딥러닝 기술은 이미지 분류 문제에 뛰어난 성능을 보여주지만, 공격자가 입력 데이터를 조작하여 의도적으로 오작동을 일으키는 적대적 공격(adversarial attack)에 취약하다. 최근 이미지에 직접 스티커를 부착하는 형태로 딥러닝 모델의 오작동을 일으키는 적대적 패치(adversarial patch)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 적대적 패치는 대부분 눈에 잘 띄기 때문에 실제 공격을 받은 상황에서 쉽게 식별하여 대응할 수 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 이용하여 식별하기 어려운 적대적 패치를 생성하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법으로 생성한 적대적 패치를 이미지에 부착하여 기존 이미지와의 구조적 유사도를 확인하고 이미지 분류모델에 대한 공격 성능을 분석한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 맥락 인지 응용들은 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해 위치 정보를 활용한다. 그러나 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 환경이 사용자의 위치를 파악함으로 프라이버시 문제가 야기 된다 또한 더욱 지능화된 서비스를 제공하기 위해 위치 정보와 더불어 방위 정보 인식의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 사용자나 대상물의 방위를 알기 위해서 기존의 ubiTrack의 수신기에 두개의 적외선 수신기 소자를 부착한다. 두개의 적외선 수신 소자는 각각의 위치를 측정하고 각각의 위치로 부터 사용자나 대상물의 위치와 더불어 방위, 크기를 인식한다. 또한 대상물에 부착되어 있는 수신기가 대상물의 위치를 환경에 일정한 시간을 간격으로 환경에 알려 주도록 하여 사용자의 프라이버시 침범되지 않는 상태에서 사용자와 대상물의 위치 및 방위 정보를 제공한다. 실험 결과 제안된 방법은 홈 환경 내에서 여러 대상물의 방위를 10도 안팎의 오차를 가지고 인식하였다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 여러 맥락 인지 서비스와 연동하여 사용자의 의도를 반영한 절러 LBS에 쉽게 응용이 될 수 있다.
사용자 참여, 개방, 공유를 기반으로 하는 웹2.0 환경 하에서 보다 효율적이고 합법적으로 UCC(User Created Contents)가 제작, 공유, 유통되기 위한 저작권 시스템으로서, CCL(Creative Commons License)이 빠르게 확산되고 있다. 그러나, UCC에 CCL메타데이터를 직접 첨부하지 않는 기존의 CCL어노테이션 방식은 의도적으로 또는 비의도적으로 UCC와 CCL메타데이터가 분리될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 그 결과, UCC로부터 분리되어진 저작권관련정보는 변경 또는 분실되어 추후에 저작권분쟁의 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 RDF와 XMP를 기반으로 CCL메타데이터를 이미지 컨텐츠에 직접 부착하는 방법을 제안하고 이를 지원하기 위한 어노테이션 지원도구(CCL-MASTer)를 개발하였다. 본 연구결과는, 기존의 어노테이션 기법의 문제점을 해결하고 다양하고 풍부한 CCL메타데이터의 효율적인 어노테이션을 가능케 하여 UCC 저작권분쟁 해결방안 및 UCC와 UCC관련 CCL메타데이터의 생성과 검색 등의 토대가 된다.
본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.
의도적 재식술은 전통적인 근관치료의 대체적 치료법으로 사용될 수 있다. 본 증례 보고에서는 기존에 근관치료 된 하악 제2대구치에 6주 동안 정출성 교정력을 가한 후 해당 치아를 발거하여 치근의 처치를 시행한 후 즉각적으로 재식립하여 의도적 재식술을 수행한 증례를 보고하고자 한다. 교정력을 부여함으로서 증가된 동요도로 인해 발치의 용이성을 증가시켰고 치주인대 폭경이 증가하여 치은 재부착을 증진 시키는 효과로 양호한 예후를 기대할 수 있었다.
버스는 대중적으로 많이 이용되는 교통수단이다. 그만큼 승객의 안전관리를 위해 철저한 대비가 필요하다. 하지만 2018년 승차하기 위해 접근하는 노인을 인지하지 못하고 버스가 출발하면서 사망사고가 발생하는 등 안전 시스템이 미흡한 상황이다. 기존에 뒷문 계단 쪽 센서를 통해 끼임 사고를 방지하는 안전 시스템은 있지만, 이러한 시스템은 위 사고처럼 승하차하려는 과정에서 발생하는 사고를 예방하진 못한다. 버스 승객의 승하차 의도를 예측할 수 있다면, 위와 같은 사고를 예방하는 안전 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 그러나 승객의 승하차 의도를 예측하는 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 버스에 부착된 카메라 영상에서 UDP-Pose를 통해 승객의 skeleton keypoints를 추출하고, 이를 활용한 1×1 CNN3D 기반의 버스 승객 승하차 의도를 예측하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 승객의 승하차 의도를 예측하는 부분에서 RNN, LSTM 모델보다 약 1~2% 높은 정확도를 보여준다.
본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.
생체신호 기반 인터페이스 기술이란 근전도 및 뇌파와 같은 인위적으로 발생 가능한 생체 신호를 이용하여, 노약자나 장애인이 컴퓨터를 이용하는 데 있어서의 인터페이스(Human-Computer Interface)로 사용하거나 휠체어 등의 재활기기 구동 제어를 위한 명령어를 생성하기 위한 기술을 의미한다. 생체신호 기반 인터페이스는 센서를 몸에 부착하여 사용하며 사용자의 의도에 의해 자연스럽게 생성된 생체신호를 이용하기 때문에 가상현실, 착용형 컴퓨터나 지체 장애인용 인터페이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 이러한 생체신호 기반의 인터페이스에 관한 국내외 기술 동향과 현재 개발중인 HCI 시스템에 대한 개요에 대해 논하고자한다.
본 논문에서는 간병인의 도움없이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 개념의 가슴 착용형 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇의 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째, 구조적 특징으로써, 하박에 착용하는 기존 지팡이 타입의 엘보 크러치와 달리 개발된 로봇은 가슴에 착용되어 착용자의 두 팔을 자유롭게 하는 동시에 팔의 부담을 제거하여 준다. 둘째는 구동 알고리즘의 특징으로써, 가슴부에 부착된 압력센서로부터 사용자의 보행의도를 자동적으로 인식하여 로봇의 다리를 이동시킨다. 또한 착용자의 안전을 위해 초음파 센서를 이용하여 착용자 전방에 장애물이 나타날 시 보행을 멈추고 경고음을 발생시킨다. 마지막으로, 스카치요크 메커니즘을 사용하여 지지다리의 상승과 하강 시 지면 반발력으로 인하여지지 발 상/하강 모터에 과도한 토크가 부과되지 않도록 하였다. 이러한 세 가지 특징으로부터 개발된 로봇이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있음을 실험적으로 보였으며, EMG (Electromyography) 센서를 이용하여 근력 보조 성능을 정량적으로 검증하였다.
본 논문은 이동로봇이 주행 중 발생하는 heading 오차를 지자기센서를 이용하여 보정하고 주행을 정확히 제어하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 이동로봇의 주행제어는 여러 원인에 의한 부정확성을 내포하고 있다. 예를 들어 바퀴의 부정확한 기계적 정렬, 기어의 헐거워짐, 센서 신호의 잡음과 오차, 바퀴의 미끄러짐, 평탄하지 않는 표면에 의한 제도변동 등이다. 따라서, 이동명령어 수행 시 이동로봇의 heading이 의도된 대로 유지되는지를 측정하는 오차 검출이 필요하며 이를 위한 센서 본 논문에서는 지자기센서를 이용하여 오차를 보정하였다. 실험은 무선 원격 제어되는 이동로봇에 지자기 센서를 부착하여 자계의 영향이 비교적 적은 평탄한 옥외에서 수행하였고, 실험 결과를 통해 지자기 센서를 이용한 이동로봇의 heading 오차 보정과 주행제어효과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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