• TTA 저널
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• 통권95호
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• pp.37-47
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• 2004

RFID 시스템은 물품 등 관리할 사물에 태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경정보를 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공 및 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리$\cdot$관리 및 사물간 정보교환 등 다양한 서비스를 제공하며, 칩, 태그, 리더, 미들웨어 및 응용서비스 플랫폼으로 구성된다. 이러한 RFID 기술은 반도체 기술의 지속적인 발전에 의한 컴퓨팅 능력의 급성장과 통신망 인프라의 융합화를 기반으로 이제까지의 사람 중심(anyone) 정보화에서 사물을 중심(anything)으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 핵심기술로서 부각되고 있으며, 10m 이내의 사물 정보화를 위한 u-센서(유비쿼터스 센서) 네트워크로 발전될 전망이다. 또한 현재 완료단계인 ISO/IEC 국제 표준제정이 완성되면 초기의 물류$\cdot$유통 분야에서 전 산업분야로 확대되어 사용될 것이다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제15권2호
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• pp.21-31
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• 2004

RFID 시스템은 물품 등 관리할 사물에 태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경정보를 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공 및 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리ㆍ관리 및 사물간 정보교환 등 다양한 서비스를 제공하며, 칩, 태그, 리더, 미들웨어 및 응용 서비스 플랫폼으로 구성된다. 이러한 RFID 기술은 반도체 기술의 지속적인 발전에 의한 컴퓨팅 능력의 급성장과 통신망 인프라의 융합화를 기반으로 이제까지의 사람 중심(anyone) 정보화에서 사물을 중심(anything)으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 핵심기술로서 부각되고 있으며, 10 m 이내의 사물 정보화를 위한 u-센서(유비쿼터스 센서) 네트워크로 발전될 전망이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.170-172
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• 2021

최근 메타버스, 디지털트윈 등 산업계의 요구가 높아지고, 아울러 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리와 같은 사물인터넷을 근간으로 하는 상용화 기술의 발전이 가속화되고 있다. 현실 세계의 센서와 구동기의 연결을 통해 사물들을 통한 현실세계 인식 및 제어에 초점을 맞추어 왔던 기존 사물인터넷 기술에서 이제는 사물 간 자율협업을 통한 문제 해결에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문은 미디어사물인터넷 국제표준인 MPEG-IoMT의 아키텍처 및 유스케이스를 통해 미디어사물의 자율협업에 대한 기본적인 개념을 전달하려 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.83-86
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• 2012

RFID는 국가 신성장 동력 분야로서 미래 성장성이 매우 클 것으로 예상되며, 이미 물류관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 RFID리더의 인식률은 95%~98%대에 머무르고 있어, 오 인식된 2%~5%의 처리를 위하여 많은 시간과 자본이 투입되어야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 하드웨어의 인식률의 한계를 극복하고 보다 정교한 인식시스템을 구축할 수 있도록 화상인식을 통해 사물의 개수를 파악하는 기술을 RFID기술에 접목한 융합 시스템을 제안하고자 한다. 구체적으로는 RFID 리더기를 통해 물품의 개수를 파악하고, 이와 더불어 화상인식 기술을 이용하여 사물의 개수를 파악한다. 이때 두 개의 서로 다른 방법으로 인식한 사물의 개수를 비교하여, 동일하면 그 인식 결과를 신뢰하고, 그렇지 않은 경우 RFID전파의 출력세기 및 카메라 촬영각도 등을 보정하여 RFID 인식률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 현재 개발이 진행 중인 이 시스템의 구성, 상호연동 알고리즘 및 구현방법에 대해 설명하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제27권4호
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• pp.19-28
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• 2016

최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제18권2호
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• pp.87-107
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• 2021

본 연구의 목적은 연주자가 사물놀이에서 경험하는 악기와의 대상관계 현상을 탐구하는 것이다. 이를 위해 연구자는 사물놀이 연주자 5명을 대상으로 반구조화된 개방형 질문을 통한 심층 면담을 시행하고 자료를 수집하였으며 Giorgi(2004)의 현상학적 연구 방법으로 분석하였다. 연구 결과, 121개의 의미단위, 7개의 하위 범주, 3개의 대범주가 도출되었다. 3개의 대범주는 '중간대상의 매체', '내적 욕구 표현 및 인식의 수단', '타인 인식과 소통의 도구'로 나타났다. 사물놀이에서 악기는 연주자에게 내적 몰입을 도와주는 대상 경험을 하게 하는 매체가 된다. 또한 연주자는 악기연주를 통해 자신의 내적 욕구를 표현하고 자신의 성격과 정체성에 대해 새롭게 인식한다. 이와 동시에 연주자는 악기 특성과 사물놀이에서의 역할에 따라 악기를 사람처럼 대상화하여 내적 표상을 형성하고 이를 중심으로 연주에서의 관계를 이해하고 타연주자와 소통한다. 마지막으로 사물놀이에서 악기는 연주자에게 이상적 자기 성격에 따른 대리적 대상의 역할을 한다. 본 연구의 결과는 사물놀이라는 합주 형태가 연주자의 대상관계 발달을 촉진하며 연주자의 내면화된 표상체계와 상호작용 방식을 외화하고 있음을 알 수 있게 해준다. 본 연구는 연주자와 악기 간의 심리내적인 기능적 관계를 밝히고 음악치료에서 사물놀이 악기 활용에 대한 기초를 제시해주었다는데 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.225-230
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• 2012

본 논문에서는 초음파센서와 버튼들로 구성된 초음파 단말기와 카메라 센서를 융합한 시각 장애인들을 위한 사물 감지 기술을 소개한다. 초음파 단말기의 초음파센서로 4m 이내의 사물을 감지하면 웹캠으로 사물을 촬영하고 얼굴검출과정을 통해 그 사물이 장애물인지 사람인지 구별한다. 검출결과를 음성으로 사용자에게 이어폰을 통하여 알려준다. 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 시각장애인이 흰 지팡이와 같이 보조적으로 사용이 가능하며, 좀 더 보완한다면 흰 지팡이의 대체품으로 사용이 가능할 것이다. 검출 범위는 사용자가 착용 시 3m내에서 사람이나 사물인식 실험 결과 약 88%이상의 인식률을 나타내었다.