• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.129-134
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• 2021

전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조 가공하는데 사용되는 공구로 전기를 동력원으로 한 모터를 사용하여 감속장치, 동력전달 및 변환장치 기능을 내장시켜 도구에 회전, 왕복, 진동 운동을 시킴으로써 사용자의 동작기술을 보조하는 역할을 하도록 한 공작용 도구이다. 우리나라의 경우 전동공구 산업은 역사가 짧아서 독일이나 미국, 일본 등 선진국에 비하여 기술수준과 시장 점유율, 인지도 등이 뒤떨어지고 있다. 또한 국내에서 사용되는 전동 Driver는 미국, 유럽 나라의 해외제품으로 국내시장 또한 100% 해외업체 것을 선호하며 다국적 기업들이 국내 시장에 많은 투자를 하고 있는 실정이다. 따라서 국내 기술개발과 지속적으로 높은 시장점유율을 확보하기 위해서는 기술적인 개발이 뒤따라야 한다. 본 논문에서는 전동공구의 기본요구 성능에 맞춰 모터의 성능, 소형화, 고속도의 고출력 성능을 가지는 전동기 Driver를 설계하여 최종적으로 산업용 및 의료용에 적용할 수 있는 개발품을 연구하는데 목적을 두고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.264-279
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• 2021

자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.491-500
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• 2021

본 연구에서는 MS Kinect v2 RGBD 카메라 기반의 Human-Skeleton Keypoints와 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존의 연구는 RGB 영상에서 OpenPose 등의 딥러닝 모델을 이용하여 골격 정보를 추출한 후 LSTM, GRU 등의 순환신경망 모델을 이용해 인식을 수행하였다. 제안한 방법은 카메라로부터 골격정보를 바로 전달 받아 가속도 및 거리의 2개의 시계열 특징을 추출한 후 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 인식하였다. 어깨, 척추, 골반 등 주요 골격을 대상으로 중심관절을 구하고 이 중심관절의 움직임 가속도와 바닥과의 거리를 특징으로 제안하였다. 추출된 특징은 Stacked LSTM, Bi-LSTM 등의 모델과 성능비교를 수행하였고 GRU, LSTM 등의 기존연구에 비해 향상된 검출 성능을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.933-940
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• 2022

2차원 영상 센서를 이용하여 조종자의 3차원 손 위치를 인식하고 이를 기반으로 원격으로 6축 로봇팔을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 2차원 영상 센서 모듈, 영상정보를 로봇팔 제어 명령어로 전환하는 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 영상 센서는 조종자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 선단의 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.290-293
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• 2021

본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.603-605
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• 2021

자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제56권6호
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• pp.487-494
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• 2023

Objectives: Community organization is a resident-led movement aimed at creating fundamental social changes in the community by resolving its problems through the organized power of its residents. This study evaluated the effectiveness of health community organization (HCO), Gangwon's Health-Plus community program, implemented from 2013 to 2019 on residents' health behaviors. Methods: This study had a before-and-after design using 2011-2019 Korea Community Health Survey data. To compare the 3-year periods before and after HCO implementation, the study targeted areas where the HCO had been implemented for 4 years or longer. Therefore, a total of 4512 individuals from 11 areas with HCO start years from 2013 to 2016 were included. Complex sample multi-logistic regression analysis adjusting for demographic characteristics (sex, age, residential area, income level, education level, and HCO start year) was conducted. Results: HCO implementation was associated with decreased current smoking (adjusted odds ratio [aOR], 0.73; 95% confidence interval [CI], 0.57 to 0.95) and subjective stress recognition (aOR, 0.79; 95% CI, 0.64 to 0.97). Additionally, the HCO was associated with increased walking exercise practice (aOR, 1.39; 95% CI, 1.13 to 1.71), and attempts to control weight (aOR, 1.36; 95% CI, 1.12 to 1.64). No significant negative changes were observed in other health behavior variables. Conclusions: The HCO seems to have contributed to improving community health indicators. In the future, a follow-up study that analyzes only the effectiveness of the HCO through structured quasi-experimental studies will be needed.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.154-160
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• 2023

Recently, with the activation of eBook services, books are being published simultaneously as physical books and digitized eBooks. Paper books are more expensive than e-books due to printing and distribution costs, so demand for relatively inexpensive e-books is increasing. There are cases where previously published physical books cannot be digitized due to the circumstances of the publisher or author, so there is a movement among individual users to digitize books that have been published for a long time. However, existing research has only studied the advancement of the pre-processing process that can improve text recognition before applying OCR technology, and there are limitations to digitization depending on the condition of the book. Therefore, support for book digitization services depending on the condition of the physical book is needed. need. In this paper, we propose a method to support digitalization services according to the status of physical books held by book owners. Create images by scanning books and extract text information from the images through OCR. We propose a method to recover text that cannot be extracted depending on the state of the book using BERT, a natural language processing deep learning model. As a result, it was confirmed that the recovery method using BERT is superior when compared to RNN, which is widely used in recommendation technology.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.583-588
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• 2024

BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 기술의 등장으로 거울 신경을 분석하는 것이 용이해졌다. 그러나 인간의 생각에 의존하는 BCI 시스템의 정확성을 평가하는 것은 그 질적 특성으로 인해 어려움을 겪는다. BCI의 잠재력을 활용하기 위해 우리는 움직임의 궁극적인 목표에 따라 발화 속도가 영향을 받는 인간의 거울 신경의 특성을 기반으로 정확도를 측정하는 새로운 접근법을 제안한다. 본 논문에 2장에서는 거울 신경을 소개한다. 또한, 거울 신경을 위한 인간 자세 추정에 대한 설명을 제시한다. 3장에서는 인간 자세 추정 기법을 활용하여 실시간 동적 환경에 적합한 강력한 포즈 추정 방법을 소개한다. 이어서 이러한 로봇 환경을 이용한 BCI의 정확성을 분석하는 방법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.