Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.
Hyunsuk Kim;Woojin Kim;Jungsook Kim;Seung-Jun Lee;Daesub Yoon;Oh-Cheon Kwon;Cheong Hee Park
ETRI Journal
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제45권1호
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pp.75-92
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2023
Level 3 autonomous vehicles require conditional autonomous driving in which autonomous and manual driving are alternately performed; whether the driver can resume manual driving within a limited time should be examined. This study investigates whether the demographics and subjective driving tendencies of drivers affect the take-over performance. We measured and analyzed the reengagement and stabilization time after a take-over request from the autonomous driving system to manual driving using a vehicle simulator that supports the driver's take-over mechanism. We discovered that the driver's reengagement and stabilization time correlated with the speeding and wild driving tendency as well as driving workload questionnaires. To verify the efficiency of subjective questionnaire information, we tested whether the driver with slow or fast reengagement and stabilization time can be detected based on machine learning techniques and obtained results. We expect to apply these results to training programs for autonomous vehicles' users and personalized human-vehicle interfaces for future autonomous vehicles.
Kim Young-Tak;Kim Soo-Jong;Lee Chang-Gyu;Kim Gwan-Hyung;Kang Sung-In;Lee Jae-Hyun;Tack Han-Ho;Lee Sang-Bae
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.247-254
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2006
Biometrics are getting more and more attention in recent years for security and other concerns. So far, only fingerprint recognition has seen limited success for on-line security check, since other biometrics verification and identification systems require more complicated and expensive acquisition interfaces and recognition processes. Hand-Geometry can be used for biometric verification and identification because of its acquisition convenience and good performance for verification and identification performance. It could also be a good candidate for online checks. Therefore, this paper proposes a Hand-Geometry recognition system based on geometrical features of hand. From anatomical point of view, human hand can be characterized by its length, width, thickness, geometrical composition, shapes of the palm, and shape and geometry of the fingers. This paper proposes thirty relevant features for a Hand-Geometry recognition system. This system presents verification results based on hand measurements of 20 individuals. The verification process has been tested on a size of $320{\times}240$ image, and result of the verification process have hit rate of 95% and FAR of 0.020.
의료 분야는 가상현실 (VR, Virtual Reality)의 주요한 응용 분야 중의 하나이다. 가상현실을 의료 분야에 응용하는 연구는 학제간 연구의 대표적인 사례로 간주되며, 컴퓨터 과학자나 공학자, 내과 및 외과의사, 의학 교육자나 학생, 군사 의료 전문가들이나 의생명과학 전문가들이 참여하고 있다. 사용자들이 인지하는 물입감의 경험을 기준으로 하여 사람과 컴퓨터의 상호 작용(HCI, Human Computer Interaction)을 향상시키기 위해서는, 햅틱(Haptic), 음성, 냄새 등 비전통적 상호 작용 방법이 탐구되어야 한다. 특히, 햅틱 피드백은 전통적 상호작용 방식인 시각 정보와 서로 긴밀하게 관계가 맺어진다. 시각 정보와 햅틱 피드백을 결합하게 되면, 사용자들은 몰입감을 좀더 강하게 느끼게 된다. 전세계적으로 햅틱 피드백은 오랫동안 연구되어 왔고, 햅틱 기반의 시스템도 많이 개발이 되었다. 본 논문에서는 해틱 피드백이 의료 분야에 적용된 사례들에 집중하였다. 즉, 햅틱 피드백과 이들이 의료 분야에 응용된 사례들을 정리하여 발표하였다.
Analyzing the aftermath of events at domestic nuclear power plants brings in the question: "Why do workers not comply with the prescribed procedures?" The current investigation of nuclear power plant events identifies their reasons considering the factors affecting the workers' behaviors. However, there are some complications to it: in addition to confirming the action such as an error or a violation, there is a limit to identifying the intention of the actor. To overcome this limitation, the study analyzed and examined the reasons for non-compliance identified in nuclear power plant events by Reason's rule-related behavior classification. For behavior analysis, I selected unit behaviors for events that are related to human and organizational factors and occurred at domestic nuclear power plants since 2017, and then I applied the rule-related behavior classification introduced by Reason (2008). This allowed me to identify the intentions by classifying unit behaviors according to quality and compliance with the rules. I also identified the factors that influenced unit behaviors. The analysis showed that most often, non-compliance only pursued personal goals and was based on inadequate risk appraisal. On the other hand, the analysis identified cases where it was caused by such factors as poorly written procedures or human system interfaces. Therefore, the probability of non-compliance can be reduced if these factors are properly addressed. Unlike event investigation techniques that struggle to identify the reasons for employee behavior, this study provides a new interpretation of non-compliance in nuclear power plant events by examining workers' intentions based on the concept of rule-related behavior classification.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
시간, 공간, 금전적인 문제 때문에 실습이 쉽지 않은 학문들이 있다. 특히 의료교육은 장소와 시간의 제약이 특히 심하며 cadaver(카드버:인체해부 실습용 시체)를 통해 이루어지기 때문에 어려움이 많다. 그 대안으로 다양한 가상 수술방법이 존재하지만 장비가 고가이거나 구하기 쉽지 않기 때문에 어려운 문제가 발생한다. 이러한 문제점의 해결 방법으로 3D-Virtual Reality(3D가상현실)를 활용하여 실제와 유사한 환경을 제공하고자 한다. 일반적으로 컴퓨터의 Interface(인터페이스)로 키보드와 마우스를 사용하지 않고 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 사용함으로써 더욱더 현실감을 느낄 수 있어 실습교육비용을 절감함으로써 실습교육에 대한 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 두개의 Device(디바이스)인 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 이용하여 3D가상 수술 시스템을 구축하고 실습할 수 있는 제안으로 의료교육인 수술교육에 대치하여 효율성을 높이는 방식을 제안하였고, 이는, 다른 Simulation(시뮬레이션)이 활용 가능한 학문분야에 까지 확장할 수 있을 것으로 사려된다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
최근 범용소프트제어기 설계는 원자력발전소의 첨단주제어실에 적용되고 있다. 범용소프트제어기는 고집적 주제어실에서 비안전 기기뿐만이 아니라 안전기기를 제어할 수 있는 소프트웨어 기반의 수동제어 수단이다. 따라서 범용소프트제어기는 신형 주제어실의 단일 워크스테이션 구현을 위한 필수적인 설계특성을 갖고 있다. 전통적인 주제어실은 컴퓨터 기반으로 하는 통합 운전원 인터페이스 체계로 대체되고 있다. 범용소프트제어기의 오작동신호 발생 가능성을 줄이기 위해 어떠한 기기의 조작을 위해서는 2단계의 구분된 운전원 조작을 요구하는 설계를 고려하였다. 범용소프트제어기 오작동 가능성은 매우 낮기 때문에 범용소프트제어기 그자체로 발전소의 트립 가능성을 증가시키지는 않는다. 범용소프트제어기는 원자력발전소의 계측제어분야/인간연계 분야의 혁신을 대표한다. 범용소프트제어기는 인간연계를 기반으로 하는 단일 표시장치에 다양한 디비젼의 제어와 표시기를 통합하고 있다. 범용소프트제어기의 고장으로부터 안전기능 수행의 영향을 막기 위해 안전기기 및 기능에는 공학적 안전설비 신호가 적용된다. 또한 안전등급 수동스위치는 범용소프트제어기의 신호보다 우선한다. 그러므로 범용소프트제어기의 오작동 신호는 안전관련 스위치로부터의 제어신호에 의해 차단되어질 수 있다.
HCI 분야에서 사용성은 시스템의 객관적인 사용성에 초점을 둔 것에서 점차 사용자들이 시스템을 사용하면서 느끼는 주관적인 경험을 중시하는 개념으로 확장, 변화하고 있다. 오늘날 대부분의 사람들은 휴대전화를 소지하고 사용한다. 휴대전화와 같이 인간과의 상호작용 빈도가 높은 인터페이스에서 보다 긍정적인 사용자의 주관적 경험을 유발하는 것은 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 감정을 표현하는 인터페이스가 인간에게 보다 긍정적인 사용자 경험을 유발할 것이라는 가설 하에 감정을 표현하는 인간 목소리를 통해 청각적 피드백을 제공하는 휴대전화 프로토타입(prototype)을 제작한 후, 감정을 표현하기에 적절하지 않은 기계음을 통해 청각피드백을 제공하는 휴대전화 조건과의 비교를 통해 어떠한 조건에서 사용자들이 보다 더 긍정적인 사용자 경험을 느끼는지, 어떠한 조건을 더 선호하는지에 대해 알아보았다. 구체적으로, 참가자들은 4가지 종류의 휴대전화 프로토타입(청각적 피드백이 없는 무음 조건, 사람의 목소리를 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음과 사람의 목소리를 모두 제공하는 혼합음 조건)을 경험한 후, 그에 대한 경험적 사용성(재미, 흥미, 불쾌감), 유희적 측면(HQ) 그리고 선호도를 평정하였다. 결과적으로, 사용자들은 사람의 목소리를 통해 정서를 표현하는 조건의 휴대전화에 대해 청각적 피드백을 제공하지 않는 휴대전화나 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 휴대전화와 비교해서 상대적으로 높은 지각적 재미와 유희(HQ)를 느끼는 것으로 드러났다. 하지만 선호도는 다른 조건에 비해 낮은 수준의 평정치를 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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