• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2 is a framework for building intelligent smartphone applications based on smartphone sensors and ontology reasoning. In previous studies, MOnCa determined and inferred user situations based on sensor values represented by ontology instances. When this approach is applied, recognizing user space information or objects in user surroundings is possible, whereas determining the user's physical context (travel behavior, travel destination) is impossible. In this paper, MOnCa2 is used to build recognition models for travel behavior and routes using smartphone sensors to analyze the user's physical context, infer basic context regarding the user's travel behavior and routes by adapting these models, and generate high-level context by applying ontology reasoning to the basic context for creating intelligent applications. This paper is focused on approaches that are able to recognize the user's travel behavior using smartphone accelerometers, predict personal routes and destinations using GPS signals, and infer high-level context by applying realization.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.11 no.1 s.22
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• pp.11-16
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• 2005

A ship can be considered as a large human-machine system and the interaction between worker and system affects the work performance and its efficiency. In the bridge if a ship, there exist many auditory signals as well as visual signals. However, only a few studies have been performed related to human recognition to alarm systems in the bridge. In this study, auditory icons and abstract sounds are compared to find more effective means if alarm systems. The study result shows that auditory icons are recognized faster than n abstract sounds. The result is expected to be use as a basic data for developing performance criteria q auditory display inside bridge and for designing integrated ship bridge alarm system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.318-326
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• 2021

This study aims to the effectiveness of physical examination using VR contents to solve problems such as the increase in chronic diseases and shortage of professional manpower in the health care field according to the aging and low birth rate, and to provide efficient healthcare. Therefore, this study implemented a one-stop VR content physical examination system by wearing HTC VIVE Pro VR and a stick controller. The system is from step 1 to step 5, and the final body age is determined and a simple solution is provided through five steps sequentially: color blind test, memory test, audiogram test, reaction speed test, and instantaneous cognitive ability test. In addition, for the one-stop VR content physical examination system developed by this study, as a result of verifying the user satisfaction for normal people who visited the health examination center and VR/AR clinical trial center of certified tertiary hospital in Daejeon, the overall satisfaction and the intention to reuse Was high, and according to gender, there was a significant difference in the 5-step test, and according to the age, there were significant differences in the 4-step test and the 5-step test.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.66-71
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• 2021

본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.793-796
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• 2001

음성인식 시스템은 인간의 의사소통 수단인 음성을 기계가 인지할 수 있게 하는 것이다. 이러한 음성 인식 알고리즘 개발은 현재 활발히 진행되고 있다. 올바른 음성인식 시스템의 구현을 위해서는 높은 인식률 구현과 적은 처리시간이 요구된다. 또한 인식률 향상을 위해서는 그 구현 알고리즘이 복잡해지고 이에 따라 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 성문 특성에 따른 Glottal Spectrum에 적응적인 필터계수를 적용하여 인식률 향상을 도모하였다. 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과 전체 인식률이 2% 향상되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.417-422
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• 2007

멀티모달 인터페이스(multimodal interface)는 사람과 기계 사이의 통신을 위해 여러 가지 수단을 사용함을 말한다. 본 고에서는 휴대폰 키 패드를 통한 문자 입력과 마이크를 통한 음성 인식의 두 가지 모드를 함께 사용하여 단어를 입력하는 새로운 인터페이스 방법을 제시함으로써 미래지향적 휴먼 인터페이스의 핵심으로 인지되고 있는 음성인식의 한계, 특히 한국어 인식의 문제점을 해결하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1992.06a
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• pp.21-59
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• 1992

1980년대에 접어들면서 반합성유, 합성유가 산업전반에 광범위하게 적용되기 시작하였으며 많은 화학회사들이 꾸준히 성장하는 합성유 추세에 대해 관심을 가지게 되었다. 또한 광유와 합성유의 가격차가 생각보다는 크지 않다는 이유로, 광유와 합성유를 혼합하면 좀더 경제적일 수 있다는 판단하에 꾸준히 개발되고 있는 추세이다. 좀더 구체적으로 말하면, 1980-1985년 사이에는 예상보다는 성장율이 저조하였다. 그 이유는 합성유 또는 반합성유 판매로부터 이익을 얻으려는 수많은 윤활유 제조사들이나, 기계제조업체, 소비자들에게 어떤 합성유가 가장 경제적이며 우수한 것인지에 대한 접합성을 놓고 치열한 경쟁을 벌였기 때문이다. 제품별 합성유 현황을 좀더 자세히 알기 위해서는 우선 합성기유에 대한 이해가 필요하다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• s.7
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• pp.12-15
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• 1970

우리 나라의 양계업은 그 규모가 다른 산업과 비교하여 손색이 없을만큼 큰 발전을 하고 있다고 하겠으나 아직까지 시설의 자동화와 인력을 절약하기 위한 계사의 구조 등에는 저렴한 인건비 때문인지 큰 노력을 하지 않고 있다. 이제 머지않아 우리 나라에도 노동력이 부족할 때가 올것이고 그 때에는 일인당 관리 수수도 많아질 것이며 시설의 자동화 계사구조의 변혁 등은 필연적인 시대의 요청이 될 것이다. 노동력 절감을 중심으로 하여 각종 계사의 구조와 시설의 개선점을 특집으로 마련하던 중 가장 어려웠던 것은 아직 이 방면에 대한 실험이나 연구 자료가 전무상태라는 것이다. 아쉬운대로 문제점을 제시 이번호의 특집을 마련하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.2
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• pp.165-170
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• 2021

Machine learning has recently been applied to research in most areas. This is because the results of machine learning are not determined, but the learning of input data creates the objective function, which enables the determination of new data. In addition, the increase in accumulated data affects the accuracy of machine learning results. The data collected here is an important factor in machine learning. The proposed system is a convergence system of cloud systems and local fog systems for service delivery. Thus, the cloud system provides machine learning and infrastructure for services, while the fog system is located in the middle of the cloud and the user to collect and refine data. The data for this application shall be based on the Sensitive data generated by smart devices. The machine learning technique applied to this system uses SVM algorithm for classification and RNN algorithm for status recognition.

• Journal of the KSME
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• v.25 no.3
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• pp.209-215
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• 1985

충격파에 의해 폭말물에 일어나는 화학반응 진행현상을 Forest Fire 모델과 함께 고온 부위에 의한 점화와 표면연소자는 현상학적인 근거위에 개발한 모델 두가지(IAG, Sandia)를 설명하였고 이 위에 고온부위 개념에 물리적인 설명을 부여한 새로운 모델을 소개하였다. 나중 세가지 모 델들을 PBX-9404에 대한 여러 가지 실험결과와 비교하였는 바 화학반응 초기의 압력증가현상은 주로 점화항(고온 부위에 의한)에 기인하는 것으로써 모두 만족할만한 결과를 보여주고 있으며 후기의 현상은 실험치와 약간 달라지는것(크거나 혹은 작거나)이 보인다. 이 오차가 과연 어느 만큼 실험 오차이며, 또 어느만큼이 모델 오차인지에 대하여는 아직 자료의 불충분으로 확정지어 말할 수 없다. 예를 들어 그림 4에서는 실험결과가 이론결과 보다 압력을 더 큰 것으로 나타 내고 있으며 그림 5에서는 그 반대 현상을 보인다 앞으로 이 방면에 더 연구가 진행되어야 하 리라고 고려되며 연후에 이 모델들을 다른 폭발물에 적용시켜 일반화시키는 일이 남아 있다.