• 한국기계가공학회지
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• 제21권9호
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• pp.92-97
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• 2022

In this paper, as a research on autonomous steering for agriculture, a sensor module for furrow recognition was developed through a low-cost distance sensor combination. The developed sensor module was applied to the vehicle, and when driving in a furrow curve, the autonomous steering success rate was 100% at a curvature of 20 m or more, and 70% at a curvature of 15 m or less. The self-steering success rate according to the ground condition showed a 100% success rate regardless of soil, weeds, or mulching film.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권6호
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• pp.12-16
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• 2002

Virtual reality (VR) opened the possibility of moving beyond the 2-D world of conventional desktop systems to an immersive, multi-sensory environment generated by computer graphics. Haptic feedback (Haptics) is now starting to get recognition and use in intensive applications for manipulation, while smell and taste feedback are at the stage of early research. This paper reviews some current works on increased haptic feedback augmentation in virtual reality applications.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.193-205
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 뱅킹의 사용자 인증에 있어 더 강인성(Robustness)을 갖춘 인증 시스템을 위해서 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 이용해 인증 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 중 가장 기본적인 알고리즘이라 할 수 있는 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고 암호화된 형태의 생체 데이터를 전달해 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 인터넷 뱅킹에서의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계 방법을 제안한다.

• 생명과학회지
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• 제27권3호
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• pp.355-360
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• 2017

다량의 에탄올을 섭취하면 기억 상실로 이어질 수 있으며, 종종 blackout으로 나타난다. Blackout의 불균형은 알코올 소비에 있어 다양한 사회 문제의 주요 원인이 될 수 있다. 그러나 이러한 알코올 유발 문제를 예방하는 치료법은 아직 존재하지 않는다. Hydrangeae dulcis folium은 Hydrangea serrata Seringe의 잎을 발효가공을 통해 만든 민간약 또는 차이다. 본 연구에서는 에탄올로 유도한 정신적 결핍에 대한 Hydrangeae dulcis folium의 에탄올 추출물(EHDF)의 효과를 평가하였다. 행동적 결핍 또는 장애를 테스트하기 위해 마우스에서 물체 인식 테스트가 수행하였다. 또한 시냅스 결손을 평가하기 위해, 마우스 해마 조각에서 에탄올에 취약한 것으로 알려져 있고 에탄올로 유발한 기억 상실과 관련이 있는 N-methyl-D-aspartate (NMDA) 수용체-매개 흥분성 시냅스 후 전위 및 long-term potentiation (LTP)을 측정하였다. 본 연구에서 에탄올(1 g/kg, i.p.)은 물체 인식 메모리를 손상 시켰지만, EHDF (10 또는 30 mg/kg)는 물체 인식 테스트에서 이러한 장애를 극복하였다. 흥미롭게도, EHDF ($30{\mu}g/ml$)는 해마 절편에서 에탄올 처리 후 억제되었던 LTP 및 NMDA 수용체 매개 시냅스 전달을 유의하게 개선시켰다. EHDF는 에탄올에 의해 유발된 물체 인식 기억력 결핍을 개선하였고, 또한 EHDF는 해마 절편에서 에탄올 유도성 LTP 및 NMDA 수용체 매개성 시냅스 전달을 상당히 개선시켰다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제3권2호
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• pp.72-77
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• 2010

Alginate lyases, also known as alginases or alginate depolymerases, catalyze the degradation of alginate by a ${\beta}$-elimination mechanism that has yet to be fully elucidated. Alginate is a copolymer of ${\alpha}$-L-guluronate (G) and its C5 epimer ${\beta}$-D-mannuronate (M), arranged as homopolymeric G blocks, M blocks, alternating GM or random heteropolymeric G/M stretches. Almost all alginate lyases depolymerize alginate in an endolytical fashion via a ${\beta}$-elimination reaction. The alginate lyase Atu3025 from Agrobacterium tumefaciens strain C58, consisting of 776 amino-acid residues, is a novel exotype alginate lyase classified into polysaccharide lyase family 15. Till now there is no crystal structure available for this class of proteins. Since there is no template with high sequence identity, three-dimensional coordinates for exotype alginate lyase (PL 15 family) were determined using modeling methods (Comparitive modeling and Fold recognition). The structures were modeled using the X-ray coordinates from Heparinase protein family (PDB code: 3E7J). This enzyme (Atu3025) displays enzymatic activity for both poly-M and poly-G alginate. Since poly-M is widespread; docking of a tri-mannuronate against the modeled structure was performed. We identified some of those residues which are crucial for lyase activity. The results from this study should guide future mutagenesis studies and also provides a starting point for further proceedings.

• 생물환경조절학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-100
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• 2009

본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-18
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• 2017

오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-282
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• 2011

정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.329-338
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• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.