작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.
생물학적으로 활성이 있는 물질들의 생체 내 대사를 이해하고 인체 독성 및 질환의 발현을 예측할 수 있는 가장 좋은 시험방법은 생체 내 독성 평가법이다. 담배연기의 생체 내 독성 평가법에는 14일 흡입독성시험, 90일 흡입독성 시험 및 피부도말 종양발생 시험 등이 있다. 90일 흡입독성 시험은 담배의 일반적인 독성 정보를 제공한다. 생체 내 독성평가는 담배 첨가물, 재료품 또는 제품 설계를 변경할 경우 담배연기 독성이 증가 또는 감소되었는 지를 평가할 수 있으며 이 결과는 제품보증에 활용될 수 있다. 캐나다의 독성평가자료 제출 및 EU 등의 담배첨가물에 대한 규제는 향 후 이런 생체 내 시험에 대한 지속적이고도 구체적인 요구를 할 것으로 사료된다.
생체인식기술을 보안에 활용하기 위해 주성분분석을 활용한다. 손의 모양과 동작의 구분을 확인하기 위해 ㄱ부터 ㅎ까지의 수화동작을 촬영한다. 총 스무 명의 성인 남성이 실험에 참여했으며, 각 자음 당 10회씩 촬영을 진행하여 1인당 140장, 총 2800장의 사진을 통해 데이터베이스를 확보하였다. 이를 통해 얻은 데이터베이스에 MATLAB을 이용하여 이미지의 차원을 줄여주는 주성분분석(PCA)과 주요인분석법(LDA)을 적용하여 분석하고, 그 정확도와 신뢰도를 확인하기 위해 동일오류율(EER)을 이용한다.
이 논문에서는 질병, 발정, 분만, 스트레스 등 이상상황에서의 가축 행동 및 생체 특성을 분석하고, 상황인식을 위한 무선센서 네트워크를 제안한다. 제안한 시스템에서는 다양한 센서를 이용하여 가축 운동량, 위치, 충격량, 고도, 가속도 체온 정보를 수집하여, 활동량, 군집도, 승가여부, 체온 등의 특성 정보로 가공되어 상황인식에 활용한다. 무선센서 네트워크는 전류소모량이 많은 축사환경정보 수집센서는 유선 통신으로 구현하고, 가축 행동 및 생체정보 센서는 저전력 통신이 가능하도록 설계하여 목걸이형 기구물 교체주기를 최대화하였다. 또한, 제안한 무선센서 네트워크는 가축의 이상상황 인식에 필요한 다양한 정보를 수집할 수 있어, 효율적인 가축관리를 통한 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
블루투스는 IETE 802.15 BAN스터디그룹에서 제안하는 다양한 WBAN 응용 시나리오를 이미 지원하고 있는 매우 성숙된 기술로서 향후 새로운 WBAN MAC/PHY의 시장 진입을 위해 블루투스 응용 방식에 대한 분석이 필요하다. 본 고에서는 블루투스를 활용한 WBAN 응용 서비스로서 생체 정보 모니터링, 원격 제어/IO와 착용형 멀티미디어 스트림 시스템 개발에 대하여 살펴본다. 생체 정보 모니터링이나 원격 제어/IO의 경우는 시스템 개발 초기엔 블루투스를 많이 활용하였으나 저전력을 위해 지그비 사용이 증가하고 있으며 더 나아가 새로운 WBAN 기술이 활용될 것으로 기대된다. 착용형 멀티미디어 스트림의 경우는 블루투스가 계속 발전할 것으로 예상된다. 본 고에서 기술하는 착용형 블루투스 오디오 시스템에서는 웨어러블 MP3 플레이어와 같은 개인용 음악 재생기를 확장하여 복수의 사용자가 무선으로 오디오를 공유한다. 착용형 블루투스 멀티미디어 시스템에서는PMP와 같은 국지 동영상 파일 재생기의 발전된 모습으로 비디오는 안경형이나 손목시계형 무선 디스플레이 장치에서 재생하고 오디오는 무선 헤드폰에서 비디오와 동기적으로 재생한다. 또한 국지 미디어뿐만 아니라 근거리 IP 무선망에 있는 미디어도 UPnP-Bluetooth 브리지를 통하여 스트리밍된다.
어떤 조직에서 사용자 접근이나 e-Commerce 또는 다른 보안 응용에서 사용하기 위해 보안이 뛰어난 인증 방법을 찾을 때 생체인식시스템이 최근에 보다 많은 주목을 받고 있다. 생체인식시스템은 개인 인식에서 전통적인 방법보다 뛰어난 보안성과 편리성을 제공한다. 생체인식시스템은 어떤 응용 분야에서는 기존의 기술을 대체하거나 보조하고, 다른 응용 분야에서는 사용할 수 있는 유일한 접근방법이 되고 있다. 본 논문에서는 지문, 손 모양, 얼굴, 귀, 홍채, 서명과 필적을 포함한 여러 생체인식 방법들을 조사하고 비교하였다. 이들 방법들은 특정 응용 분야에서 매우 적합하다. 본 논문에서는 특정 응용 분야에 적합한 생체 인식 방법들을 찾아서 분류하였으며, 어떤 방법은 다른 방법에 비해 침입하기가 어려운 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인력물자취급시 역사적 관점에서 생리학적 연구방법, 생체역학적 연구방법, 인체심리학적 연구방법들을 검토하여 보병용 무기체계의 휴대성 및 이동성을 분석하였다. 본 연구에서는 휴대성과 이동성 간의 관계를 도식하였다. 단거리의 짧은 기동거리에서는 생체역학적 기준치를, 1-2시간의 중간인 이동에서는 인체심리학적 기준치를, 4시간 혹은 그 이상의 장거리에서는 생리학적 기준치를 적용하여 각각의 가이드라인들을 상호 절충하는 것이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 보병의 물자취급시 4가지 연구방법을 제안하였다.
본 연구는 양손이 불편하거나 없는 상지장애인이 도어락의 잠금 해제를 할 수 있도록 화자 인식 기술을 이용한 도어락을 구현하였다. 현재까지 대부분의 도어락 기술은 일반인 대상으로 개발되어 생체인식 기술을 활용하는 단계까지 발전하였으나 기본적으로는 사람이 가장 잘 사용하는 신체 부위인 손을 기준으로 발달되어 손의 활용이 필요한 방식으로 양손이 불편한 상지 장애인의 사용에는 불편함을 주었다. 따라서 본 연구는 도어락 장금 장치에 화자인식 기술을 활용하여 상지 장애인도 이용 가능한 도어락 잠금 패키지를 제안하고, 구현한다. 일반인에서 상지 장애인도 사용할 수 있도록 화자 인식 기술을 이용하여 보다 보편적으로 사용 가능한 도어락 시스템을 설계하는데 기여할 수 있다.
최근 들어 개인의 고유한 생체정보인 지문, 음성, 얼굴, 홍채, 손의 형태, 정맥분포 등을 사용자 인증에 이용하려는 이른바 생체 인식 및 인증 기술에 관한 연구에 관심이 모아지고 있다. 생체 인증 기술 중 얼굴 정보를 이용한 시스템은 비접촉식이므로 사용자의 거부감이 없고 컴퓨터에 기본으로 탑재되는 PC 카메라를 이용할 수 있다는 점에서 비용상 장점을 가진다. 그러나 얼굴 인증은 동일한 사람의 얼굴이라도 조명 변화, 표정 변화, 시점 변화, 머리 모양의 변화 등에 따라 다른 사람으로 인식될 수 있기 때문에 이러한 변화에 민감하지 않고 안정적인 성능을 갖는 시스템을 구현하는 것이 얼굴 인증 시스템의 목적이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 사용자 정보의 기밀성 및 무결성을 제공하고 얼굴 인증시 발생하는 오 인증율(EER)을 최소화하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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