• Journal of the KSME
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• v.44 no.1
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• pp.79-85
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• 2004

이 글에서는 인간 자세 제어에 대해 설명을 하고 나이가 들면서 자세 제어 기능에 어떠한 변화가 오는가와 인간 자세 제어에 관한 모델에 대해 설명을 한다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 2004.10a
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• pp.22-22
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• 2004

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.1
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• pp.55-61
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• 2020

With the development of deep learning technology and advances in computing power, video-based research is now gaining more and more attention. Video data contains a large amount of temporal and spatial information, which is the biggest difference compared with image data. It has a larger amount of data. It has attracted intense attention in computer vision. Among them, motion recognition is one of the research focuses. However, the action recognition of human in the video is extremely complex and challenging subject. Based on many research in human beings, we have found that artificial intelligence-like attention mechanisms are an efficient model for cognition. This efficient model is ideal for processing image information and complex continuous video information. We introduce this attention mechanism into video action recognition, paying attention to human actions in video and effectively improving recognition efficiency. In this paper, we propose a new 3D residual attention network using convolutional neural network based on two attention models to identify human action behavior in the video. An evaluation result of our model showed up to 90.7% accuracy.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.2-7
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• 1996

인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.977-985
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• 2009

This paper proposes a real-time algorithm for tracking the fast moving human body. Although Iterative closest point (ICP) algorithm is suitable for real-time tracking due to its efficiency and low computational complexity, ICP often fails to converge when the human body moves fast because the closest point may be mistakenly selected and trapped in a local minimum. To overcome such limitation, we combine a particle filter based on a motion history information with the ICP. The proposed human body motion tracking algorithm reduces the search space for each limb by employing a hierarchical tree structure, and enables tracking of the fast moving human bodies by using the motion prediction based on the motion history. Experimental results show that the proposed human body motion tracking provides accurate tracking performance and fast convergence rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.108-108
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• 2022

기후변화는 전 지구 수문순환과 수자원 분포에 커다란 영향을 준다. 하지만 지금까지 관측되어온 지구상의 건조도 변화에 있어서 기후의 자연변동성의 영향과 인간활동에 의한 온난화의 영향을 명시적으로 밝힌 연구는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 데이터 구동형 모델과 물리 모델을 이용해 관측 기반의 전구 수자원 분포를 1902년부터 2014년까지 재구축함으로써 지구의 평균온도가 약 1도 상승해온 지난 세기에 걸쳐 건기의 수자원 분포가 어떻게 변해왔는지 보인다. 재구축된 전구 변화 패턴은 인간활동에 의한 온실가스 증가등을 고려한 기후 모델 시뮬레이션과 흡사함을 알 수 있었으며 기후의 자연변동성만을 고려한 기후 모델 시뮬레이션에서는 발견되지 않았다. 주로 북아시아, 북미, 유럽 등 중위도 온대지방에서 더욱더 건조한 건기가 뚜렷하게 나타났으며 이는 강수량의 감소보다는 증발산의 증가에 기인하는 것으로 나타난다. 이와 같은 건조도의 변화는 미래 있어서 또한 인류에 대한 커다란 위협으로 자리한다. 미래 기후에서의 가뭄의 변화에 대해 다양한 연구들이 존재하지만 대부분 높은 수준의 온난화 (예를들어 RCP-SSP 585)에서의 영향에 국한된다. 다시 말해 인류가 21세기 중반에 달성을 목표로 하는 탄소중립이 가뭄의 측면에서 어떤 영향을 주게 될지에 대한 연구는 아직 충분하지 않다고 할 수 있다. 본 연구에서는 약한 혹은 중간 수준의 기후변화 시나리오를 이용해 파리협약에서 목표로 하는 1.5℃와 2℃ 상승에 따라 전 지구의 건조도 분포가 어떻게 변하고 그 변화에 있어서 어떠한 수문기후학적 메커니즘이 작용하는지 밝힌다. 지중해 연안 지역에서는 건조도의 가속이 +1.5℃와 +2℃사이에 존재하였으나 동아시아에서는 +1.5℃와 +2℃ 모두에서 습윤해짐을 알 수 있었으며 이러한 지역적 불균일성은 기후변화 대응 노력에 있어서 과거 온실가스 배출에 대한 책임뿐만 아니라 다양한 부문에 걸친 미래의 잠재 적응 노력 또한 고려해야만 함을 시사한다. 본 연구는 제6차 Coupled Model Intercomparison Project의 Land Surface, Snow, Soil-moisture Model Intercomparison Project (CMIP6/LS3MIP)와 Half a degree Additional warming, Prognosis and Projected Impacts (HAPPI)의 다중 모델 앙상블 시뮬레이션 결과를 이용했다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.2 no.1
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• pp.41-57
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• 2000

작업부하 산정 모델을 개발하기 위해 인간-기계 시스템 환경에서 작업자의 작업성 취 및 생산성에 영향을 미치는 내적·외적 작업부하 요인들을 발견하여 이를 모델개발 에 고려하였다. 이들 작업부하 요인들이 작업자에 감지되는 정도에 대한 반응을 5점 척도를 도입하여 숫자가 아닌 자연어로 할 수 있게 하였으며 이렇게 작업자에 의해 주관적으로 판단된 작업스트레스 요인들은 각기 다른 가중치를 판단하기 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하여 작업자가 직접 느끼는 작업부하 스트레스 정도를 비교판단 하게 하였고 이렇게 개념화된 모델을 실제 산업현장에서 사용할 수 있도록 컴퓨터를 통한 시험적인 작업부하 분석시스템을 개발하였다. 본 연구에 대한 검증을 위하여 실제 산업체에 종사하는 작업자들을 대상으로 인간공학적 작업부하 모델을 적용하여 측정하고 이를 작업자의 생리학적인 변화와의 관계를 비교 분석하여 본 결과 본 논문에서 개발된 모델은 작업부하 스트레스를 비교적 정확하게 측정할 수 있어서 앞으로 산업현장에 적용될 수 있는 신뢰성 있는 연구로 판단된다.

• Journal of Institute of Convergence Technology
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• v.3 no.2
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• pp.23-29
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• 2013

When a human operator interacts with a virtual wall that is modeled as a virtual spring model, the lager the stiffness of the virtual spring is, the more realistic the operator feels that the virtual wall is. In the previous studies, it is shown that the maximum available stiffness of a virtual spring to guarantee the stability can be increased when the first-order-hold method is applied, however the effects of a human impedance on the stability are not considered. This paper presents the effects of a human impedance on stability of haptic system with a virtual spring and a first-order-hold (FOH) method. The human impedance model is modeled as a linear second-order system model. The relations between the maximum available stiffness of a virtual spring and the human impedance such as a mass, a damping and a stiffness are analyzed through the MATLAB simulation. It is shown that the maximum available stiffness is proportional to the square root of the human mass or damping respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.552-557
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• 2023

거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 높아지며 인간과의 직접적인 상호 작용 과정이 가능해지고, 이에 따라 윤리 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 인간이 지닌 여러 가치관 중에 정치에 초점을 둔다. 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자의 입력에 따라 변할 수 있는지와 하위 작업에 끼치는 영향에 대해 알아보고자 두 개의 실험을 설계하였고 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험에는 거대 언어 모델의 정치 성향을 입력 대조군으로, 세가지 다른 입력 (탈옥 기법, 정치 페르소나, 탈옥 페르소나)을 입력 실험군으로 규정하였다. 실험 결과, 거대 언어 모델의 정치 성향은 탈옥 기법에서 가장 큰 폭으로 변화하였고, 정치 페르소나와 탈옥 페르소나에서는 변화가 크지 않아, 거대 언어 모델에 내재된 정치 성향의 영향에서 크게 벗어나지 못함을 확인하였다. 또한, 하위 작업에서의 실험을 통해 변화된 정치 성향은 하위 작업의 성능 개선을 가져올 수 있으며, 각 실험군에 따라 하위 작업에서 다른 방식의 양상을 보임을 확인하였다. 이는 실제 모델이 사용될 때 개인화된 응답보다는 모델이 선호하는 응답을 받게 되며, 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자에게 여과없이 노출될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.131-134
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• 2007

본 논문에서는 현재까지 나타난 휴머노이드 로봇의 문제점을 극복하고, 미래형 로봇의 발전방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새로운 구조를 설계하기 위한 인간 팔의 형태학적 신경학적 모델을 제시하고 이를 기반으로 한 휴머노이드 로봇 팔 설계 방법을 제시하였다.