• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.529-536
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• 2004

무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.439-444
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• 2007

정서 전달에는 언어적 의사소통뿐만 아니라 비언어적 의사소통이 거론되곤 한다. 하지만 지금까지의 비언어적 의사소통 연구는 대부분 언어의 음향학적 연구나 얼굴표정 연구에 국한되었다. 또한 음악의 정서에 대한 연구는 음악적 구조 혹은 스타일과 여러 성격적 특질 및 행동 간의 관계, 혹은 생리적 효과 등 어떤 음악(what music)이 특정한 효과를 일으키느냐에 중점을 두고 있었다. 따라서 본 연구에서는 Gabrielsson & Juslin(1996)의 연구에 의거, 음악을 통하여 작곡가가 아닌 연주자의 의도된 정서가 청자에게 얼마나 잘 지각될 수 있는지 알아보고자 하였다. 봉 녕구의 가설은 다음과 같다; 첫째, 연주자의 정서적 의도는 음악의 모든 물리적 변인에 영향을 준다; 둘째, 청자는 의도된 정서를 지각하는 데 일반적으로 성공적이다; 셋째, 특정 정서는 다른 정서보다 더 잘 구분된다. 본 연구에 사용된 곡은 학습 효과를 배제하기 위하여 새롭게 전문 작곡가에 의해 작곡되었으며, 전문 연주자는 동일한 곡을 7종류의 정서(행복한, 슬픈, 화난, 두려운, 다정한, 엄숙한, 정서 표현 없음)를 표현하도록 연주하였다. 하나의 완전한 음악을 표현하기 위하여 각 곡은 멜로디(악기구성: 일렉트릭 기타, 베이스, 그랜드 피아노)와 리듬(드럼)을 포함하였다. 실험참가자는 각 곡을 듣고 7개의 정서 종류 각각에 점수를 평정하였다. 그 결과 이전 연구와 마찬가지로 청자는 연주자의 의도된 정서를 일반적으로 지각하는 데 성공하였으며 7개의 정서 중 특징적인 정서("행복한", "슬픈", "화난", "다정한") 는 다른 정서 보다 더 잘 구별되었다. 본 연구에 사용된 "두려운" 정서 곡의 음향분석 결과 소리 강도의 큰 변산이 특징이었다. 이는 이전 연구에서 "두려운" 정서의 특징인 타이밍의 큰 변산과 함께, "두려운" 정서가 '불규칙적이거나 변화가 커서 예측하기 어려운' 속성을 지니고 있음을 시사한다. 또한 "다정한" 정서에 대해서 본 연구에서는 다른 모든 정서와 유의미한 차이를 보인 반면, 이전 연구에서는 "슬픈"과 유의미한 차이가 없었다. 이는 본 연구에 쓰인 "다정한" 정서의 곡은 리듬 패턴을 다른 정서 버전과는 다르게 보사노바 리듬을 사용하였다. 이전 연구와는 다르게 빠른 템포였음에도 불구하고 구별이 잘 된 이유는 이와 같이 장르 특징적인 영향이 컸기 때문이라고 할 수 있다. 이는 연주자나 음악 스타일 자체의 성격이 정서 판단에 있어 큰 영향을 준다는 사실을 시사한다. 종합적으로 음악을 통한 정서 전달에 있어 연주자, 청자, 악기, 음악 스타일의 차이가 영향을 줄 수 있다는 사실을 확인하였으며 이러한 결과는 Scherer & Oshinsky(1977)가 언급하였듯 음악 연주가 다른 비언어적 의사소통 방법과 공유하는 특징이 있음을 시사한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.195-207
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• 2007

수도권 광역통행의 과다한 승용차 이용은 서울시 교통문제의 핵이다. 시계 도로망의 혼잡과 더불어 도시내부로 유입된 승용차가 유발하는 2차 통행도 심각하므로 광역 승용차 통행을 줄이는 것이 시급하다. 이러한 문제를 해결하는 가장 효과적인 방안중 하나는 광역철도의 경쟁력 제고이다. 광역철도와 승용차를 비교해보면 대부분 수도권 지역에서 철도의 통행시간이 승용차를 초과하는 실정이다. 본 연구는 광역철도가 통행시간에 대한 경쟁력을 갖게 하기 위한 방안으로 대피선 설치를 통한 급행열차 도입을 제안한다. 급행과 완행열차의 혼합운행은 매우 정교한 기술적 검토를 요구하며 실질적인 운행방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 급행열차에 대한 운전선도를 시뮬레이션하고 급완행 열차의 교행 패턴을 도출하는 스케쥴 작성 알고리즘을 제시하고 안산선을 대상으로 가상 적용 사례를 제시한다. 시뮬레이션 결과, 안산선의 경우 $1{\sim}2$개의 신규 대피선 설치를 통해 급행열차의 표정속도를 63kph 까지 향상시킬 수 있음을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1681-1698
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• 2011

시대적 요구에 따라 인천공항철도가 1단계(인천국제공항~김포공항, 40.3km, 07년 3월 개통)와 2단계(김포공항~서울역, 20.7km, 10년 10월 개통)가 단계별로 개통되었으나, 표정속도의 저하로 도로교통과 경쟁력을 확보하지 못하고 수송수요의 저조 등으로 이어져 민간협약에 의한 정부 재정지원은 날로 늘어나 결국 2009년11월 국가에서는 한국철도공사로 하여금 민간지분을 매입하여 정부보조금 지출 축소를 모색하였으나, 정부보조금 지출 비중만 축소되었을 뿐 공항철도를 운행함에 따른 정부보조금은 상당분 지출되고 있는 상황이다. 더우기 2004년 4월 경부고속철도 개통에 따라 고객들도 시간가치의 소중함을 인식하고 대기시간이 길어지거나 운행시간이 길어지는 경우엔 더 빠른 교통수단으로 전환하는 것을 당연시 하고 있으며, 교통정보 전달의 가속화로 출발부터 목적지 도착까지 최적의 교통수단이 무엇인지 파악 후 출발하므로서 여행에 따른 시간손실을 최소화 하려한다. 따라서 공항철도의 고속화는 이 시대의 요구사항으로 당연시 되어 있고 공항철도의 고속화야 말로 타교통수단과의 경쟁에서 우위를 차지할 수 있으며, 인천공항철도 활성화가 가능하고 소외된 경기서북부 및 인천지역의 고속철도 수혜를 확대하는 방안일 것이다. 공항철도 고속화방안은 앞선 검토 자료를 기초로 실제 적용하는데 있어 좀더 구체적이고 현실적인 방안을 모색하고자 본 고에서는 공항철도구간의 고속화 가능구간과 노반, 궤도, 시스템개량에 따른 열차속도향상 효과를 분석하고 각 차량별 즉, 기존 AREX(120km/h), KTX(230km/h), 180km/h급 고속EMU(Electric Multiple Unit) 등의 차량투입에 따른 열차운행 대안을 분석하고 가장 효율적인 열차운전시격 및 열차운행패턴 등을 제시하여 인천공항철도를 이용하는 고객들에게 좀 더 신속하고 쾌적한 운송수단이 되어 새로운 수송수요 창출은 물론이고 타교통과의 경쟁우위를 확보하여 공항철도가 활성화되기를 기대해 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.242-250
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• 2016

본 연구는 스트룹(Stroop)과제를 이용하여 정서가(affective valence)로 구성된 역하의 정서유발 점화자극이 인지과제 수행에 영향을 미치는지와 일반인에서도 정서장애 환자와 같은 지표가 나타나는지를 반응시간과 ERP(사건관련전위) 패턴으로 확인해 보고자 하였다. 측정된 데이터는 정서가(긍정 및 부정)와 일치여부로 수행되는 인지과제의 조합으로 제시되어 수집되었고, 전위변화의 특성인 진폭과 정점 잠복기를 기준으로 그 효과가 검증되었다. 먼저 반응시간 행동분석 결과, 중립 정서자극을 제외한 역하의 정서자극에 의해 목표과제의 반응을 촉진하는 결과를 확인할 수 있었다. 아울러 부가적으로 수집된 사건관련전위를 분석한 결과, 불일치 요인이 결합된 부정적 정서정보가 긍정적 정서정보에 비해 더 높은 음전위 및 지연된 잠복기를 보임으로써 표정과 관련된 정서유발-특정적인 N2효과를 확인하였다. 그리고 동일한 조건에서 긍정조건에 비해 유의한 차이의 양전위와 함께 더 짧은 잠복기를 보이는, 인지적 판단과정의 차이를 시사하는 P300의 효과도 관찰하였다. 이는 역하의 부정적 정서정보가 인지처리과정에서 자동적으로 억제되는 경향과 함께 해당 정서의 탐지를 가속시키는 한편, 주의자원의 적절한 재분배를 가능케 하여 목표자극의 반응을 촉진시킨 것으로 해석할 수 있으며, 기능적이고 인지적인 반응의 차이에서 역하효과를 비롯하여 과제 수행 정도에 영향을 끼치는 정서관련 재인과정의 중요성을 시사한다 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.20-29
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• 2010

KFD 웹 데이터베이스 시스템은 가족미술치료사들의 요구사항을 반영하여, 방대한 평가 자료의 관리 및 효율적인 사정평가 과정의 지원을 위해 개발된 프로토타입 시스템이다. 그러나 KFD 웹 데이터베이스 시스템은 내담자가 그림을 그리는 동안의 행동패턴, 얼굴 표정, 그리고 음성 정보등과 같은 중요한 관찰요소들에 관한 정보는 얻을 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 카메라와 그림판 툴을 이용하여 내담자의 KFD 작업 과정을 녹화하고, 녹화된 영상 내의 주요 이벤트들을 인덱싱하여 가족미술치료사가 KFD 동영상을 분석하고 검색할 수 있도록 온톨로지 기반의 이벤트 분석 및 검색 시스템을 제안한다. 즉 새롭게 제안된 시스템에서는 가족 구성원에 관한 내담자의 이벤트 및 행동분석에 관한 요약 보고서와 함께 비디오 검색 서비스가 제공된다. 제안된 KFD 동영상 내의 이벤트 분석 및 검색 시스템은 가족치료사에게 내담자의 작업태도 및 행동, 그리고 KFD 작성과정에 대한 정량적이고, 객관적인 정보를 제공함으로써 보다 강화된 KFD 사정 평가를 지원할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.