유비쿼터스 컴퓨팅 이란 보이지 않은 작은 컴퓨터를 일상생활이나 비즈니스 공간 속에 존재하는 사물 등에 심고 유무선 네트워크로 연결하여 사용자가 언제, 어디서나, 어떠한 기기든지 상관없이 서비스를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크 개념과 전자태그의 고도활용 모델, 표준화, 응용 등에 대하여 검토하기로 한다.
This paper proposes the system model that is more efficient and active than formal home automation system and it can conquer the limits of formal one using intelligent mobile robot. This system uses specialized intelligent mobile robot for home environment and the robot moves around home instead of human. We call the system model to HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System). HAuPIRS control architecture is composed three parts and each part is User Level, Cognitive Level, Executive Level. It is easy to use system and possible to extend the home apparatusfrom new technology. We made the PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) based on HAuPIRS architecture and verified the efficiency of the system model.
정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다. 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는데 잇어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.
본 논문에서는, 가상 모델을 이용한 움직임 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 첫 번째, 기존에 제안된 방법으로써 RGB 칼라 모델을 이용하여 전경 영역에 나타나는 에러 값을 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 제거한다. 두 번째, 사람 10명의 신체 구조비를 이용하여 가상 모델을 생성한다. 그 때, 생성된 가상 모델을 추출된 영역에 매칭시키고, 원 탐색 기법을 이용하여 전경영역의 실제 인간의 머리에 대한 얼굴 실루엣을 추출한다. 세 번째 추출된 정보들을 이용하여 mean-shift 알고리즘에 적용시켜 물체를 추적한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
정보검색에서 가장 중요하면서도 어려운 문제 중의 하나는 사용자가 원하는 정보를 찾기위한 효율적인 질의를 작성하는 일이다 순수한 부을 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부을 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백을 이용한 전보검색 모델을 제안한다. 제안한 지역적 문맥 분석 피드백모델이 적합성 피드백이나 P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다
입출력 데이터를 이용한 퍼지모델의 설정은 구조 설정과 변수 설정으로 나누어진다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고 퍼지모델의 이러한 구조와 변수를 설정하는 새로운 방법을 제안한다. 입출력 데이터가 주어지면, 후건부 변수는 선형성과연속성을 고려하여 휴(Hough) 변환과클러스터링 방법에 의해 각각 설정된다. 또한 경사 하강법(Gradient descent method)을 사용하여 퍼지모델 변수의 미세조정을 행한다. 마지막으로 단일 입출력 시스템에 대하여 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유효성을 보인다.
본 논문은 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에는 Takagi-Sugeno(75) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기는 "정복-분할(divide and conquer)"이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 75 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식들(LMls)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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