본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.
대다수 산업과 무역유통 기업은 물류 자원을 통합한다. 기업들은 제품 운송부분을 원가를 절약하기 위해서 전문적인 물류회사에 맡긴다. 여기서 전문적인 물류회사를 제 3자 물류라 한다. 컴퓨터와 인터넷의 발전에 따라 발주와 화주 그리고 제 3자 물류회사 간에 인터넷을 통해 연결된다. 여러 회사에서 사용하는 관리 프로그램이 각각 다르기 때문에 이질적인 데이터는 제 3자 물류정보시스템에 큰 문제가 되었다. 본 논문에서는 지식 공학 방법론을 이용하고, prot$\'{e}$g$\'{e}$를 개발도구로 이용하여 도메인 온톨로지를 구축하였다. 그리고 물류 온톨로지에 규칙 베이스를 만들어서 그들이 완전하게 개념간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 물류 온톨로지와 룰 베이스의 기초에 제 3자 물류회사의 배송센터에 지능 정보시스템을 설계하고 정보 시스템의 작업 프로세스를 시각적으로 보여주도록 실례를 제시하였다.
본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어를 위한 ANN 센서리스 제어와 속도제어를 위한 AFLC를 제안하였다. AFLC 설계는 적응 메카니즘을 통해 퍼지 룰 베이스의 수정자를 갱신하여 실행할 수 있고 유도 전동기의 속도 추정을 위한 ANN 센서리스 제어는 BPA를 통해 수행하였다. 유도전동기의 지령속도와 실제속도는 BPA를 통해 그 오차를 줄일 수 있고, 이러한 알고리즘은 다른 전동기 드라이브에 적용이 용이하다. 본 논문에서 제시한 AFLC 및 ANN 제어의 응답특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 생리신호를 이용한 감성인식의 정확도를 높이기 위한 개인화 방안에 대해 연구하였다. 이전연구 결과인 TDP(Time Dependent Parameters)를 이용한 감성인식방법은 자율신경계 반응을 4 단계로 세분화하여 감성인식의 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 평균 정확도는 향상된 반면 개인별로 정확도의 개인차가 발생하였다. 본 연구는 개인차를 줄이기 위해서, 개인의 반응에 따라 감성인식을 위한 룰베이스가 변화하는 적응적 TDP 알고리즘을 개발하였다. 시각자극을 이용한 감성유발 실험결과를 분석하여 감성인식 개인차가 감소하였는지 확인하였다. 실험은 4 명을 대상으로 하였으며 한 명당 24번의 시각 자극을 제시하여 96개의 데이터가 수집되었다. 데이터는 자율신경계 반응과 주관적 감성을 측정하였나 TDP 를 이용한 분석과 적응적 TDP 분석방법으로 감성을 인식한 결과를 비교한 결과 평균 정확도는 증가하지 않았지만 전반적인 정확도 수준은 상승하는 것을 확인하였다. 그러므로 적응적 TDP를 이용할 경우 개인차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
모달법을 사용하는 주파수 응답해석에서, 주파수 응답함수 계산에 포함할 모드의 수를 결정하는 것이 매우 중요하다 대부분의 전문가들은 자신의 경험에 의해 모드 축약을 수행한다. 그러나, 비전문가의 입장에서 다양한 문제에 대하여 모드 축약을 합리적으로 수행하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 퍼지이론을 이용하여 경험적인 모드 축약법을 표준화하여 전문가뿐만 아니라, 비전문가도 적절한 모드 축약을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 퍼지 룰 베이스는 유한요소법 프로그램을 이용한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 작성되었다. 시뮬레이션 결과 퍼지이론을 이용한 모드 축약법이 해석에 포함할 모드의 수를 결정하는데 있어서 매우 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.
집중도는 사용자 연구에서 중요한 감성적 반응으로 고려되고 있다. 객관적인 측정 방법으로 심장반응을 이용하여 데이터화 한다면 집중도를 감시할 수 있다. 본 연구의 목적은 상호작용을 하는 상황에서 유발되는 집중도의 차이에 따른 심장 반응의 패턴 분석을 통해 객관적이고 정량적으로 집중도를 인식하는 방법을 개발하는 것이다. 대학생 피험자 60명이 집중도 실험에 참여하였고 실험하는 동안 피실험자들의 심전도를 측정하였다. 실험은 화살로 타겟을 맞추는 게임으로 쉬운 난이도와 어려운 난이도로 구성하였다. 심전도로 부터 시간 영역 인디케이터와 주파수 영역 인디케이터를 추출하였다. 독립 표본 t검정 결과, 심전도로부터 추출한 시간 영역 인디케이터인 RRI와 SDNN, rMSSD, pNN50에서 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 주파수 영역 인디케이터에서는 LF와 HF, lnLF, lnHF가 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 이 중 집중도의 차이에 따라 패턴의 차이가 큰 RRI와 rMSSD, lnHF를 선정하여 통합 인디케이터를 생성하였다. 통합 인디케이터를 통해 도출한 룰베이스를 낮은 집중과 높은 집중 60개의 데이터 샘플을 통해 검증한 결과, 95%로 높은 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 집중도 인식 방법을 콘텐츠를 비롯한 다양한 분야에 적용하여 집중도를 높일 수 있는 컨텐츠적 요소들을 개발한다면 효율 및 흥미를 증진시킬 것이라 기대된다.
본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
In recent years, many companies have heavily invested in introducing production informatization systems in order to strengthen the competitiveness and to satisfy consumer's desires in quickly changing market environment. However, it is not effective due to the lack of understanding of systems and of non-existence of an optimal system for each company. Therefore, in this paper, manufacturing companies were classified according to its properties; size of the firm, type of business, production method and job production. After that, a model has been built to calculate the production informatization level, and it has been applied to 450 companies. Results of 450 surveys would be the base for figuring out strategies of introducing the production informatization to the companies which are wishing to build production informatization systems. Finally, Developed in this paper rule base system refer customized guideline to company that wants to adapt production information system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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