수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.
지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.
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.
자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.
본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.
In order to solve the specific problems in system, the implementing of knowledge base suitable to the system architecture has to be expressed and leads to the resoning of the new facts. Not only the simple knowledge based on the bivalent logic but also the representation and acqusition of knowledge related to vague and imprecise linguistic variable is necessary to the knowledge in the real world,i.e the knowledge of which facts and rules are composed. In this point of view, this survey implements the inference and retrieval of the fuzzy linguistic variables so that it can process the ambiguous information which appears the imprecision of the linguistic boundary.
본 논문은 제품을 설계하는데 있어서 고객의 감성을 구체적인 디자인 요소로 변환하는 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템은 감성 데이터 처리 서브시스템, 디자인 요소변환 서브시스템, 형상 데이터 처리 서브시스템 등 크게 세 가지의 서브시스템으로구성된다. 감성 데이터 처리 서브시스템은 고객의 제품에 대한 정성적 감성을 분석하여 디지인 요소와 상관성을 나타내기 위한 시스템으로서, 제품을 표현하는 감성어휘를 추출하고 이를 분석하여 디자인 요소로 변환할 수 있게 해주는 데이터베이스를 구축하는 것이다. 디자인 요소변 환 서브시스템은 고객이 원하는 제품의 이미지를 구체적인 디자인 요소와 연결하는 추론 시스템으로서 감성 데이터베이스에 저장되어 있는 어휘 중에서 고객이 선택한 감성어휘에 대해 퍼지 추론을 이용하 여 디자인 요소와의 연결관계를 형성하게 된다. 형상 데이터 처리 서브시스템은 제품의 아이템/카테고 리에 대한 형상을 데이터베이스로 가지고 있으며, 디자인 요소변환 서브시스템에의해선정된 제품정보와 데이터베이스를 연결하여고객이 원하는 제품이 구체적으로 어떠한 형상을 가지게 되는가를 보여주게 된다.
본 논문은 감성제품 및 부품의 형상데이터 처리시스템 구축을 목적으로한다. 감성공학적 디자인요 소변환 지원시스템의 전체구조는 다변량해석형기법을 활용하여 인간의 감성과 디자인과의 관련성을 분 석하고 이 결과들을 데이터베이스로구축하는 부분과 퍼지논리을 이용하여인간의 감성과 제품형상을 연결하는 추론기관 그리고 감성제품 및 부품의 구조를 지원하는 형상데이터 처리시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 형상데이터베이스를 이용한 형상데이터 처리시스템 구축에 관한 연구를 실시하여 보았다. 최근에 와서 데이터베이스 설계시 실세계의 데이터를 더욱 충실히 표현하기 위해 이를 객체 (object)를 사용하여나타낸 후, 이 객체들 사이에 존재하는 관련성에 관한 정보를 이용하여 데이터베 이스를 설계하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 제품 세분화 과정에 객체지향 모델링기법을 고객의 감성이 잘 반영되는 가전제품 중 전화기에 적용하여 감성제품 및 부품의 형상데이터베이스를 구축하였다. 이러한 형상데이터 처리시스템은 제품설계 및 디자인 분야에 다양하고 폭넓게 적용 및 응용될 수 있을 것이며감성을 중시하는 미래의 제품설계분야에 적지않은 영향을 미칠 것으로기대된다ㅣ.
운전원의 언어적인 제어 논리를 이용한 모델과 무관한 제어기가 증기 발생기의 수위 제어를 위해 개발되었다. 오직 9개의 룰을 수위 오차와, 응축 수위 변화를 표현하는 유량 오차로부터 얻어졌다. 벨형의 소속함수는 민감도 분석을 통하여 조절되었고, 결과 과도 상태와 정상상태 공히 양호한 제어성능을 보였다. 저출력에서 전 출력까지의 다단계 출력 증가에 대하여, 전 운전 영역에서 좋은 제어를 보였다.
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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