본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
본 연구는 담배흡연자에서 비만과 심장자율신경조절의 관련성 규명을 목적으로 수행되었다. 의료기록 및 외관상 건강한 총 85명의 남자 대학생 흡연자들을 대상으로 자료를 수집하였으며, 모든 참가자들의 안정 시 심장자율신경조절 평가를 위해 단기간 표준프로토콜에 따른 심박변이도(heart rate variability, HRV) 지표들을 산출하였다. 한편 체질량지수, 체지방률, 허리둘레 및 허리/엉덩이 둘레비는 표준 비만지표로서 활용되었다. 연구결과 허리/엉덩이 둘레비를 기준으로 분류된 상위집단은 하위집단에 비해 부교감신경활동을 반영하는 HRV의 rMSSD, pNN50, HF 및 SD1에서 유의하게 낮은 값을 나타내었다. 그러나 HRV의 교감신경활동지수 LF/HF에서는 집단 간 통계적 차이가 없었다. 또한 상관분석 결과 시간, 주파수 및 비선형영역의 HRV 부교감신경 지수들이 체질량지수와 관련하지 않는 반면 허리둘레, 허리/엉덩이 둘레비 및 체지방률과 같은 비만지표들과는 유의한 상관관계를 나타내었다. 특히 허리둘레와 체지방률에 비해 허리/엉덩이 둘레비가 부교감신경활동과 더 밀접하게 관련하는 경향을 나타냈다. 이상의 결과들은 남자 대학생 흡연자들에서 전반적인 비만도를 반영하는 체질량지수와는 독립적으로 중심부 비만이 심장부교감신경 저하와 관련하는 주된 상관 요인임을 뒷받침한다.
본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다.
본 논문에서는 자율 주행 로봇의 협상능력 구현에 관해 다루었다 현재 개발된 자율주행 로봇의 일반적인 능력을 보면 충돌회피, 추종, 색깔 인식 등 단순한 기능적 측면이 강하다 다시 말하면 퍼지 또는 신경망 등을 이용하였지만 실제적으로 지능이 없는 로봇에 불과하다 본 논문에서는 협상이라는 능력을 로봇에 도입해 로봇이 인간의 사고와 비슷한 과정을 통해 또 다른 로봇과 대화와 헙상을 통해 주어진 임무를 수행하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘이 구현된 로봇 그룹은 주어진 임무를 위한 효율적 구현 방식 선택을 위해 협상과정을 통해 하나의 통일된 결론에 이르게 된다.
다양한 재무정보를 이용하여 기업간 경쟁적 벤치마킹을 수행하는 것은 매우 어려운 작업인 동시에 분석에 상담한 시간이 소요된다. 본 연구에서는 재무정보를 이용한 기업간 경쟁적 벤치마킹을 효과적으로 수행하기 위하여 대표적인 자율신경망 모형인 자기조직화 신경망을 분석에 이용하였다. 자기조직화 신경망은 다차원적인 재무자료를 2차원 출력 공간으로 투영함으로써 결과를 시각화하는데 매우 효과적이며, 시각화된 결과는 재무적인 경쟁우위에 따라 기업을 군집화함으로써 효과적인 경쟁적 벤치마킹을 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 1998년. 1999년, 그리고 2000년 상반기까지의 국내 제조업체 재무구조 분석사례에 자기조직화 신경함을 적용하여 재무적 경쟁우위에 따른 기업들의 군집화 모형으로서의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 생물학적 운동 메카니즘을 유사하게 구현하기 위해 신경 진동자를 이용한 로봇 팔 제어 시스템을 제안한다. 인간 및 동물의 주기적인 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)를 수학적으로 모델링한 신경 진동자는 그 중요 특성의 하나인 entrainment 효과를 보여준다. 일반적으로 우리는 이 기능을 이용하여 미지의 외부 환경 변화와 같은 외란에 적절히 상호 작용할 수 있는 운동을 생성해 낼 수 있다. 이러한 결과를 보이기 위해, 각 관절에 가상의 신경 진동자 모델을 결합하였고 외부 환경의 변화나 외란의 감지를 위한 F/T센서를 팔의 말단에 부착하여 시스템을 구현하였다. 신경 진동자 모델을 결합한 2축 링크 로봇 팔 시스템(real time)은 주어진 목적운동을 (원 운동) 수행함과 동시에 미지의 외부 환경의 변화(임의의 벽)를 인지하여 적절한 모션을 생성하는 지를 살펴본다.
본 논문에서는 미상 디지털 변조 신호가 입력되는 경우에 변조형식을 식별하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 수신된 신호의 진폭 레벨수, 진폭 확률 분포 및 인접 신호간 진폭비를 특징벡터로 이용하여 자율조직 신경망으로 구현하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 5개의 QAM 신호에 적용하고, 모의실험을 통하여 인식도를 확인한 결과, 8dB에서도 변조형식을 식별하여 그 효용성이 입증되었다. 본 논문에서 제안한 방법은 종합정보통신망. 다중 접속 통신망에서 지능형 통신시스템 구현에 활용할 수 있다.
문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.
본 논문에서는 칼만 필터 위치 추정 방식에서 노이즈 공분산에 의해 발산이 되는 문제점을 개선하기 위해 바퀴로 구성된 자율이동 로봇에 노이즈를 고려한 위치추정 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망을 이용한 변형된 칼만 필터 설계 방식으로, 신경회로망을 이용하여 시스템 노이즈와 측정노이즈의 공분산을 추정함으로서 발산을 방지하는 것이다. 제안한 방식의 유용성을 자체 제작한 자율이동 로봇을 대상으로 시뮬레이션 및 실험을 통하여 칼만 필터 위치 추정 방식 보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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