We describe a research about remote control of mobile robot based on voice command in this paper. Through real-time remote control and wireless network capabilities of an unmanned remote-control experiments and Home Security / exercise with an unmanned robot, remote control and voice recognition and voice transmission are possible to transmit on a PC using a microphone to control a robot to pinpoint of the source. Speech recognition can be controlled robot by using a remote control. In this research, speech recognition speed and direction of self-driving robot were controlled by a wireless remote control in order to verify the performance of mobile robot with two drives.
We describe a research about remote control of mobile robot based on voice command in this paper. Through real-time remote control and wireless network capabilities of an unmanned remote-control experiments and Home Security / exercise with an unmanned robot, remote control and voice recognition and voice transmission are possible to transmit on a PC using a microphone to control a robot to pinpoint of the source. Speech recognition can be controlled robot by using a remote control. In this research, speech recognition speed and direction of self-driving robot were controlled by a wireless remote control in order to verify the performance of mobile robot with two drives.
A femtocell is a small cellular base station, typically designed for use in a home or small business. The random deployment of a femtocell has a critical effect on the performance of a macrocell network due to co-channel interference. Utilizing the advantage of a multiple-input multiple-output system, each femto base station (FBS) is able to form a cluster and generates a precoding matrix, which is a modified version of conventional single-cell block diagonalization, in a cooperative manner. Since interference from clustered-FBSs located at the nearby macro user equipment (MUE) is the dominant interference contributor to the coexisting networks, each cluster generates a precoding matrix considering the effects of interference on nearby MUEs. Through simulation, we verify that the proposed algorithm shows better performance respective to both MUE and femto user equipment, in terms of capacity.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.
Recently various attempts to control hardware through integration of sensors and artificial intelligence have been made. This paper proposes a smart hazardous sound detection at home. Previous sound recognition methods have problems due to the processing of background sounds and the low recognition accuracy of high-frequency sounds. To get around these problems, a new MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) algorithm using Wiener filter, modified filterbank is proposed. Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted. For the classification of feature vectors extracted using the proposed MFCC, DNN(Deep Neural Network) was used. Experimental results showed the superiority of the modified MFCC in comparison to the conventional MFCC in terms of 1% higher training accuracy and 6.6% higher recognition rate.
본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
사용자의 지리적 위치에 기반한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용이 되고 있으며, 이와 관련하여 다양한 연구들이 계속 진행 중이다. 기존의 연구들이 사용자의 위치 정보와 해당하는 서비스들의 단순 연결에 불과했다면, 본 논문에서는 사용자와 디바이스 간의 상호작용 정보를 기반으로 병합적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자의 위치에서 가장 적합한 지능적인 서비스를 제공하는 알고리즘을 제안한다.
우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.
다양한 IoT 기기로 구성된 스마트 홈에서는 편리하고 효율적인 서비스를 제공한다. 그러나 사적인 영상과 음성과 같은 민감한 정보까지 수집 및 처리될 뿐 아니라 인터넷을 통해 공유될 수 있어서 보안이 중요하다. 이러한 스마트 홈 IoT 장치 관리를 위하여 데이터 무결성 및 안전성을 제공하기 위해 블록체인 기술을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 기존 검증을 위한 연산을 지속적으로 수행해야 하는 PoW(작업 증명) 블록체인에서 아닌 네트워크에 축적된 지분을 통해 블록을 검증하는 PoS(지분 증명), 그 중에서 확장성 부분을 해결하고자 하는 DPoS(위임 지분 증명) 방식으로 스마트 홈 IoT 환경에 적절한 보안용 블록체인 체계를 제안한다. DPoS 체계인 EOSIO 기반으로 제안시스템을 구현하여 실현가능성을 보이고, 성능평가를 통해 트랜잭션 처리 속도 측면의 성능 향상을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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