본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.
최근 인간 사물 환경 등 모든 사물이 네트워크에 연결돼 언제 어디서나 다양한 디바이스로 관련 정보를 쉽게 이용할 수 있는 사물지능통신망 서비스가 차세대 방송통신 시장의 새로운 먹거리로 전망되고 있다. 이는 기존의 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어를 기반으로 한 인간 중심의 정보수집 방법에서 이들을 융합한 인간 대(對)사물, 사물 대(對)사물로의 정보 수집 방법의 진화에 의한 것으로 그 진화의 중심에 'M2M(Machine to Machine : 사물지능통신)'이 있다. 그 예로, 미국의 타임지는 지난해 최고의 발명품으로 사물 인터넷(The Internet of Things)을 채택했으며, 국내 언론에서는 2020년 1000억대가 넘는 사물들이 네트워크에 연결될 것으로 전망하고 있다. 본 고는 방송통신 인프라의 효율적인 활용을 통해 저탄소 녹색성장, 기후변화 대응, 에너지 절감, 재난 재해 방지 등 국가 정책을 뒷받침하고 미래방송 통신 융합 ICT(Information & Communication Technology)를 선도 하는 사물지능통신(M2M)의 발전과 및 관련 미래 서비스 모델을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
공공디스플레이는 상호작용이 없는 일 방향적인 개념에서 탈피하여 다양한 미디어의 전환이 일어나는 매체로 변해가고 있다. 쌍방향적인 공공디스플레이를 보는 관점 또한 여러 가지인데, 크게 HCI적인 측면에서 인간과 디지털 디스플레이의 상호작용이라는 시각에서 바라볼 수 있다. 특히 넓은 의미로서의 HCI로 공공디스플레이에서 인간과 디지털 기술에 기반한 아트의 상호작용을 인식하고 주목할 필요성이 있다. 이러한 시각에서 본 연구는 공공디스플레이에서 더욱 풍부한 미디어 경험을 제공하고자, 보는 거리에 따라 다른 상호작용, 그리고 보는 주체의 방향에 따라 다른 상호작용을 위한 인터랙션 모델을 제안한다. 또한 이러한 인터랙션 모델이 미디어 아트에 적용되는 사례를 실험 작품 제작을 통해 테스트하고자 한다. 특히 본 연구에서는 향상된 인터랙션 모델 제안을 위해 HCI 분야에서 두 가지 방법론을 도입하였다. 먼저 상황 분석적 접근(Context Analytic Approach)으로 공공디스플레이에서 거리에 의존한(Distance-dependent) 다단계 인터랙션 모델들에 기반한 인간과 디지털 아트의 상호작용을 위한 인터랙션 모델을 제시하였다. 두 번째 방법론으로서 사용자 분석적 접근(User Analytic Approach)의 측면에서 HCI 분야의 아우라(Aura) 개념을 도입하여 보는 주체의 방향(Direction)에 의존한 상호작용이라는 목적성을 가지고 재정의하였다. 결과적으로 이 두 방법론의 효과성을 검증하기 위해 공공디스플레이에서 인간과 디지털 아트 간의 상호작용을 향상시키기 위한 최종 인터랙션 모델(Interaction Model)을 제시한 다음, 테스트베드를 구축하고 실험하였다.
지금가지 인지과학적인 연구는 주로 인간의 지능이나 신경망, 그리고 언어를 주 연구 대상으로 다루어 왔다. 그런데 인공지능은 철학의 고유영역에 속하던 많은 문제를 다루게 되었고, 그 주제들을 다뤄온 철학적 방법들을 여러 측면에서 채용하고 있다. 따라서 인지과학과 철학이라는 두 분야가 접목되어야 할 필요성이 있을 것이다. 본 연구는 위에 바탕을 두어 1) 인간 사유에 대한 데카르트의 성찰(cogito ergo sum)을 소개하고, 2) 이를 MFC를 이용한 Multi-threading으로 구현하고 실험하여, 3) 인간의 철학적 사유체계와 사고 중 이성과 오성에 관한 부분은 인공적으로 구현 가능하다는 사실과 응용 가능성을 검토하도록 한다.
THERP (Technique for Human .Error Rate Prediction) 방법론은 원전의 확률론적 위험성 평가(PSA)시 운전원과 작업자의 인간오류평가에 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. HRA Handbook이라고도 불리는 이 모델은 운전원 행위를 시스템 부품의 한 요소로 가정하고 인간오류를 평가한다. 본 논문은 이 방법론을 이용하여 원전 등과 같이 위험시설물 중의 하나인 개스밸브기지에서의 작업자 보수시 인적오류를 평가하고 기계적 오류와 합께 인적오류의 기여도를 계산하였다 본 방법론은 원전, 개스밸브기지 뿐만아니라 석유화학 플랜트와 같은 위험시설물의 인적오류 평가에도 유연하게 사용될 수 있음을 보여주었다.(중략)
miRNA(microRNA)는 길이가 약 22nt 정도 되는 작은 ncRNA로서 유전자 작용을 조절하는데 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 다이서(dicer)에 의해 성숙한 miRNA(mature miRNA)를 계산학적(computational)방법으로 학습하여 인간 miRNA의 구조를 예측하였다. miRNA에 관한 구체적인 기작은 아직 확실히 밝혀지지 않았기 때문에 서열 기반과 구조 기반 모두를 포함 하는 모델을 구현 하였으며 ambiguity code를 씀으로써 정보의 손실을 최소화 하도록 하였다. miRNA와 비슷한 구조를 가진 인간 EST로부터 데이터를 무작위 추출하여 실제 인간 miRNA 데이터와 비교함으로써 학습된 결과의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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