• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2011

자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.133-135
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• 2018

본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.920-926
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• 2005

최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 새로운 개체의 목표값을 예측하기 위하여 과거의 유사한 데이타를 이용하여 그 값을 예측하는 것이다. 이 방법은 기계학습의 여러 분야에서 그 유용성을 검증받아 널리 사용되고 있다. 이러한 kNN 알고리즘에서 목표값을 예측할 때 각 속성의 가중치를 동일하게 고려하는 것은 좋은 성능을 보장할 수 없으며 따라서 kNN에서 각 속성에 대한 가중치를 적절히 계산하는 것은 kNN 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 정보이론을 이용하여 kNN 에서의 속성의 가중치를 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목표 속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN 방법의 성능을 향상시킨다. 개발된 알고리즘은 다수의 실험 데이타를 이용하여 그 성능을 비교하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.208-217
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• 2013

평면센서배열을 사용하는 소나시스템에서 송수신빔을 수평, 수직방향으로 분리하여 형성할 수 있다면, 빔형성에 필요한 연산량과 공간을 줄일 수 있는 장점들이 있다. 하지만 일반적으로 소나시스템에서 사용되는 평면센서배열은 공간상 수평, 수직방향으로 분리되지 않는다. 따라서 기존의 수평, 수직방향 분리 가중치를 이용하여 송수신빔을 분리하여 형성하면 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성과 차이가 발생된다. 본 논문에서는 공간상 분리가 되지 않는 평면센서배열에 대해 효과적으로 분리된 수평, 수직 가중치를 적용하여 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성을 얻기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 평면센서 배열의 수평, 수직방향으로 영향을 미치는 유효센서수를 구해 분리된 수평, 수직 가중치에 적용시킨다. 이를 통해 목표로 하는 수평, 수직 가중치의 오차 합이 최소화되도록 반영시킴으로써 각 방향으로 목표로 하는 빔 특성을 가지도록 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.533-538
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• 2012

교통관리 전략의 우선순위 설정의 목적은 시행단계에서 전략목표를 계획적이고 균형 있게 달성하는 것이다. 조직의 관점 및 전략목표를 도출하고 가중치를 부여하기 위한 방법으로 AHP 기법을 주로 사용한다. 본 연구에서는 국내 특정 교통관리 기관을 대상으로 설문조사방법과 임직원 설문 방식을 활용하여 관점과 전략목표를 도출하였다. 그 후, 관점 및 전략목표의 우선순위를 AHP 기법을 통해 설정하였다. 본 연구를 통해 세 가지 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 국내 특정교통관리기관의 관점에 대한 가중치는 고객, 미래, 활동, 성과의 순서를 나타내었다. 이는 이 기관의 임직원이 고객에 대해 가치 체계를 두고 있음을 보여준다. 둘째, 전략목표 중 고객 중심적 사고의 증대와 친환경가치 체계 확립의 가중치가 가장 높았다. 셋째, 근무지별로 살펴보면 본사와 지역본부는 고객 중심적 사고의 증대를 가장 중요시하였다. 반면 지사는 친환경 가치체계 확립을 가장 중요시하고 있다. 이 결과로 본사 지역본부와 지사는 가치체계에 차이를 갖고 있음을 알 수 있다. 결과적으로 교통관리전략 수립 시 교통관리전략의 주요 관점과 그에 따른 전략들을 우선순위에 맞게 적용할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.419-424
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• 2019

본 논문에서는 광대역 재밍 신호 환경에서 원하는 목표물을 추정하기 위한 알고리즘을 제안 한다. 재밍 신호를 억제하는 방법으로, 본 연구에서는 시공간적응 알고리즘과 QR분해를 사용하여 최적의 가중치를 획득한다. 시공간적응 알고리즘은 적응배열안테나시스템에서 탭 지연 신호에 복소 가중치를 곱하여 가중치를 생성하고, 역행렬로 인한 전력소모를 최소화하기 위해서 QR분해를 이용하여 최적의 가중치를 획득한다. 모의실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. [-40o,0o,+40o]의 목표물 추정에서 본 연구에서 제안 한 알고리즘이 3개의 목표물을 모두 추정하였지만 기존 알고리즘은 재밍 신호 때문에 [0o]에서만 추정하였다. 본 연구의 제안 알고리즘이 재밍 신호를 제거하고 원하는 목표물을 정확히 추정하여 성능이 향상되었음을 입증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.65-76
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• 1997

본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.19-25
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• 2008

본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 미지의 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 퍼지-뉴럴 네트워크를 이용한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 모의실험과 실제 로봇의 구동실험을 통하여 검증을 한다. 제시한 지능제어기는 계층구조의 알고리즘으로 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘으로 구성된 계층과, 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하는 가중치 퍼지 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.180-185
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• 2003

본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.35-42
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• 1998

이동로봇이 주위환경에 대해서 전혀 알지 못하고 목표점으로 주행할때, 로봇은 긴 장애물이나 오목한 장애물에 대해서 존재할 수 있는 국부최소점에 빠져 더 이상 진행을 못하는 발생할수 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위하여 퍼지 이론을 사용하여 효율적인 장애물회피와 안정된 목표점 도달을 달성할수 있도록하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 상하 2층 구조로 되어 있으며, 하위층은 장애물 회피 알고리즘 및 목표점 접근 알고리즘으로, 그리고 상위층은 로봇이 이동하면서 변화하는 환경에 맞게 앞의 두 알고리즘에 적절한 가중치를 부여하는 가중치 부여 알고리즘으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 'ㄹ', 'ㅊ' 형태의 장애물 및 여러 가지 형태의 장애물이 복합적으로 존재하는 환경에서 모의실험을 행한결과, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.