In this paper, We propose reasoning system for object recognition and space classification using not only visual features but also contextual information. It is necessary to perceive object and classify space in real environments for mobile robot. especially vision based. Several visual features such as texture, SIFT. color are used for object recognition. Because of sensor uncertainty and object occlusion. there are many difficulties in vision-based perception. To show the validities of our reasoning system. experimental results will be illustrated. where object and space are inferred by bi -directional rules even with partial and uncertain information. And the system is combined with top-down and bottom-up approach.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
기존의 방송환경은 시청자에게 단 방향의 서비스를 제공하며, 시청자 각자의 취향에 상관없이 소극적인 자세를 요구한다. 이러한 일방적인 사용자 시청환경에서, 대개의 프로그램들은 방송사에 의해 다수 사용자의 대표적인 시간대에 적절하게 배치되며, 그러한 프로그램의 인기도 혹은 시청 연령, 시간대에 따른 광고가 그 프로그램을 지원하게 된다. 시청자의 적극적 선별 노력에 의해 선택된 프로그램과 달리 그에 딸린 광고는 사용자가 원하는 대개의 프로그램을 지원하는 중요한 수단이지만, 정작 시청자의 관심과는 상관없이 제공된다. 또한 디지털 방송치 시작과 함께 양방향 서비스 환경에서도 사용자를 고려한 광고의 적절한 분배가 이루어지지 않고 있다. 이러한 일률적인 광고 컨텐츠의 제공은 시청자의 무관심을 초래할 수 있으며, 이러한 경향이 높을수록 효율적인 정보 제공에 많은 제한을 받을 수 있다. 본 논문에서는. 제한적 정보 제공의 해소와 새로운 시청 환경 제안을 위한, 시청자의 성별, 연령 그리고 직업과 같은 프로파일 정보에 따른 맞춤형 광고, 즉 표적 광고 서비스(Target Advertisement Service)를 제안한다. 제안된 표적 광고 서비스는 개인 정보 유출의 피해 없이 사용자의 시청 정보를 이용해 사용자의 프로파일 정보를 예측하며, 예측된 정보를 이용하여 사용자에게 맞는 광고 콘텐츠를 전달한다. 본 논문의 실험을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별. 성별. 시간대별로 기록된 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안된 두 가지 표적 광고 서비스 알고리즘. 즉, 정규거리합(Normalized Distance Sum)과 벡터 상관법(Vector Correlation)의 효율성 검증과 이를 이용한 표적 광고 서비스 프로토타입 시스템을 보인다.te TC-POXR-2의 열전도도가 1.13 W/mK, 그리고 TC-POXR-4가 1.19 W/mK였으며 이는 단일입자경을 갖는 충전제를 가하여 제조한 경우보다 높은 열전도성을 나타내었다. 제조하였으며 이들의 기계적 및 열전도 특성 그리고 체적 저항을 측정하였다. 달랐지만 단측검정 결과 유의하지 않았다.C)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 하나의 군을 형성하고 있었다. 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 다른 군과는 또 다른 의미로서 구분되었는바, 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 경관적 의미에 대한 가치평가가 놀은 결과로서 하나의 군으로 나누어 졌다.과 백삼의 효과 우열의 측면이 아닌 그 용도와 적응증에 차이가 있는지에 초점을 맞추어 보다 과학적 평가가 이루어져야 할 것이다. 결론적으로 가능한 동일한 재배조건에서 생산된 원료수삼으로 제조된 홍삼과 백삼의 원 생약과 그 추출 분획물, 또는 성분을 시료로 하여 화학성분 조성을 비교하고 이와 연계한 실험적 효능연구의 확충과 특히 임상적 효능 비교연구를 통해 과연 그 적응증에 차이가 있는지에 대한 보다 많은 과학적 검토가 이루어져야 할 것이다.ontrol (43.4 mg/L)에 비해 2.17배로 증가되었다.재래시장과 백화점에서 시판되고 있는 계란 총 446개에 대해서도 동일한 절차와 방법으로 조사하였던바, 재래시장에서 구입했던 계란의 난각부분(Egg-shell)에서만 가금티푸스(fowl Typhoid)의 병원체인 S. gallinarum이 1주$(0.2\%)$만이 분리되었고, 기타 세균으로서는 대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고, 난황(Yolk)에서는 극히 낮은 수준의 세균오염도를 보였다. 다양한 동물종유래 S. aureus 균주들의 유전학적 분석목적에 가장 신뢰도 높고 감별능력이 뛰어난
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[게시일 2004년 10월 1일]
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