본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.
본 연구의 목적은 국방 지식공유시스템인 '이지샘' 사용자들의 지식제공행위에 영향을 주는 요인들을 조사함으로써 국방지식공유시스템 사용의 활성화를 위한 시사점을 제공하는데 있다. 국방부에서는 '이지샘'이라는 지식공유시스템을 구축하여 구성원들의 지식공유와 지식의 활용을 돕고 있다. 하지만, '이지샘'사용의 활성화 정도는 제한적이며 사용 활성화를 위한 실증적인 연구 또한 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 '이지샘'에 지식을 제공하는 조직구성원의 행위에 영향을 주는 요인을 연구하였다. 행위의 동기 기회 능력이론에 근거하여 국방 지식공유시스템에 지식을 제공하는 행위에 영향을 주는 동기요인으로 '돕는 즐거움'과 '보상기대일치'를, 기회요인으로 '시스템 접근성'을, 능력요인으로 '자기전문가 인식'과 '관련분야 경력'을 적용하여 연구모형과 가설을 제시하였다. 또한, 이들 변수관계에서 '시스템 사용 자발성'의 조절효과를 검증하기 위한 가설도 포함하였다. 설문분석 결과, '돕는 즐거움'과 '보상기대 일치'(동기요인), '시스템 접근성'(기회요인), '자기전문가 인식'(능력요인)은 '이지샘' 시스템상의 지식제공행위에 긍정적인 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 하지만 '해당분야 근무기간'은 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다. 자발성의 조절효과는 '돕는 즐거움', '관련분야 경력', '시스템 접근성'과 지식제공 행위와의 관계에서 유의하게 나타났다. 본 연구는 이론적 측면에서 국방 지식공유시스템 상에서 사용자의 지식제공행위에 영향을 주는 결정요인들을 동기 기회 능력요인 측면에서 제시하였다는 것이며, 실무적으로는 국방 지식공유시스템의 사용을 활성화하기 위해 관리자와 국방시스템 설계자가 관심을 가져야 할 요인들을 실증하였다는데 의의가 있다.
무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
본 논문에서는 최근 증가하고 있는 차량의 질서 위반 행위 및 과태료 체납, 대포차 등에 대한 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위하여 이동이 간편한 스마트 기기를 통하여 차량의 번호판을 인식하고 관리할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다. 영상 촬영 기능과 데이터 전송 기능을 가지고 있는 휴대용 단말기를 소지한 사용자가 자동차의 번호판을 촬영했을 시 자동차 번호판을 인식하고 촬영된 영상과 차량 번호에 대한 데이터를 원격지 서버로 전송하여 차량 소유자에 대한 과태료 체납여부, 위반행위 등을 조회하여 해당 차량에 대한 정보 등을 신속하게 확인하고 현장에서 복합적으로 대응할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서 제시할 주요한 기능은 영상처리를 통한 차량 번호판 인식과 인식된 차량 번호 정보와 번호판 영상 정보를 원격지 서버로 전송하여 정보를 관리 할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다.
스마트폰 기기 내에 저장되는 사용자 정보가 다양화되어 개인정보에 대한 위협도 함께 증가하고 있다. 패턴 잠금, 지문 인식 등 다양한 사용자 인증 기술이 스마트폰에 적용되어 있으나 사용자 의존적, 거부감 유발 등의 한계점을 보이고 있다. 최근 주목받고 있는 행위 기반 인증은 기기 사용과 동시에 인증이 가능하여 사용자에게 높은 편의성을 제공하나 타 인증 기술에 비해 정확도가 낮아 이를 개선하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 본 연구에서는 이전 연구에서 고려되지 않았던 앱 사용 정보를 새로운 인증 요소로 활용하는 방법을 제안한다. 또한 실제 앱 사용 상황을 고려한 데이터 수집 및 분석을 통해 제안 기술의 성능을 상세하게 분석한다.
플로팅 홀로그램은 광고나 콘서트와 같이 넓은 공간에서 현장감과 실존감이 뛰어난 3D 입체영상을 제공하면서, 3D 안경의 불편함, 시각적 피로, 공간 왜곡 현상 발생을 감소할 수 있는 기술이다. 따라서 본 논문은 좁은 공간에서도 사용가능한 플로팅 홀로그램 환경에서 캐릭터 조작을 위한 사용자 제스처 인식 시스템을 구현한다. 제안된 방법은 하르 특징기반의 캐시케이드((Harr feature-based cascade classifier) 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 기준으로 실시간으로 체스쳐 차영상으로부터 사용자 제스쳐의 발생 위치 정보를 이용하여 사용자 제스쳐를 인식한다. 그리고 각각 인식된 제스쳐 정보는 플로팅 홀로그램 환경에서 생성된 캐릭터 움직임을 조작하기 위하여 상응하는 행위에 맵핑된다. 제안된 플로팅 홀로그램 캐릭터 조작을 위한 사용자 제스처 인식 시스템의 성능평가를 위해서는 플로팅 홀로그램 디스플레이 장치를 제작하고, 몸 흔들기, 걷기, 손 흔들기, 점프 등의 각 제스처에 따른 인식률을 반복 측정한 결과 평균 88%의 인식률을 보였다.
게이트는 사람의 걸음걸이 특성을 나타내는 용어로, 게이트 인식의 경우 원 거리에서 획득한 정보만으로도 개개인을 인지할 수 있는 장점을 갖고 있다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되어야 하는 반면, 게이트 인식은 이와 같은 단점이 없기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 게이트 인식의 경우 한 개인 간에도 내외부적인 요인에 의한 변화가 크기때문에 단순한 형태 특징만으로는 높은 인식 성능을 기대하기가 어렵다. 본 논문에서는 게이트 인식을 위해 단순한 형태 특징이 아닌 게이트 영상 시퀀스의 움직임에 대한 정보를 이용하기 위한 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 Shape Sequence를 도입하고 게이트 인식에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
최근에 PC기반의 온라인 게임과 유무선 연동이 가능한 유비쿼터스 게임기의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 본 논문은 단순히 연동이 가능한 환경에서 더 나아가 지능적이고 효율적인 게임 서비스를 제공하기 위하여 지능형 멀티 에이전트 시스템과 효율적인 자원 관리 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능형 에이전트는 사용자의 주변 환경을 인식하고 사용자의 목적에 적합한 행위를 자율적으로 선택하여 제공할 수 있어야 한다. 또한 메모리 용량이 협소한 자원 관리 시스템을 보완하여 내부의 메모리 공간을 최적의 상태로 유지할 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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