• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.552-555
• /
• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.9-20
• /
• 2014

대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.5715-5721
• /
• 2011

본 연구에서는 뇌졸중 환자의 일상생활동작 수행도에 영향을 미치는 인지요인을 분석하여, 일상생활동작 향상에 기여하는 인지요소를 파악하고 이를 치료에 적용하고자 함에 있다. 본 연구는 뇌졸중으로 진단을 받고 A병원 재활의학과에 입원하여 포괄적인 재활치료를 받고 있는 환자 21명을 대상으로 전산화 신경인지기능검사(SCNT), MBI를 평가하였다. 뇌졸중 환자의 일상생활동작에 영향을 주는 인지요인에 대한 효과성을 평가하기 위해 일상생활동작 값을 종속변수로 하고 10개의 인지요인을 모형에 포함하여 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 뇌졸중 환자의 일상생활동작 수행도에 영향을 미치는 인지요인으로는 주의력 배분과 운동조절, 선택적 주의력이 가장 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 뇌졸중 환자의 일상생활동작 수행도에 대하여 인지요인은 69.8%의 설명력을 나타내었다. 따라서 뇌졸중 환자의 재활치료 시 주의력 배분과 운동조절, 선택적 집중력을 우선적으로 고려하여 중점적인 훈련을 한다면 일상생활동작의 수행도 향상에 효율적일 것이다.

• 재활복지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.163-178
• /
• 2016

본 연구는 치매노인의 일반적 특성 및 병리학적 특성에 따라 인지능력, 일상생활동작 수행능력, 삶의 질에 미치는 영향을 비교하고자 실시되었다. 2016년 7월 15일부터 동년 8월 30일까지 주간보호시설을 이용하는 치매노인 136명을 대상으로 한국형 간이 정신상태 검사(MMSE-KC), 한글판 수정바델지수(K-MBI), 세계보건기구의 삶의 질 간편형 척도을 번역된 한국어판(Korean version WHOQOL-BREF)을 사용하여 정보를 수집하고 값을 분석하였다. 연구결과는 치매노인의 인지기능 비교에서, 연령대, 교육수준, 치매정도에 따라 인지능력에 차이가 있었고(p < .05), 치매노인의 일상생활동작 수행능력 비교에서, 연령대, 교육수준, 치매경과기간, 치매정도, 과거직업에 따라 차이가 있었으며(p < .05), 치매노인의 삶의 질 비교에서, 연령대, 치매경과기간, 치매정도, 과거직업에 따라 유의한 차이가 있었다(p < .05). 인지능력과 일상생활동작 수행능력, 삶의 질과 인지능력, 삶의 질과 일상생활동작 수행능력 간의 유의한 상관성을 보였으며(p < .001), 치매노인의 삶의 질은 인지능력과 일상생활동작 수행능력에 크게 영향을 받는 것을 알 수 있었다(p < .01). 따라서 치매노인의 사회적 물리적 측면에서 더 활발한 치료적 중재 및 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.1148-1156
• /
• 2015

해상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 선박이 미사용 중인 스펙트럼 자원을 차순위 선박이 기회주의적으로 사용함으로써 낮은 통신비용으로 높은 수율을 제공할 수 있다. 기존 육상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 사용자의 사용과 유휴간의 동작상태 변화가 드물게 발생하므로 선순위 사용자의 동작상태가 차순위 사용자의 한 프레임 시간 내에서 변하지 않는다. 하지만 해상 인지 무선 네트워크에서는 육상 인지 무선 네트워크와 달리 선순위 선박의 동작상태 변화가 빈번히 발생하므로 차순위 선박의 한 프레임 시간 내에서 선순위 선박의 상태가 변할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박의 동작상태 변화를 고려한 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해서 협력적 스펙트럼 센싱을 사용하는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 성능을 분석한다. 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 분석을 통해서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율이 파라미터 변화에 따라 서로 상호 배타적인 관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.123-132
• /
• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.434-443
• /
• 2013

본 연구는 지도를 이용한 길 찾기 훈련이 뇌졸중 환자의 인지기능과 일상생활동작 수행능력 증진에 효과적인 방법인지를 알아보고자 하였다. 뇌졸중으로 인해 편마비 진단을 받은 7명의 환자를 대상으로, 병원에서 지도를 이용한 길 찾기 훈련을 일주일에 3회씩 2주간 실시하였다. 중재 전후 인지기능과 일상생활 동작수행 능력은 로웬스타인 작업치료인지평가(Loewenstein Occupational Therapy Cognitive Assessment, LOTCA)와 기능적 독립 평가(Functional Independence Measure, FIM)로 측정하였다. 연구 결과, 지도를 사용하여 길 찾기 훈련에 참여한 대상자에게서 인지요소의 하위 영역 중 시지각 영역과 공간지각 영역의 공간관계 항목에서 통계학적으로 유의한 증가를 보였다(p<.05). 또한, 일상생활동작의 하위 영역 중 이동하기 영역의 걷기/의자차타기 항목, 사회적인지 영역의 문제해결능력 항목에서 통계학적으로 유의한 증가를 보였다(p<.05). 따라서 본 연구 결과를 바탕으로, 뇌졸중 환자의 인지기능과 일상생활동작 수행능력 증진에 있어서 지도를 이용한 길 찾기 훈련의 적용 가능성을 확인해 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제28권7호
• /
• pp.493-500
• /
• 2001

사이버 캐릭터(이하 캐릭터라 함)는 가사 환경에서 동작하는 인공 생명체이다. 캐릭터는 기본적으로 센서 시스템과 동작 제어 시스템으로 구성된다. 캐릭터는 센서 시스템을 통하여 가상 환경과 실세계를 인지하고, 사용자의 명령을 인식한다. 동작 제어 시스템은 과제를 수행하기 위한 계획을 수립하고, 적합한 행위를 선택하여 캐릭터를 동작시킨다. 사용자는 캐릭터와의 상호작용과 더불어 지능적인 행동을 직접 경험함으로써 가상 환경 속에서 현실감을 느끼게 된다. 본 논문에서는 현실감 있는 캐릭터와 가상 환경의 구축을 위한 3차원 그래픽 모델, 애니메이션 및 동작 제어 시스템, 실시간 영상 분석 시스템에 대하여 설명하고, 본 연구실에서 개발한 실험 결과를 소개한다.

• 아동학회지
• /
• 제5권
• /
• pp.47-52
• /
• 1984

인지 어휘 유형(cognitive dictionary)이란 단어 연상의 반응 어휘를 인지 유형에 따라 분류, 분석하는 것을 가리킨다. 인지 어휘 유형 개념을 McNeill의 언어 발달 연구에 준하여 논의하였다. 즉 아동의 어의(語義) 발달은 자작문(自作文) 형식(形式) 표현에서 시작되어 어휘 사용에 이른다는 것이다. 한편 Moran은 범세계적으로 유아들의 인지 어휘 유형은 단어의 동작적(動作的) 특성에 주로 의거한다는 것을 발견했는데 이는 언어의 효시에 관한 Piaget 나 Bruner의 이론과 일치하는 것이다. Moran의 인지 어휘 유형의 추가 개념은 Bruner의 심상(心象)(ikonic representation)에 의한 관계, 기능적 관계 (functional representation), 논리적(logical)관계를 포함한 단어의 연합 관계에 반영시켰다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.199-206
• /
• 2019

연구목적은 동작관찰훈련이 뇌졸중 환자의 인지기능 향상에 영향을 미치는가를 알아보고자 하였다. 연구방법으로는 2018년 4월 23일부터 5월 18일까지 경인지역 병원에 입원 중인 재활환자 7명을 대상으로 MMSE-K와 LICA를 사용하여 평가를 진행하였고, 동작관찰프로그램으로는 상지 ROM 댄스, 풀 오버형 옷정리, 운동화 끈 묶기, 수건 개기, 양말 개기, 종이접기, 넥타이 매는 법 총 7가지 과제를 적용하였다. 통계프로그램으로는 SPSS version 20을 사용하였으며 기술통계, Wilcoxon signed ranks을 사용하여 값을 구하였다. 동작관찰훈련을 적용한 결과 MMSE-K 점수는 3.29±1.38의 변화량을 보여 p값 0.001로 유의한 값을 보였고, LICA 점수는 기억력에서 12.16±6.73으로 가장 유의한 값이 나왔다. 결론은 동작관찰훈련이 뇌졸중 환자의 인지기능 영역 중 기억력에서 가장 많은 영향을 미쳤으며, 다른 영역에서도 점수 향상은 있었으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 앞으로 동작관찰훈련이 많이 사용되어 추후에는 뇌손상 부위별로 어느 영역에서 효과가 있는지에 대한 후속 연구가 이루어지길 바란다.