• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

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.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.230-236
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• 2009

Double-front construction machinery, which was designed for complicated tasks, requires intelligent systems that can provide the quantitative work analysis needed to determine effective work procedures and that can provide operational and cognitive support for operators. Construction work environments are extremely complicated, however, and this makes state identification difficult. We therefore defined primitive static states (PSS) that are determined using on-off data for the lever inputs and manipulator loads for each part of the grapple and front and that are completely independent of the various environmental conditions and operator skill levels. To confirm the usefulness of PSS, we performed experiments with a demolition task by using our virtual reality simulator. We confirmed that PSS could robustly and accurately identify the work states and that untrained skills could be easily inferred from the PSS-based work analysis. We also confirmed in skill-training experiments that advice information using PSS-based skill analysis greatly improved work performance. We thus confirmed that PSS can adequately identify work states and are useful for work analysis and skill improvement.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권2호
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• pp.159-166
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• 2023

The COI gene is a sequence of approximately 650 bp at the 5' terminal of the mitochondrial Cytochrome c Oxidase subunit I (COI) gene. As an effective DeoxyriboNucleic Acid (DNA) barcode, it is widely used for the taxonomic identification and evolutionary analysis of species. We created a CNN-LSTM hybrid model by combining the gene features partially extracted by the Long Short-Term Memory ( LSTM ) network with the feature maps obtained by the CNN. Compared to K-Means Clustering, Support Vector Machines (SVM), and a single CNN classification model, after training 278 samples in a training set that included 15 genera from two orders, the CNN-LSTM hybrid model achieved 94% accuracy in the test set, which contained 118 samples. We augmented the training set samples and four genera into four orders, and the classification accuracy of the test set reached 100%. This study also proposes calculating the cosine similarity between the training and test sets to initially assess the reliability of the predicted results and discover new species.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.1-9
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• 2016

In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.493-498
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• 2004

전통적인 경로 계획기는 로봇의 최적 경로를 찾기 위해 광대한 기하학적 검색을 수행한다. 완전성이 있는 경로계획기는 만약 해가 존재하면 반드시 찾아야 한다. 때문에 많은 검색 시간을 소요하여 해를 찾든지, 아니면 해가 없는 경우에는 없다고 증명을 하여야 함으로 역시 많은 시간을 소요한다. 그러나 인간의 경우는 대부분의 경우에 충돌 회피 경로가 있는지 없는지 빨리 파악할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 극단적으로 어려운 문제들을 제외하고는 무둔 경우의 수를 나열하지 않고도 쉽게 해를 찾는다. 본 연구의 목표는 이러한 인간의 사고 능력을 알고리즘화하여, 이동로봇의 운동 경로를 보다 빠르게 찾거나, 아니면 컴퓨터의 계산자원을 낭비하지 않고 일찍이 포기하게 한다. 다각형 환경과 다각형 로봇에 대한 경로계획에, 정량적인 형상 추론과 광대한 기하학적 검색을 결합한 새로운 경로 계획 방법을 제시한다. 제시되어진 알고리즘은 울타리 검증을 통해 해가 없는지를 먼저 검색하고, 만약에 해가 있으면, 정량적인 추론을 통해서 해를 찾고, 그래서 해가 존재하지만 해를 찾을 수 없으면, 완전 검색 알고리즘으로 해를 찾게 된다. 본 연구의 기여는 여러 개의 능률적인 기하학적 검사를 통해, 많은 계산량의 완전 알고리즘을 가능하면 사용하지 않고 해를 찾거나 해가 없음 증명하여, 운동 계획기의 평균 계산량을 최소화한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.304-313
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• 2005

The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robot need to recognize his position and direction for intelligent performance in an unknown environment. And the mobile robots may navigate by means of a number of monitoring systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. Notice that in the conventional fusion schemes, the measurement is dependent on the current data sets only. Therefore, more of sensors are required to measure a certain physical parameter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this research, instead of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the accurate measurement. As a general approach of sensor fusion, a UT -Based Sensor Fusion(UTSF) scheme using Unscented Transformation(UT) is proposed for either joint or disjoint data structure and applied to the landmark identification for mobile robot navigation. Theoretical basis is illustrated by examples and the effectiveness is proved through the simulations and experiments. The newly proposed, UT-Based UTSF scheme is applied to the navigation of a mobile robot in an unstructured environment as well as structured environment, and its performance is verified by the computer simulation and the experiment.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.141-157
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• 2002

XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(eXtensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 KMS의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.16-21
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• 2014

최근 해상교통 환경은 국가 간 해상 물동량의 증가, 해양레저 활동인구의 증가 등으로 선박 교통량이 늘어나고 있으며 이로 인한 해양사고 발생건수 및 가능성이 높아지고 있다. 해양사고의 주요 원인은 선박운항자의 인적요인에 의해 발생하고 있는 것으로 분석되고 있다. 이러한 인적요인에 의한 해양사고를 줄이기 위하여 항해사를 보조할 수 있는 여러 항해 보조 시스템에 대한 연구가 제안 되어 왔다. 하지만 여러 제안된 연구들에서 이용된 선박데이터는 대부분 오프라인의 데이터를 가정하여 분석하고 있어 실시간으로 시스템에 적용하기 위해 필요한 선박 데이터 관리기법 등에 대해서는 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박의 항해통신장비인 AIS와 ARPA Radar 정보를 이용하여 선박 일치 여부를 판단할 수 있는 중요한 요소들을 복합적으로 고려하여 운항자에게 중요 정보를 제공하는 실시간 항행지원시스템 구축을 목적으로 하고 있다. 이 시스템 구축을 위해서 인공지능 기법 중 블랙보드 시스템을 이용하여 선박정보융합 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 검증하였다.

• 대한간호학회지
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• 제28권2호
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• pp.510-518
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• 1998

It was assumed that the maternal identity in primi-gravida is one of the most attribute of the motherhood, that is not biological but cognitive phenomena, appears active process as intelligent human being. The purposes of this study were that the identification the cognitive structure and the influencing factors of the maternal identity in primi-gravida. Theoretical framework in this study, maternal identity in primi-gravida was constructed as a cognitive output, has the cognitive structure of cognitive-perceptual factor, cognitive-behavioral factor, and cognitive-emotional factor. Influencing factors of maternal identity was constructed as a cognitive input, which were pregnancy related perceptions (pregnancy intention, minor discomfort, value of motherhood), interpersonal relationship(relationship with mother, relationship with husband, relationship with social network), preparation to motherhood(maternal knowledge, antenatal self care), and biological factor (gestation period). This study was the descriptive correlational research design, was done from the 3rd January to the 15th March 1996, and the research subjects were selected conviniently 226 the primi-gravida during the gestation period, data collection method was self reported questionnaire cross-sectionally. Descriptive data analysis was done by SAS PC$^{+}$, testing the hypothetical model was done by covariance structural analysis using LISREL 8.03 program. The result of the hypothesis testing, the value of motherhood(y=.650, T=4.26) the maternal knowledge (y=.137, T=2.030), the gestation period( y=.113, T=2.621), showed significant causal effect on the maternal identity in primi-gravida. In conclusion, the maternal identity in primi-gravida had interrelated cognitive structure consist of perceptual, behavioral, and emotional factors. Significant causal factors influencing the maternal identity were value identified. It seems to contribute toward the understanding the characteristics of the maternal identity as a cognitive domains that has been regarded highly abstract concept, so has not been validated empirically.y.