• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.808-810
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• 2016

Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.22 no.3
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• pp.31-44
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• 2009

Anyone wishing to understand cognitive science, a converging science, need to become familiar with three major mathematical landmarks: Turing machines, Neural networks, and $G\ddot{o}del's$ incompleteness theorems. The present paper aims to explore the mathematical foundations of cognitive science, focusing especially on these historical landmarks. We begin by considering cognitive science as a metamathematics. The following parts addresses two mathematical models for cognitive systems; Turing machines as the computer system and Neural networks as the brain system. The last part investigates $G\ddot{o}del's$ achievements in cognitive science and its implications for the future of cognitive science.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.267-276
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• 1997

현대는 자동차 제조업체나 차종이 매우 다양하다. 따라서 이들은 보다 고객들이 좋아하고 만족할 만한 자동차를 제조하려고 노력하는 실정이다. 하지만 현재 우리 나라에서는 자동차와 같은 인간-기계 시스템의 설계 요소들의 인터페이스 구축이 디자이너의 이상적 설계(good design)와 제품 개발자의 공학적 기능 기술에만 상당 부분 의존하고 있다. 따라서 이러한 자동차 내부 인터페이스의 설계에 있어서 인간 의 정신적, 육체적 능력을 고려한 HMI설계에 대해서는 상대적으로 등한시하고 있는 실정이다. 이에 기계의 사용성이나 인간의 인지 능력, 그리고 시스템의 성능을 고려한 인간-기계-시스템 인지 모형 개발 및 사용자 중심의 인터페이스 구축이 시급하다고 여겨진다. 본 연구에서는 동작 분석을 통한 운전 Performance를 설명하고 이에 걸리는 시간을 예측할 수 있는 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구결과, 운전자의 Object조작에 대한 손의 움직임은 크게 세가지로 나눌 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여, 시각과 손의 조합에 의한 모델을 제시하였다.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.14 no.4
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• pp.35-42
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• 2022

This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.10
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• pp.923-929
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• 2017

Generally, the sound emitted from a vehicle powered by an electric motor is lower than that of internal combustion engine vehicles. Therefore, pedestrians often cannot detect approaching electric vehicles. Therefore, a certain additional warning sound is required for these types of automobiles. In this study, to develop an audible warning sound, nine warning sounds are designed based on signal processing and chord theory. The background noise measured on the road is also added to these synthetic sounds. The detectability of these warning sounds is evaluated by subjective tests. The sound metric is correlated to detectability and is investigated through psychoacoustic theory and subjective evaluation. It is determined that known psychoacoustic parameters such as loudness, sharpness, and roughness have a low correlation with detectability. However, it is found that the interval of harmonic sound correlates well with detectability.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.4
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• pp.11-27
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• 2001

Machine translation (MT) quality assessment is an outstanding problem. In the present situation in which the quality of machine-translated products are far from the user\\`s satisfaction objective evaluation of MT system is a prerequisite to building mutual trust between the users and the vendors stimulating constructive competition among the developers and finally leading to improve the quality of MT systems. Especially there emerges a need for an intensive study on how to evaluate the quality of MT systems from both linguistic and data processing aspects and to secure a steady improvement of the translation quality. With due regard to such points we in this paper present a linguistic evaluation of English-to-Korean machine translation based on a test suite composed of 3.373 sentences that were classified into their linguistic phenomena and complexity levels and report the experimental results made from several commercial MT systems.

• Korea Petroleum Association Journal
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• s.300
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• pp.40-43
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• 2016

지난 3월, 서울에서 세기의 대결이 펼쳐졌다. 구글의 '알파고'와 이세돌 9단의 바둑 대결이 벌어진 것. 결과는 4대 1로 알파고의 승리였다. 인간이 기계에 졌다며 침통해 하는 반응이 쏟아지는 한편, 인공지능에 대한 국민의 관심이 최고조로 달아올랐다. '알파고 쇼크' 이후 인공지능으로 대표되는 최첨단 기술의 다음 단계는 무엇이며, 우리는 과연 어떤 미래를 맞이하게 될 것인지에 대해 갑론을박이 벌어졌다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.36 no.1
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• pp.17-26
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• 2018

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.5
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• pp.1-9
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• 2009

정부는 2017년까지 뇌 연구분야 세계 7위 진입을 목표로 연구개발 인프라 인력양성 등의 분야에 2009년에 총 610억 원을 투자한다. 인간의 뇌 정보를 활용할 수 있는 인지 메커니즘에 대한 분석이 이루어진다면, 인간과 같이 스스로 생각하고 느끼는 수준의 인공두뇌 및 인간형 로봇 개발이 가능하게 되고, 생각만으로 제어하는 뇌-컴퓨터 뇌-로봇 뇌-기계 인터페이스 기술로 사용자의 뇌파 혹은 신경 근육신호 등에 따라 알아서 움직이는 휠체어나 인공수족, 자동차, 비행기 등이 가까운 시일 내에 실현될 것으로 기대된다. 이에 인지과학의 한 분야인 증강인지(augmented cognitive)와 HCI 기술의 교집합 영역에서의 응용연구 이슈를 탐색하기 위해 인지과학의 개요, 증강인지의 출현 증강인지 시스템 모델, 프로젝트 사례 등에 대한 자료 수집 및 분석 내용을 본 고에 서술코자 한다.