본 논문은 생체신호(EEG/EOG)를 이용한 기계 작동 시스템을 구현하는 방법을 소개한다. 더 나아가서는 EEG/EOG 반응 컴퓨터 시스템이나 일반 바이오피드백(biofeedback) 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 선정된 뇌파 대역의 스펙트럼 특성이나 EEG 리듬 요소, 그리고 그것들의 조합지수 및 EOG파라미터에 반응하여 기능을 수행하는 무선 완구 원격조종 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 생체신호 처리 모듈 전체를 헤드셋에 내장 시켜서 사용자의 편의성을 제공하고 기존의 BCI 시스템과는 새로운 차원의 시스템 구현 방법을 제시한다.
본 논문에서는 가정에서 블루투스 장비를 이용하여 액세스 네트워크에 접속하기 위한 블루투스 접속장비(AP)의 개발을 제안한다. 헤드셋, 마우스, 키보드 등과는 달리 AP는 다중 접속 및 안정된 네트워크 처리량을 유지할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 제안된 AP는 다양한 종류의 블루투스 장비들이 xDSL이나 PSTN으로 이루어진 액세스 네트워크에 안정적으로 접속하게 한다. 특히, 가정 내에서 AP는 사용자들이 one-Phone-블루투스 모듈이 포함된 셀룰러 전화기-을 이용하여 상대적으로 비싼 CDMA 네트워크 대신 PSTN에 접속할 수 있게 한다.
This study performed precision instrument landing procedures for pilots with a commercial pilot license using VR HMD flight simulators, and assuming that the center of the pilot's gaze is in the front, 3-D.O.F. head tracking data and 2-D eye tracking of VR HMD worn by pilots gaze tracking was performed through. After that, AOI (Area of Interesting) was set for the instrument panel and external field of view of the cockpit to analyze how the pilot's gaze was distributed before and after the decision altitude. At the same time, the landing results were analyzed using the Localizer and G/S data as the pilot's precision instrument landing flight data. As a result, the pilot was quantitatively evaluated by reflecting the gaze tracking and the resulting landing result using a VR HMD simulator.
오늘날 대부분의 내장형 시스템은 목적상 많은 기능뿐만 아니라 실시간성도 함께 요구하고 있다. 특히, 경성 실시간 시스템에서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU 이용률이 놓아 비율단조 기법으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크 셋을 위한 비율단조 기반의 스케줄러를 설계하고 구현한다. 이 스케줄러는 확장된 스케줄 가능성 검사를 실시하여, 태스크 셋의 수행 전태스크들의 공통주기를 찾아 마감시간 우선 기법을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴을 생성한다. 이렇게 생성된 수행패턴을 참조하여 결정된 우선순위에 따라 태스크 셋을 실행하게 된다. 마감시간 우선 기법을 기반으로 생성된 패턴은 그 특성에 따라 CPU 이용률을 100% 까지 가능하게 하며, 수행패턴을 참조하여 수행함으로써 동적 우선순위 할당 기법의 단점인 실행시간 스케줄링 오버헤드를 없앨 수 있다.
일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.
근래에 트랜스포머(Transformer) 구조를 기초로 하는 ChatGPT와 같은 생성모델이 크게 주목받고 있다. 트랜스포머는 다양한 신경망 모델에 응용되는데, 구글의 BERT(bidirectional encoder representations from Transformers) 문장생성 모델에도 사용된다. 본 논문에서는, 한글로 작성된 영화 리뷰에 대한 댓글이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 텍스트 이진 분류모델을 생성하기 위해서, 사전 학습되어 공개된 BERT 다국어 문장생성 모델을 미세조정(fine tuning)한 후, 새로운 한국어 학습 데이터셋을 사용하여 전이학습(transfer learning) 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해서 104 개 언어, 12개 레이어, 768개 hidden과 12개의 집중(attention) 헤드 수, 110M 개의 파라미터를 사용하여 사전 학습된 BERT-Base 다국어 문장생성 모델을 사용했다. 영화 댓글을 긍정 또는 부정 분류하는 모델로 변경하기 위해, 사전 학습된 BERT-Base 모델의 입력 레이어와 출력 레이어를 미세 조정한 결과, 178M개의 파라미터를 가지는 새로운 모델이 생성되었다. 미세 조정된 모델에 입력되는 단어의 최대 개수 128, batch_size 16, 학습 횟수 5회로 설정하고, 10,000건의 학습 데이터셋과 5,000건의 테스트 데이터셋을 사용하여 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9582, 손실 0.1177, F1 점수 0.81인 문장 감정 이진 분류모델이 생성되었다. 데이터셋을 5배 늘려서 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9562, 손실 0.1202, F1 점수 0.86인 모델을 얻었다.
본 논문에서는 가상현실 기술로 전 세계를 도보 여행할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 여행 콘텐츠에 대한 가상현실 이용자들의 관심이 높으나 기존의 가상 여행 콘텐츠는 체험할 수 있는 공간이 한정되어 있고 상호작용성이 부족한 문제가 있었다. 기존 콘텐츠의 단점인 현실감 부족과 제한된 공간의 문제를 해결하고자 본 시스템에서는 구글 스트리트 뷰 이미지를 사용하여 가상 공간을 생성하였으며 사용자는 실제 거리 이미지를 통해 현실적인 체험이 가능하고 구글 스트리트 뷰 이미지에서 제공하는 방대한 지역을 여행할 수 있다. 또한 가상공간 안에서 사용자의 상호작용성을 높이고 몰입감을 극대화 하기 위하여 가상현실 헤드셋과 트레드밀 장비를 사용하여 사용자가 실제로 도보를 하며 가상공간을 이동할 수 있도록 하였다. 실제 관광 명소에서 산길과 골목길까지 자연스러운 도보 여행이 가능한 본 시스템의 활용으로 사용자들의 여가 활동에 크게 기여할 것으로 기대된다.
This study was conducted to measure the exposure levels to noise for the middle and the high school students who worn headsets in the PC rooms. The noise levels from the headsets were measured with noise dosimeters, and the statistical relationships between the utilization pattern, user's views on the PC rooms and it's environment were analyzed for the selected PC rooms in the Ahnshan area. The results were as follows; 1. No significant difference was found in the number of uses and average time spent per day by education level and by sex of the users(p>0.05). 2. No statistical significant difference was found between the contents selected by education level of the users (p>0.05). The male participants overwhelmingly enjoyed the PC games (98.3 %) while females selected for listening music (75.0 %) with significant difference(P<0.05), followed by browsing internet and PC communications (70.0 %), PC game (66.7 %) and chatting (33.3 %). 3. The actual noise measurements of the headsets worn by the users of different sexes and educational backgrounds produced no differences(p>0.05), while a significant difference was found between genders (p<0.05). 4. For sound pressure level measurements, the weighted average(Lavg) of 84.5 dB(A) on the left headsets exceeded that of 79.8 dB(A) on the right headsets significantly(p<0.01) and the maximum value of 96.9 dB(A) on the left headsets exceeded the maximum value of 93.5 dB(A) on the right headsets(p<0.01). 5. The actual noise measurements of the headsets worn by the users of different sexes and educational backgrounds produced no differences(p>0.05), however, the contents selected by the users with different educational backgrounds were noted with significant difference(p<0.05) while no difference was found by gender(p>0.05).
현대사회에서 소음과 진동은 일상생활뿐 아니라 산업현장에서도 흔히 접하게 되는 환경오염원으로, 이에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 산업현장에서 소음은 중요한 안전요소의 하나이며, 근로자의 청력에 영향을 미칠 뿐 아니라 정신적으로도 많은 영향을 미쳐 최종적으로 업무효율을 떨어뜨리게 되는 중요한 원인이 된다. PCB 산업 현장에서는 제조공정상 필요한 기계들로부터 다양한 소음들이 발생된다. PCB 산업현장의 소음원은 주로 공조기와 제조 기기에서 발생되며, 발생된 소음제어를 위해서는 소음의 전달경로를 막아 소음을 줄이는 방법과 제조기기의 소음을 저감시키는 방법, 수음자에 대한 제어방법 등이 있다. 본 논문에서는 PCB 산업현장에 쉽게 적용할 수 있는 헤드셋(headset)을 이용한 부대역 feedback 능동소음제어(subband feedback active noise control) 방법에 인간의 청각기능을 모델링한 멜 척도를 적용하여 보다 효과적인 소음제어 방법을 제안하였다. 실험결과 멜 척도를 적용하지 않은 부대역 feedback 능동소음제어방법 보다 동일한 구조를 가지면서도 빠른 수렴속도와 향상된 소음제거 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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