 결정 및 노후화에 영향을 가장 많이 주는 위험요인을 평가할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 3단계의 계층구조로 구성되어 있으며, 1단계에서는 AHP를 이용하여 우선순위를 예측하고자 하는 관망에 대해서 평가 인자들에 대한 출력값을 산출한다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 값들을 이용하여 물리적 척도와 환경적 척도 값을 산출하고, 최종 3단계에서 산출값들을 이용하여 우선순위를 결정하도록 구성되어 있다. 제안된 방법은 FCP에 의한 기존 연구와 비교함으로써 타당성을 검증하였다.

We give a geometrical interpretation of the interval-valued fuzzy set. So, based on the geometrical background, we propose new distance measures between interval-valued fuzzy sets and compare these measures with distance measures proposed by Burillo and Bustince and Grzegorzewski, respectively. Furthermore, we extend three methods for measuring distances between interval-valued fuzzy sets to interval-valued intuitionistic fuzzy sets.

In this paper, we introduce the concepts of fuzzy (r, s)-semi-preopen sets and fuzzy (r, s)-semi-precontinuous maps on intuitionistic fuzzy topological spaces in Sostak's sense. The relations among fuzzy (r, s)-semicontinuous, fuzzy (r, s)-precontinuous, and fuzzy (r, s)-semi-precontinuous maps are discussed. The concepts of fuzzy (r, s)-semi-preinterior, fuzzy (r, s)-semi-preclosure, fuzzy (r, s)-semi-preneighborhood, and fuzzy (r, s)-quasi-semi-preneighborhood are given. Using these concepts, the characterization for the fuzzy (r, s)-semi-precontinuous map is obtained. Also, we introduce the notions of fuzzy (r, s)-semi-preopen and fuzzy (r, s)-semi-preclosed maps on intuitionistic fuzzy topological spaces in Sostak's sense, and then we investigate some of their characteristic properties.

본 논문은 하이브리드용 자동차의 리튬 이온 전지의 사이클 라이프에 따른 용량의 감소를 예측하고 잔량을 예측하기 위한 지능형 스마트 모듈의 설계를 제안한다. 리튬 이온 전지는 충 방전 횟수에 따라 전하를 담을 수 있는 용량이 감소하고, 방전 전압이 비선형이므로 정확한 잔량 예측이 어렵다. 따라서, 지능형 스마트 모듈은 전압과 전류, 온도의 측정을 위한 데이터 수집 장치를 제작하고 퍼지 로직을 이용한 잔량 측정 알고리즘을 통해 정확도가 높은 리튬 이온 전지의 잔량을 예측하고, 충 방전 실험 값과 퍼지 로직을 이용한 결과 값의 비교를 통해 그 효용성을 보인다.

This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) on the semantic web to support the intelligent deduction at semantic level. A large number of former researches are focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent agent (IA)-based automated e-business contract with human customers, there is a need for semantic level approach to the web information. To enable accessing web information at semantic level, this paper discusses the pattern of complex natural language processing at first, and then the semantic web-based natural language inference in e-business environment. The NL-based approach could help the IAs on the web to communicate with customers and other IAs with more natural interface than traditional HTML-based web information. Therefore, our proposed NLQF will be used in semantic web-based intelligent e-business contracts between customers and IAs.

본 논문은 관측기 기반 시스템에 대한 강인 디지털 재설계 방안을 제안한다. 디지털 재설계란, 기존의 안정화된 연속시간 플랜트와 이산 시간에서 설계된 디지털 제어기와의 상태 접합 및 안정도 분석을 통해 전체 시스템을 재구성 하는 것을 말한다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 본 논문에서는 관측기 기반 시스템에 대한 디지털 재설계를 목표로 하되, 추가적인 파라미터 불확실성을 고려한 강인 디지털 재설계를 구성하게 된다. 파라미터 불확실성은 이산화 과정에서 구조적 형태가 변화하기 때문에, 이를 고려하여 주어진 식을 선형 행렬 부등식 형태로 나타내게 된다. 이 조건들을 통해 디지털 재설계의 상태 접합 및 안정도가 유도 가능하다는 것을 본 논문에서 증명하게 된다.

상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.

This paper proposes a link model that can provide the spacial position along the surface of the earth as an information or data using ePosition ID through the Internet. Moreover, to support the information service of maritime position, it needs the ENC linked technique based on S-57 that is an IHO transfer standard for digital hydrographic data. Therefore, it designs the linked model for applying and utilizing the ePosition technology with ENC data, as well as supplementing the base technology in applying them to marine related fields. As a study method, this paper first analyses ENC data model and structure, and converses for processing of ENC file to ePosition data. Finally, it derives the interconnection method with ePosition database and shows the ePosition service application based on the linked ENC data and its validity.

Non-additive measures and their corresponding Choquet integrals are very useful tools which are used in both insurance and financial markets. In both markets, it is important to to update prices to account for additional information. The update price is represented by the Choquet integral with respect to the conditioned non-additive measure. In this paper, we consider a price functional H on interval-valued risks defined by interval-valued Choquet integral with respect to a non-additive measure. In particular, we prove that if an interval-valued pricing functional H satisfies the properties of monotonicity, comonotonic additivity, and continuity, then there exists an two non-additive measures ${\mu}_1,\;{\mu}_2$ such that it is represented by interval-valued choquet integral on interval-valued risks.

In this paper. we study the controllability for the semilinear fuzzy integrodifferential equations with nonlocal condition and forcing term with memory in $E_N$ by using the concept of fuzzy number whose values are normal, convex, upper semicontinuous and compactly supported interval in $E_N$.

This paper studies method of controlling dynamic process with Fuzzy Cognitive Map (FCM) built in NI LabVIEW software. FCM is the hybrid methodology that combines fuzzy logic and neural networks. A FCM will be developed using NI LabVIEW software to model and control a process of dynamic system. Nowadays more autonomous and intelligent systems are very useful in many areas of people lives especially related with Complex Systems.

This report contains information about "System Selection Assistant"(SSA) - Program, which can help customers of manufacturing company to select optimal electro-mechanical system for their purposes. This Program shows main principles of programs, which can help to make decision, using knowledge of experts. Program consists of two main parts: "Expert's part" must be tuned by expert and "Customer's part" can be used to make final decision about optimal parts of system. This report describes all parts of SSA program and shows simple example of selection parts of electro-mechanical system.

We propose some properties of fuzzy p-value and fuzzy significance level to the fuzzy hypotheses testing for vague response data with reflected correlation in survey research, Appling the principle of agreement index, we suggest the methods for fuzzy hypothesis testing by fuzzy rejection region.

A new evolution method for strong exploration and strong exploitation termed queen-bee and mutant-bee evolution is proposed based on the previous queen-bee evolution [1]. Even though the queen-bee evolution has shown very good performances, two parameters for strong mutation are added to the genetic algorithms. This makes the application of genetic algorithms with queen-bee evolution difficult because the values of the two parameters are empirically decided by a trial-and-error method without a systematic method. The queen-bee and mutant-bee evolution has no this problem because it does not need additional parameters for strong mutation. Experimental results with typical problems showed that the queen-bee and mutant-bee evolution produced nearly similar results to the best ones of queen-bee evolution even though it didn't need to select proper values of additional parameters.

본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.

본 논문에서는 박테리아의 주화성에 기초한 Bacteria Cooperative Optimization(BCO) 알고리즘을 소개한다. BCO는 Ant Colony Optimization (ACO)처럼 자연계에 존재하는 생명체의 행동양식을 모방하여 만든 최적화 알고리즘으로 크게 초기화, 측정, 행동결정, 이동으로 구성된다. 우리는 먼저 BCO 알고리즘을 설명하고 2차원 함수 최적화 문제를 이용하여 BCO알고리즘과 Genetic Algorithm(GA) 그리고 Bacterial Foraging for Distributed Optimization(BFO)의 성능 측정 결과를 기술한다. 실험 결과 BCO의 성능이 GA나 BFO보다 우수함을 보였다.

We have proposed Fuzzy-CBR to find a solution from past knowledge retrieved from the database and adapted to a new situation. However, ontology is needed in identifying concepts, relations and instances that are involved in a situation in order to improve and facilitate the efficient retrieval of similar cases from the CBR database. This paper proposes the way to apply ontology fur identifying the concepts involved in a new case, used as inputs, for a ship collision avoidance support system and in solving for similarity through document articulation and abstraction levels. These ontologies will be used to build a conceptual model of a maneuvering situation.

본 논문은 로봇이 영상을 통해 획득한 특정물체의 기하학적 정보를 이용하여 이족로봇이 안정적으로 보행할 수 있게 하기 위한 균형제어기법을 제안한다. 영상은 핀 홀 카메라 모델을 통해 획득하였으며, 영상에 포함되는 특정물체의 특징성분에 대한 변위와 로봇의 자세와의 상관관계는 핀 홀 카메라 모델을 이용하여 공간좌표계의 특징정보를 평면좌표계의 영상정보에 매칭시킨 후, 특징들의 변위에 따른 로봇 관절 좌표계의 변위를 추정하는 방법으로 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 별도의 센서없이 카메라만을 이용하여 이족보행 로봇의 균형제어가 가능하다는 장점을 가지며, 소형이족로붓을 이용한 실험을 통해 그 효율성을 검증하였다.

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

본 내용은 첨단 정보통신 기술을 이용하여 강의자 중심의 단방향 교육(Teaching) 환경을 학생 중심의 양방향 교육(Learning) 환경으로 개선하여 보다 창의적인 인재를 양성할 수 있는 교육환경 구축에 관한 내용이다. 우리나라를 포함한 OECD 국가들은 ICT활용 수업에 대한 필요성을 공감하고 교단 선진화를 위한 연구 및 지원을 다양하게 진행하고 있다. 학생들에게 지급하는 교과서를 인쇄매체 대신에 메모리 스틱, CD-ROM 및 인터넷을 통한 전자 매체로 대체하는 방안 등이 그 예이다. 따라서 학생들이 강의실에서 멀티미디어를 이용해 강의를 듣고, 과제를 풀며 정리된 내용을 발표하고 토론할 수 있는 양방향 수업환경이 요구된다. 그러나 컴퓨터를 활용한 수업을 진행할 때의 문제점이 강의내용을 학생들에게 효율적으로 전달하기가 어렵고, 학생들의 컴퓨터를 통제할 수 없기 때문에 수업을 이탈하는 경우가 발생되는 등 교육에 역효과가 초래된다. 본 내용에서 소개하는 양방향 수업진행 장비(드림랩)는 강의자가 학생들의 컴퓨터 모니터, 키보드 및 마우스를 자유로이 통제할 수 있어서 강의자의 화면과 음성을 실시간으로 선명하게 학생들에게 전달하고, 학생들의 내용을 모니터하고 제어할 수 있으며, 개인지도 및 수준별 그룹지도가 가능하다. 또한 강의자에게 개인적으로 질문을 할 수 있고, 학생들의 내용을 자신의 자리에서 전체 학생들에게 발표할 수도 있다. 드림랩은 순수 하드웨어로 구성되어 컴퓨터 기종이나 운영체제에 영향을 받지 않으며, 컴퓨터 자원과 네트워크 자원을 사용하지 않기 때문에 컴퓨터나 네트워크의 성능을 저하시키지 않는다. 또한 사용법이 간단하고 유지관리가 쉬운 장점 등이 있다. 따라서 컴퓨터를 활용한 수업진행이 원활하여 다양한 과목에 활용 가능하고, 학생들의 자발적인 수업 참여로 강의 중심 교육에서 자기 주도적 수업환경(T2L, Teaching to Learning)으로 자연스럽게 전환되어 교육의 질적 향상과 함께 창의적인 인재를 양성할 수 있을 것으로 기대된다.

RFID의 개념과 그 요소를 소개하고 EPC Network & CNS의 개요, 특징, 자동윈리 등을 언급하였으며, HF/UHF 리더기의 설명과 관련 미들웨어의 기능과 특징, 활용방안에 대하여 실제품위주로 나타내었다. 구축된 사례를 중심으로 Application 과 의 연계 방향에 대하여 살펴보고자 한다.

지문인식에 관한 전반적인 사항 즉 센서발전추이와 센서 종류, 적응 알고리즘을 소개하고 관련 제품과 산업 분야에 대한 다양한 적용과 응용을 제시하고자 한다.

1)모바일 로봇의 위치인식기술; 모바일 로봇의 위치인식 방법, 특징, 개발동향 소개 2)In Door GPS;모바일 로봇의 위치인식기술의 하나인 Active beacon system에 대해 소개하고 이를 구현하기 위한 방법, 특징, 개발 동향 소개 (주)나인티시스템에서 개발한 초음파 및 RF를 이용한 위치인식기술인 iGS를 소개함 3)iGS의 구현 방법;iGS에 적용된 알고리즘 및 이의 구현 결과 소개 4)적용사례 및 응용분야; iGS의 작용 사례 및 응용 분야 소개 5)문제점 및 개선 방향; iGS의 문제점 및 개선 방향 소개

아날로그와 디지털 신호를 혼용해서 구현할 수 있는 Cypress 의 PSoC(Programmable System-On-Chip)의 구조와 전기적, 기계적 특성을 소개하고 기존의 u-P, FPGA, CPLD 와의 차별적 특징을 살펴보고 디자인 툴을 활용한 Program방법을 예시하였다. 현재 많이 적용되어 지고 있는 Cap Sensor의 응용을 예로 들어 나타내었다.

본 논문에서는 컨투어렛과 주성분분석기법을 이용한 융합기법에 의한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 우선적으로 컨투어렛변환에 의해 얼굴영상을 대역별, 방향성분별로 분해한 후, 주성분분석기법을 이용하여 방향성분별로 분할된 부영상에서 특징벡터를 각각 추출한다. 최종 단계에서는 각각의 대역별로 산출된 매칭도를 효과적으로 융합할 수 있는 융합기법을 이용하여 얼굴인식이 수행된다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 ORL 얼굴데이터베이스를 대상으로 실험하여 기존 방법인 PCA나 웨이블렛변환을 이용한 방법에 비해 향상된 결과를 보임을 확인한다.

임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할영상을 통해서 보인다.

본 논문에서는 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 군집화 방법을 제안하였다. 여기서 상호정보는 신호상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 군집화를 위한 유사성을 나타내는 척도이다. 특히 적응적 분할을 이용하여 신호의 확률밀도를 계산함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 정확하고 빠르게 측정하였다. 제안된 방법을 500개 샘플을 가진 6개의 인위적인 신호군집화에 적용한 결과 정확한 분류성능이 있음을 확인하였다.

비디오 시스템으로 영상 획득하는 과정에서 다양한 조명상태는 얼굴인식에 있어서 심각한 영향을 준다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 나눈 후 각각의 영역에 얼굴영상을 인식에 알맞은 조명상태로 변환한다. 변환과정은 얼굴을 히스토그램 지정연산으로 명암에 대해 개선과 경계부분을 강화하여 얼굴인식을 위한 영상을 만들어 인식률을 높였다.

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 통해 4개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)에 대한 특징을 추출하고 인식하여 그 결과를 이용하여 감정표현 시스템을 구현한다. 먼저 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용하여 고차원의 영상 특징 데이터를 저차원 특징 데이터로 변환한 후 이를 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis)법에 적용시켜 좀 더 효율적인 특징벡터를 추출한 다음 감정을 인식하고, 인식된 결과를 얼굴 표현 시스템에 적용시켜 감정을 표현한다.

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클러스터들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클러스터의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

In this paper we suggest an efficient evolutionary approach based on topological sort techniques for precedence constrained TSPs. The determination of optimal sequence has much to offer to downstream project management and opens up new opportunities for supply chains and logistics. Experimental results show that the suggested approach is a good alternative to locate optimal solution for complicated precedence constrained sequencing as in optimization method for instance.

수학, 물리학, 전자전기공학에서 취급하는 수치 자료는 매우 크거나 정밀도가 높으므로 계산과정에서 흔히 오버플로우나 언더플로우가 발생할 수 있다. 본 연구는 이런 현상을 최소화하기 위하여 겁수(Kalpa Number) 표현방법을 제안한다. 겁수는 고정소수점수와 부동소수점수를 저장할 수 있는 자료형을 제공하며, 정수형 및 실수형의 지수와 가수부분을 문자형 배열에 저장함으로써 매우 큰 수를 취급할 수 있다. 이를 이용하여 프로그램을 작성하면 베르누이 수나 전자의 움직임과 관련된 계산 프로그램에서 오버플로우나 언더플로우를 최소화할 수 있다.

This paper presents a algorithm, what is able to recognize 4 different continuous human motion using a single stationary camera as input. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we perform preprocessing which deals with removing noise using median filter, thresholding. And then morphological operations are performed to remove which small blobs and eliminates small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts for foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical flow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.

웹 서비스와 같은 분산된 환경에서, 특정 서비스를 수행하기 위해서는 원격의 컴퓨터나 사이트상에서 다중 에이전트들의 협업을 통해 이루어진다. 이때 서비스는 여러 에이전트들의 복잡한 행위들에 의해 구성된다. 또한 지능적인 서비스를 위해서는 에이전트들의 상태정보, 목적정보, 그리고 계획정보 등을 이용한다. 특히 계획정보는 에이전트들이 일련의 행위들로 구성된다. 하지만 계획수립을 위한, 기존 연구들 대부분은 정적으로 기술된 서비스 명세와 초기상태 정보를 이용하여 특정 목표를 만족시키는 단일 계획 생성 방법을 연구해왔다. 따라서 계획수립이 실행 도중에 기대하지 않은 네트워크 장애나 방해 등으로 서비스 수행을 실패하는 경우, 그 계획은 무효가 되고 다시 계획을 생성 해야만 한다. 그러나 다시 계획을 생성하기 위해서는 많은 시간을 소비하게 될 뿐만 아니라 태스크 중복이 불가피하므로 매우 비효율적이다. 이 논문에서는 강건한 계획수립과 그 계획을 실행하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 즉, 계획수립의 재생성을 피하기 위한 방법으로 단일 계획수립 대신에 실행 가능한 다중 계획들로 표현된 강건한 계획을 생성하는 것이다. 강건한 계획의 행위들이 실행되는 동안, 각 단계마다 실행 가능한 행위를 선택한 후, 그 행위를 실행한다. 그러나 선택된 행위가 실행결과를 낼 수 없을 경우, 대체 가능한 서브 계획 경로를 선택하여 실행한다. 강건한 계획을 표현하기 위해 페트리 넷 기반의 방법을 제안한다. 강건한 계획 생성 방법에서는 이용 가능한 모든 계획들을 입력으로 사용한다. 그 계획수립 방법은 HTN 계획수립기로 잘 알려진 JSHOP2 계획수립기내에 구현하였다. 계획 실행 방법으로는 주어진 강건한 계획에 대하여 행위들이 직접 실행하수 있도록 한다.며 용량에 의존하는 양상을 보였다. $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 DNA의 손상은 catalase와 deferoxamine에 의해 억제되었지만 DPPD는 억제시키지 못했다. 배기음(排氣飮)은 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 ATP의 소실을 회복시켰다. 이러한 실험결과 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 손상(損傷)은 지질(脂質)의 과산화(過酸化)와는 다른 독립적인 기전에 의해 일어남을 나타낸다. 결론 : 이러한 결과들로 볼 때 Caco-2 세포(細胞)에서 배기음(排氣飮)이 항산화작용(亢酸化作用)보다는 다른 기전을 통하여 Caco-2 세포안에서 산화제(酸化劑)에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 사망(死亡)와 DNA의 손상(損傷)을 방지할 수 있다는 것을 가리킨다. 따라서 본 연구(硏究)는 배기음(排氣飮)이 반응성산소기(反應性酸素基)에 의해 매개된 인체(人體) 위장관질환(胃腸管疾患)의 치료(治療)에 사용할 수 있을 가능성(可能性)이 있음을 제시하고 있다.에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는

유비궈터스 헬스케어는 단일화된 서비스가 아니라 다양한 기술들이 복합적으로 결합되어 운용되는 서비스이다. 따라서 서비스의 형태가 고정적이지 않고 매우 다양하게 나타난다. 하지만 실제로 차이가 발생하는 부분은 서비스의 구현에 관한 세부적 내용에서 나타나고, 서비스 운용을 위한 기본 구성요소에 있어서는 큰 차이가 없이 유사한 형태를 가진다. 그 결과 유비쿼터스 헬스케어 서비스 개발 과정에서는 실제 서비스의 구현 외의 통신과 데이터베이스의 이용, 메시지 전달과 같은 중복되는 항목에 대한 고려가 매번 이루어져야 한다. 이것은 개발 과정에 있어 불필요한 비용의 증가를 불러온다. 본 논문에서는 이와 같은 불필요한 비용을 감소시키며 서비스의 개발과 운용이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 제공을 위한 아키텍처와 서비스 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 서비스 제공 아키덱처는 크게 이용자 단말, 유비궈터스 헬스케어 서비스 센터, 외부 기관으로 구성된다. 서비스 개발 프레임워크는 서버와 클라이언트 프레임워크로 구분된다. 서비스 개발 프레임워크는 서비스를 제공하는 서버에서 필요한 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 공통 구성요소를 가진다. 서비스의 개발을 위해 우선 프로세스에 대한 정의를 수행하고, 정의된 내용에 따라 필요한 코드 템플릿을 결합하여 서비스의 초기 형태를 만들어낸다. 여기에 각 서비스가 필요로 하는 세부 사항을 작성하는 것으로 서비스의 개발을 수행하게 된다. 제안된 서비스 제공 아키텍처와 서비스 개발 프레임워크를 실제 적용해보기 위해 전림선비대증 환자 진료를 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.JSHOP2 계획수립기내에 구현하였다. 계획 실행 방법으로는 주어진 강건한 계획에 대하여 행위들이 직접 실행하수 있도록 한다.며 용량에 의존하는 양상을 보였다. $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 DNA의 손상은 catalase와 deferoxamine에 의해 억제되었지만 DPPD는 억제시키지 못했다. 배기음(排氣飮)은 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 ATP의 소실을 회복시켰다. 이러한 실험결과 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 손상(損傷)은 지질(脂質)의 과산화(過酸化)와는 다른 독립적인 기전에 의해 일어남을 나타낸다. 결론 : 이러한 결과들로 볼 때 Caco-2 세포(細胞)에서 배기음(排氣飮)이 항산화작용(亢酸化作用)보다는 다른 기전을 통하여 Caco-2 세포안에서 산화제(酸化劑)에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 사망(死亡)와 DNA의 손상(損傷)을 방지할 수 있다는 것을 가리킨다. 따라서 본 연구(硏究)는 배기음(排氣飮)이 반응성산소기(反應性酸素基)에 의해 매개된 인체(人體) 위장관질환(胃腸管疾患)의 치료(治療)에 사용할 수 있을 가능성(可能性)이 있음을 제시하고 있다.에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을

본 논문에서는 감정인식 분야에서 가장 많이 사용되어지는 음성신호와 얼굴영상을 가지고 4개의(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람) 감정으로 인식하고 각각 얻어진 감정인식 결과를 Multi modal 기법을 이용해서 이들의 감정을 융합한다. 이를 위해 얼굴영상을 이용한 감정인식에서는 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용해 특징벡터를 추출하고, 음성신호는 언어적 특성을 배재한 acoustic feature를 사용하였으며 이와 같이 추출된 특징들을 각각 신경망에 적용시켜 감정별로 패턴을 분류하였고, 인식된 결과는 감정표현 시스템에 작용하여 감정을 표현하였다.

무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 무인 주차 또한 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위한 주차 편의 시스템 설계를 위하여 퍼지논리시스템에 의한 주차 알고리즘을 설계하고자 한다. 기존의 논문들이 제시한 장단점을 분석하여 새로운 단순 구조 형태의 규칙표를 통한 주차 알고리즘을 설계, 구현하고, 시뮬레이션을 통하여 그 효용성을 확인하고자 한다.

본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 개념을 병렬 유전자 알고리즘에 적용하여 계층적 공정 경쟁 기반 병렬유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 구현하였을 뿐만 아니라 실수코딩 유전자 알고리즘(Real-Coded Genetic Algorithm: RCGA)에서 좋은 성능을 갖는 산술교배(Arithmetic crossover), 수정된 단순교배(modified simple crossover) 그리고 UNDX(unimodal normal distribution crossover)등의 다양한 교배연산자들을 적용, 분석함으로써 개선된 병렬 유전자 알고리즘을 제안하였다. UNDX연산자는 다수의 부모(multiple parents)를 이용하여 부모들의 기하학적 중심(geometric center)에 근접하게 정규분포를 이루며 생성된다. 본 논문은 UNDX를 이용한 HFCGA모델을 구현하고 함수파라미터 최적화 문제에 많이 쓰이는 함수들에 적용시킴으로써 그 성능의 우수성을 증명 한다.

본 논문에서는 지능형 Dimming Converter의 새로운 구조 및 설계 방법론을 소개하고 일련의 수치적인 실험을 통하여 제안된 모델 및 시스템을 평가한다. 기존의 형광 램프용 디밍 전자식 안정기는 전용의 디밍 IC를 사용하여 전자식 안정기 대비 최대 83%의 램프 및 안정기의 수명 연장을 가능하게 했다. 하지만 이러한 장점은 사용자가 디밍컨트롤 스위치를 통하여 수동으로 제어를 해야 하는 불편함 뿐만 아니라, 수동 제어가 불가능 할 경우 에너지 절약과 램프의 수명 연장의 실효를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 간략추론 방식을 사용한 지능이론(Fuzzy Inference System)을 전자식 안정기에 접목하여 지능형 Dimming Converter 기반 전자식 안정기에 대한 연구 및 외부조도 조건과 사용자 설정에 따른 에너지 절약을 도모하는데 중점을 두었다. 마지막으로 제안된 시스템의 하드웨어에 지능 모델을 적용함으로써 기존 전자식 안정기와 성능평가를 통해 제안된 지능형 Dimming Converter의 우수성을 보인다.

본 논문은 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGAs)을 이용한 회전형 역 진자 시스템의 최적 2-자유도 제어기 설계를 제안한다. 비선형이며 불안정한 운동을 하는 회전형 역 진자 시스템은 회전지렛대(rotating arm) 위의 폴(pole)이 적당한 제어력이 없는 상황에서 중력에 의해 어느 한 쪽 방향으로 넘어지려고 할 때, 외부에서 회전지렛대에 힘을 가하여 회전지렛대의 특정위치와 폴의 각도를 유지시키는 시스템으로, 본 논문에서는 두 개의 피드백 제어루프를 갖는 2-자유도 제어기를 구성한다. 각각의 제어기는 PD 제어기로 구성하고, 조기수렴 문제를 내재하고 있는 기존의 유전자 알고리즘의 해결방안중 하나인 HFCGAs를 이용하여 최적의 제어기 파라미터들을 구한다. 마지막으로 실제 공정에 적용하여 설계된 제어기의 성능을 평가한다.

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다.

물체를 추적하는데 있어서 추적하고자 하는 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 것과 두 물체가 겹쳐지거나 다른 배경에 가려진 물체를 구분하여 추적하는 것은 물체 추적에 있어서 중요한 문제이다. 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 방법으로 frame difference를 이용하면 천천히 움직이는 물체를 잘 구분할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 adaptive 3-frame difference를 이용하여 정확한 물체의 템플릿을 생성하는 알고리즘을 제안한다.

Using intelligent systems, many users do effectively their works. In general, the effective usages of the systems have to possess the usability and accuracy. So, we need some measurements for evaluating the performance of the criteria. But, in most cases, objective measurements for the evaluation are not. In this paper, we propose a measurement technique for objective evaluated measuring of intelligent systems using probability measure.

본 논문은 철도차량이 주행하는 선로에 존재하는 수많은 곡선과 경사, 속도 제한 조건 때문에 열차성능해석 계산시 열차의 견인, 제동 특성이 비선형이기 때문에 해석적인 방법으로 해를 구하는데 어려움이 많은 경제운전 문제를 운행 시간 여유분을 고려하여 에너지 소비를 최소화하는 운전 모형을 제시한다. 경제운전모형을 한국형 고속열차에 적용하여 그 타당성을 입증하였다.

최근 여러 지역에서 발생되는 지하철 참사 및 대형화재 또는 지하철 역사, 대형 지하상가, 백화점, 지하공간, 대형쇼핑센터, 숙박업소, 공공건물등 대형 다중이용시설 등에서 발생될 수 있는 예측 불가능한 인재, 천재지변에 안전하게 대피하기 위한 수단으로 비상등 및 여러 감지기들이 소방법 개정으로 의무설치 하고 있다. 비상등 및 감지기들은 비상시 위험 감지 및 경고 전파를 위해 사용되는데 방음벽이나 격벽, 경고 거리의 제한으로 인해 경고 전달의 어려움이 있다. 본 논문에서는 무선 데이터 전송기능 및 경고등, 음성전파 기능을 갖는 무선 지능형 화재 감지/경고시스템을 설계하고자 한다.

본 논문은 시간 변동 시간 지연을 가지는 선형 Neutral 시스템에 관한 관측기 설계에 대해서 논의한다. 시간 지연을 가지는 시스템의 안정도를 판별하기 위하여 Lyapunov-Krasovskii의 이론을 도입한다. 시스템의 안정도를 위한 조건으로 시간 변동 시간 지연에 종속적인 충분조건을 제시한다. 선형 행렬 부등식을 이용하여 관측기의 이득값을 설계하며, 오차 상태 방정식의 안정도를 판별한다. 본 논문의 결과는 Luenberger가 제안한 관측기의 일반적인 결과를 나타낸다. 모의실험을 통해 논문의 결과를 입증하였다.

동기기가 전동기의 모드로 운전하고 있을 때, 동기속도로 안정된 운전을 하는 중 순간적으로 과부하가 인가되게 되면 이로 인해 동기 이탈 현상이 발생한다. 동기속도로 운전 중인 동기전동기가 동기이탈을 하게 되면 계통의 역률, 안정도 등에 치명적인 악영향을 미치게 되어 여러 가지 손실을 가져오게 된다. 동기전동기가 안정된 운전을 할 수 있도록 하기 위한 한 가지 요인인 부하각을 제어하게 되면 앞에서 말한 위험한 상황을 예방 할 수가 있다. 본 논문에서는 동기전동기의 부하각을 마이크로프로세서에 의해 퍼지 부하각 제어 기법을 적용하여 동기전동기의 안정된 운전을 행하고자 하였다.

본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

EBGM은 자세와 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기법중의 하나이다. 하지만 EBGM을 통한 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 특징점을 추출하기 위해 주어지는 초기값에 상당한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 얼굴의 윤곽 추출에 우수한 성능을 보이는 AAM을 통하여 EBGM의 초기값을 주고 EBGM을 통하여 개선하는 방법을 제안하였었다. 본 논문에서는 등록자마다 다른 경계값을 갖는 방법을 제안한다. 기존의 경계값에 비해 성능의 향상이 어느 정도 이뤄지는가에 대해 다룰 것이다.

In this paper, applications of self recurrent neuro-fuzzy controller to stabilization of nonlinear system are considered. The architecture of self recurrent neuro-fuzzy controller is fix layer, and the hidden layer is comprised of self recurrent architecture. Also, generalized dynamic error-backpropagation algorithm is used for the learning of the self recurrent neuro-fuzzy controller. To demonstrate the efficiency of the self recurrent neuro-fuzzy control algorithm presented in this study, a self recurrent neuro-fuzzy controller was designed and then a comparative analysis was made with LQR controller through an simulation.

본 논문은 레이더를 통해 입력받은 데이터를 분석하여 같은 물체에 관한 데이터를 구분하는 방법을 제시한다. 큰 영역을 감시하는 레이더에 비해 영역이 좁을 때 레이더는 한 물체에 대해서 물체 형태에 따라 데이터가 들어오게 된다. 이 데이터들은 같은 물체인지 아닌지 구분이 없어서 응용된 알고리즘을 적용하기 힘들다. 따라서 응용된 알고리즘을 적용하기 전 하나의 물체에 대한 데이터의 그룹핑 작업이 필요하다. 본 논문에서 그룹핑 방법을 제시하며 실제 도로에서 취득한 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하였다.

In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using both speech and face recognition. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between user and proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the face identification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer did not show a satisfactory results owing to the noisy environments.

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

CRM, Biouformatics 등 데이터 마이닝이 적용되는 분야에서 데이터분석에 주로 사용되는 도구는 고가의 마이닝 패키지들이다. SAS사의 Enterprise Miner, SPSS사의 Clementine 등이 대표적이다. 그러나 이 패키지들은 방대한 분석시스템으로 이루어져 있기 때문에 배우기가 어렵고 또한 고급의 컴퓨터 리소스들을 요구한다. 따라서 중소규모의 업체나 연구조직에서는 이와 같은 고성능의 마이닝 패키지를 사용하는데 상당한 어려움이 있다. 본 논문에서는 공개 소스시스템에서 제공되는 패키지를 이용하여 중소규모의 마이닝 프로젝트를 위한 효과적인 전략을 제안한다. 본 논문의 제안전략에 의해 비용 절감과 동시에 수준 높은 마이닝 결과를 제공받을 수 있게 된다.

본 논문에서는 근사 이산-시간 모델 기반 지능형 디지털 재설계 기법의 타당성에 대해서 논의한다. 타당성을 검증하기 위해 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 안정도 및 상태-정합에 특성이 분석된다. 구체적으로 근사 이산-시간 모델들의 상태 사이의 비정합의 크기가 충분히 작으면 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 평형점은 점근적 안정함을 보인다. 또한 이러한 비정합이 영으로 수렴함에 따라 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템과 주어진 아날로그 제어시스템 사이의 비정합은 매우 작아짐을 보인다.

카메라 캘리브레이션은 비젼(vision) 시스템의 광학왜곡을 보정하기 위해, 영상 좌표계와 실세계 좌표계간의 변환관계를 정의해 주는 mapping을 구하는 과정으로 카메라를 이용한 측정, 검사, 위치보정 등의 응용에서 매우 중요하다. 카메라 캘리브레이션 방법으로 많이 사용되는 Tsai 알고리즘은 여러 카메라 내부 상수들을 필요로 하며, 적절한 활용을 위해서는 이에 대한 이해와 카메라와 렌즈왜곡의 모델에 대한 사전지식을 요한다. 본 논문에서는 카메라나 렌즈왜곡에 대한 모델이나 가정없이, 영상좌표와 실세계 좌표간의 변환을 고차(higher order) polynomial을 이용하여 구현하여 사용이 손쉬운 카메라 캘리브레이션 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, 3차 polynomial을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법이 Tsai알고리즘보다 정밀도에서 우수하였다.

마이크로어레이는 생명과학 분야에서 사용되는 대규모의 유전자 발현정도를 동시에 측정할 수 있는 도구이다. 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현정도값을 이전 시간의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고 받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다. 제안한 방법은 실제 약물 투여 실험 샘플에 대한 마이크로어레이 데이터에 적용하여 활용가능성을 확인하였다.

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로망에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로망에서의 교통신호는 현시, 주기등이 단일 교차로망의 교통신호 대안이라고 한다면 교차로 망에서의 교통신호 대안은 앞에 있는 교차로의 통행차량수와 지체차량수등 2개 이상의 교차로망의 상대적인 대안을 제시하여야 하므로 단일교차로의 교통신호 대안과는 다른 모습을 띠고 있다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 톨음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 재시한다.

광 위상 공액기(OPC ; Optical Phase Conjugator)를 이용하여 WDM 채널들의 광 신호의 왜곡을 보상하는 MSSI (Mid-Span Spectral Inversion) 기술에서 OPC를 중심으로 한 광 전력과 색분산 비대칭에 의한 한계를 OPC의 위치 변동과 그에 따른 광섬유 구간의 최적 분산 계수들의 적용만으로도 극복할 수 있다는 것을 살펴보았다.

This paper deals with RLS algorithm using Newton-Raphson method based adaptive forgetting factor for a passive telemetry RF sensor system in order to estimate the time variant parameter to be included in RF sensor model. For this estimation with RLS algorithm, phasor typed RF sensor system modelled with inductive coupling principle is used. Instead of applying constant forgetting factor to estimate time variant parameter, the adaptive forgetting factor based on Newton-Raphson method is applied to RLS algorithm without constant forgetting factor to be determined intuitively. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.

본 논문에서는 S-Band에서의 ISM대역을 위한 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 사각형 패치를 안테나의 방사소자로 제안하고, 급전 방식은 L형 급전구조를 이용하여 광대역 화 하였다. 패치면의 길이와 폭 변화에 따른 중심주파수와 VSWR 2:1 ($S_{11}=-l0dB$) 대역폭을 고찰하고, ISM대역 주파수에서 안테나의 방사패턴을 시뮬레이션 하여 최대이득, 전후방비 및 3dB 빔폭을 제시한다. 중심주파수는 2.45GHz, 주파수 대역폭(VSWR 2:1)은 $2.314{\sim}2.577GHz$로 263MHz(11%)이며, E-평면과 H-평면 모두 이득은 9.3dBi이상, 3dB빔폭은 E-평면 $52.5^{\circ}$, H-평면 $64.7^{\circ}$ 이상의 특성을 보였다.

본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.

본 논문은 선박의 축계마력 측정방법 및 측정시스템의 개발방법에 대해 논의한다. 엔진 축계에서의 정확한 출력은 선박의 사용목적, 관련추진축계의 제작 및 설치비용 등과 밀접한 관련을 맺고 있다. 본 연구에서는 동력 전달측과 부하측사이의 축상에 두 개의 기어휠을 설치하고 각각의 기어휠에 비접촉식 검출기를 부착하여 위상을 계측한다. 동력이 가해질 경우 두 지점에서는 비틀림 각에 의한 위상차가 발생하게 되고, 발생된 위상차를 전압신호로 검출하여 축에서의 마력을 계산하게 된다.

본 논문에서는 IPTV의 라이브 TV 서비스를 지원하기 위해서 반드시 필요한 IP 멀티캐스팅 방식과 이를 위한 주소 확보 방안에 대해 정리한다. 원래의 IP 멀티캐스트 방식은 RFC 1112에서 정의된 호스트 기능 확장으로 지원하는 것인데, RFC 3569에서 주소나 보안 문제를 해결하기 위한 SSM 방식이 제안된 바 있다. 따라서 기존의 멀티캐스트 주소 확보는 한시적인 해결 방안으로 모색될 수 있으며 궁극적으로는 SSM 방식의 멀티캐스트 도입이 타당하다고 판단된다.

본 논문에서는 IT839의 추진으로 등장한 와이브로(WiBro) 서비스와 HSDPA 서비스와의 관계를 정리하고, 현재 사업 현황과 식별체계와의 관계를 고찰한다. 특히 통신 서비스 통합식별체계로 부상하고 있는 ENUM을 살펴보고, 이를 통한 와이브로 서비스 활성화 방안을 모색한다.

In this paper, we propose a fuzzy Kalman filtering to deal with a estimation error covariance. The T-S fuzzy model structure is further rearranged to give a set of linear model using standard Kalman filter theory. And then, to minimize the estimation error covariance, which is inferred using the fuzzy system. It can be used to find the exact Kalman gain. We utilize the genetic algorithm for optimizing fuzzy system. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.

본 논문은 E-PON 시스템을 통하여 데이터 및 TDM 신호를 전달하기 위한 방안이다. 저가의 이더넷 기술과 광 인프라를 결합한 E-PON 기술은 차세대 액세스 네트워크의 솔루션으로 등장하였다. E-PON의 전송 속도는 1Gbps이며, 다운스트림과 업스트림인 양방향에 대하여 대칭적이다. 따라서 광 IP 이더넷 네트워크 간단한 네트워크 구조, 효율적인 운용, 그리고 낮은 유지비용을 통하여 비용을 상당히 절약할 수 있다. 이와 같은 E-PON 시스템에 TDMoIP(Time Division Multiplexing over Internet Protocol) 모듈을 첨가하고 QoS 제어 기능을 구현함으로써, 이 시스템은 데이터 및 TDM 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다.

최근 많은 광대역 유무선 통신 응용분야에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 표준기술로 채택하고 있다 OFDM 방식의 고속 무선 데이터 통신를 위한 FFT 프로세서는 일반적으로 DSP(Digital Signal Processing)로 구현되었으나, 큰 전력 소비를 필요로 한다. OFDM의 단점인 전력문제를 보안하기 위해서 Current-mode FFT LSI가 제안되었다. 본 논문에서는 Current-mode FFT LSI의 구현을 위한 저전력 IVC를 설계하였다. 설계된 IVC는 FFT Block의 출력이 $13.65{\mu}A$ 이상일 때에 3V 이상의 전압을 출력하고, FFT Block의 출력이 $0.15{\mu}A$ 이하일 때에 0.5V 이하의 전압을 출력한다. 그리고 IVC의 총 소모전력은 약 1.65mW이다. $0.35{\mu}A$ 공정에서의 저전력 IVC를 설계함으로서, $0.35{\mu}A$ 공정에서의 Current-mode FFT LSI의 설계가 가능해졌다. 저전력 OFDM 통신용 Current-mode FFT LSI는 무선통신의 발전에 기여할 것으로 전망한다.

본 논문에서는 LBT(Listen Before Talk) 방식을 사용하는 ZigBee와 FH(Frequency Hopping) 방식을 사용하는 DCP, RFID, Bluetooth 등의 소출력 무선기기가 공유주파수대역에 공존할 경우 요구되는 적정 채널수를 산출하고 전체 공유주파수대역폭 산출법을 제시하였다. 한정된 주파수 대역에서 LBT 및 FH 방식을 사용하는 총 User 수가 포용되는 공유주파수대역폭 산출은 중요한 작업이다. 소출력 무선기기 시스템의 간섭 회피 기술로 사용되는 FH 방식과 LBT 방식에 대기행렬이론(Queueing Theory)을 적용하였으며, 주위의 전파환경을 감지하여 유휴 주파수대역을 찾아 데이터전송을 시도하는 LBT 방식은 random하게 주파수채널을 이동하며 통신을 시도하는 FH 방식과는 구별된다. 채널수 별 User의 통신시도 시간간격을 통계적으로 처리하여 Throughput을 분석한 결과, Throughput 70% 조건에서 FH 방식과 LBT 방식을 사용하는 250mW 소출력 무선기기들이 공존하는 공유주파수대역의 적정 채널수는 30개를 가지며, 전체 공유주파수대역폭은 채널수에 채널당 대역폭의 곱으로 산출이 가능하다.

저전력 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템용 FFT(Fast-Fourier-Transform) LSI를 저전력 동작을 시키기 위해서 FFT LSI는 current-mode 회로로 구현되었다. Current-mode FFT LSI에서, VIC(Voltage-to-current converter)는 입력 전압 신호를 전류로 바꾸는 first main device이다. 저전력 OFDM을 위해 FFT LSI와 VIC가 한 개의 칩과 결합되는 것을 고려하면, VIC는 전력 손실은 낮고, VIC와 FFT LSI 사이에서의 DC offset 전류는 최소인 작은 크기의 chip으로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 새로운 VIC를 제안한다. 선형 동작구간을 넓히고 DC offset 전류를 대폭 감소하는 방법을 제시하였다. VIC는 0.35[um] CMOS process로 구현되었으며, 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 VIC는 current-mode FFT LSI와 0.1[uA] 미만의 매우 작은 DC offset 전류, 1.4[V]의 넓은 선형구간을 갖으며, 저전력으로 동작한다.

무선통신이 생활의 거의 모든 부분에서 이루어지는 현재의 Ubiquitous 사회에서 가장 크게 부각되고 있는 문제점이 주파수의 부족이다. 주파수의 효율적인 사용 방안의 하나로 다른 종류의 무선통신기술들을 임의의 대역에서 함께 사용하고자 하는 공유 주파수 대역의 개념이 제시되었다. 공유 주파수 대역이 실현되면 임의의 대역에서 간섭회피기술인 FH와 LBT시스템의 공존은 피할 수 없을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 공유 주파수 대역에서 채널수별로 사용자수에 따라 서비스를 받는 사용자 수의 throughput을 분석한 FH와 LBT시스템의 통신효율에 대하여 연구하였다. 임의의 주파수대역에서 FH와 LBT시스템이 같이 사용될 경우에 LBT시스템의 우수한 채널점유능력 때문에 FH시스템의 통신효율이 저하되는 문제점이 발생함을 확인하였다. LBT시스템의 파라미터 중 동 채널사용 시 지연시간을 늘려주거나, 채널점유시간을 줄여주는 방법으로 FH시스템의 통신효율이 현저하게 감소하는 문제점을 해결할 수 있을 것으로 전망된다.

최근 Analog Sampled-Data 신호처리를 위하여 주목되고 있는 SI(Switched-Current) circuit은 저전력 동작을 하는 장점이 있지만, 반면에 SI circuit에서의 기본 회로인 Current Memory는 Charge Injection에 의한 Clock Feedthrough이라는 치명적인 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 Current Memory의 문제점인 Clock Feedthrough의 일반적인 해결방안으로 Dummy Switch의 연결을 검토하였고, Austria Mikro Systeme(AMS)에서 $0.35{\mu}m$ CMOS process BSIM3 Model로 제작하기 위하여 Current Memory의 Switch MOS와 Dummy Switch MOS의 적절한 Width을 정의하여야 하므로, 그 값을 도출하였다. Simulation 결과, Switch의 Width는 $2{\mu}m$, Dummy Switch의 Width는 $2.35{\mu}m$로 정의될 수 있음을 확인하였다.