사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
본 연구에서는 감성 변화에 따라 나타나는 얼굴 표정에 대한 해부학적 접근방식으로 근육 체계에 의해서 부호화하는 얼굴 움직임 부호화 시스템(FACS, Facial Action Coding System)을 얼굴표정에 적용하고 이를 바탕으로 듀센스마일(Duchenne smile)을 가상 캐릭터에 적용하여 검증해 보고자 한다. 인간의 표정을 인식하는 방식이 동일하게 가상의 캐릭터에도 적용된다는 선행연구를 바탕으로 애니메이션, 게임 등의 캐릭터에 보다 사실적인 표정을 담을 수 있는 연구 방식을 제안하고자 한다. 실험을 위해 훈련된 연극전공 학생들에게 정서 유발 실험을 통해 듀센 스마일과 일반 스마일을 추출하였다. 추출된 표정을 바탕으로 얼굴 근육 데이터를 표집하여 입과 입술주변의 근육과 다른 부위의 얼굴 표정 빈도를 산출하여 얻어진 데이터를 가상 캐릭터에 적용해 보았다. 그 결과 미소 표정에서 근육의 움직임은 협골 대근육의 수축으로 인한 입술 끝이 상향운동을 하며 안륜근이 수축하며 뺨이 올라가고 눈의 아래쪽 외측 눈꺼풀이 올라가는 표정이 나타났다. 개방성과 관련된 입주변 근육(AU25, AU26, AU27)과 코주위 근육(AU9)이 함께 협골근과 광대근 주변 근육의 움직임이 표현되었다. 그중 듀센 미소는 협골 대근육과 안륜근이 동시에 움직이는 형태로 발생되었다. 이를 바탕으로 본인의 의지에 의해 수행 가능한 광대근육과 감성적 정서에 공감하여 웃음의 형태로 나타나는 안륜근을 구분하고 이를 가상의 캐릭터의 근육에 적용하여 인간의 표정과 가상의 캐릭터 표정이 서로 구분 가능한지를 설문을 통해 알아보고자 하였다.
Kudoa septempunctata is a myxozoan parasite that causes food poisoning in individuals consuming olive flounder. The present study aimed to investigate the currently insufficiently elucidated early molecular mechanisms of inflammatory responses in the intestine owing to parasite ingestion. After Kudoa spores were isolated from olive flounder, HT29 cells were exposed to spores identified to be alive using SYTO-9 and propidium iodide staining or to antigens of Kudoa spores (KsAg). IL-1β, IL-8, TNF-α and NFKB1 expression and NF-κB activation were assessed using real-time PCR, cytokine array and western blotting. The immunofluorescence of FITC-conjugated lectins, results of ligand binding assays using Mincle-Fc and IgG-Fc, CLEC4E expressions in response to KsAg stimulation, and Mincle-dependent NF-κB activation were assessed to clarify the early immune-triggering mechanism. Inflammatory cytokines (IL-1β, GM-CSF and TNF-α), chemokines (IL-8, CCL2, CCL5 and CXCL1) and NF-κB activation (pNF-κB/NF-κB) in HT29 cells increased following stimulation by KsAg. The immunofluorescence results of spores and lectins (concanavalin A and wheat germ agglutinin) suggested the importance of Mincle in molecular recognition between Kudoa spores and intestinal cells. Practically, data for Mincle-Fc and KsAg binding affinity, CLEC4E mRNA expression, Mincle immunofluorescence staining and hMincle-dependent NF-κB activation demonstrated the involvement of Mincle in the early immune-triggering mechanism. The present study newly elucidated that the molecular recognition and immune-triggering mechanism of K. septempunctata are associated with Mincle on human intestinal epithelial cells.
최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.
The purpose of this study is to grasp the nature of health behavior to pactice in order to keep and improve the optimal health in the current status of the cancer patients. The subjects were 21 cancer patients, who knew about their disease for themselves, could communicate without mental disease history, and could understand the purpose of this study and cooperate, in a university hospital in Seoul. The data were collected by direct interview from July 15 to Oct. 17, 1994. The interview took about 1~2hours per one time for each paitent by unstructural and open questions. And they were classified into some similar contents on the basis of the phenomenological analysis and categorized. The analyzed results are as follows: 1) In the daily life before and after diagnosis as cancer patients, they were categorized into 6 areas-the state of movement, sleeping, nutrition and diet, society and economy, drinking and somking, and recognition of their health. 2) In the experience of health behavior of cancer patents, they were categorized into 7 areas-the state of movement, sleeping, nutrition and diet, society and economy, drinking and smoking, recognition of their health, and psychology etc. According to the analyzed results of daily life before diagnosis as cancer patients, it turned out that they didn't recognize the problems for their health habit and made their disease state bad by irresolute characteristics which hesitated to practice rightly, renunciation, and irresponsibility and so on, even if they had much interests in their health and were motivated. Therefore, it is necessary to recognize and have an individual-centric interests in order to change the pattern of life for optimal health state to some extent. In the health behavior of cancer patients, it turned out that they had interests in the state of nutrition and diet the most. Even though they experienced the change of serious nutritive state due to the bad gastroenteric trouble by anticancer treatment, they were trying to have a regular eating habit refraining from irritant food and use folk remedies or healthy food temperating the taste food thoroughly, they also showed the sensitive response for nutrition. In addition, they appeared to use the traditional medical treatment or the folk remedies very seriously without abuse. In consideration of it, it is desirable to use them together with the modern medical treatment intercomplementarily and necessary to look into the types for cancer patients and their benefits.
본 연구는 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정을 살펴보고, 마이크로 크리덴셜을 적용하기 위한 방안을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 K대학교 능력교육개발원의 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정 현황, 마이크로 크리덴셜의 특징, 보수교육과정과 마이크로 크리덴셜의 연계가능성을 살펴보고, 스타훈련교사의 인터뷰를 실시하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 인증서에 대한 인식은 훈련과정 이수시 디지털 인증서인 디지털 크레딧, 디지털 뱃지 발급과 보수교육의 공인된 자격과정에 대한 인식은 대부분 긍정적으로 인식하고 있었다. 또한, 보수교육의 마이크로 크리덴셜 적용방안으로 다양한 사례로 보수교육보다 혜택을 주는 방안, 보수교육의 체계화, 자격과정의 체계화 및 등급화, 자격과정의 학점화 등을 제안하였다. 둘째, 마이크로 크리덴셜을 적용한 보수교육 활용성 제고를 위한 제도적 보완장치로 NCS기반 전공 보수교육 확대 필요성, 효율적인 학습콘텐츠와 학습방법 제공, 최소 이수시간 설정 등을 언급하였다. 그리고, 직업능력개발훈련 교·강사의 이해도 제고방안으로 가장 많이 응답한 내용은 마이크로 크리덴셜 홍보방안이었다. 셋째, 보수교육기관과 직업능력개발훈련 교·강사의 역할에서 보수교육기관은 교육품질 유지에 대해 가장 많이 언급하고 있으며, 직업능력개발훈련 교·강사의 역할로 가장 많이 응답한 내용은 적극적 참여였다. 본 연구로 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정과 마이크로 크리덴셜 간의 자격연계로 전문성 제고와 실무역량 이력 포트폴리오를 실질적으로 제공할 수 있는 직업훈련 환경구축을 기대한다.
연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
This paper aimed to provide the basic data on consumers' purchasing tendency required to start and operate online shopping malls on internet. The survey selected the female college students from 19 to 24 years old majoring fabric and fashion design in colleges in Gyeonggi-do. Total 283 questionnaires were selected for statistical analysis. The analysis results are presented below. The first online shopping was during the middle school times showing the highest responses as 63.54%, followed by high school times, college times and elementary school times in that sequence. Most female college students(97.88%) purchased goods from online shopping malls. The purposes of search in online shopping malls were 'need to purchase goods(47.18%)', 'habit/hobbies(27.57%)', 'need to collect data on goods(20.27%)' and 'to relieve stresses(4.98%)'. About 50% of respondents selected 'I visit mainly several online shopping malls. If there is no goods that I try to find, I search other sites and purchase what I want to buy(46.57%).' For the goods purchased from online shopping malls, everyday wears showed the highest ratio, 85.92%. About the time to purchase goods related to trends, most respondents selected 'purchase whenever it is necessary without respect to trends(87%).' Main considerations when the respondents purchased the goods from online shopping malls were 'design(64.98%)', 'price(18.41%)', 'quality(11.20%)', 'company recognition(2.53%)', 'color(1.44%)', and 'materials (1.44%)' in that sequence. 64.62% of respondents had the experience of returning goods after purchasing from online shopping malls. The reason why the respondents returned goods after purchasing from online shopping malls was mainly 'because of size(52.17%)', the response with the highest ratio. 42.24% responded that they experienced damage by washing the goods purchased from online shopping malls. It was found that the respondents didn't think about the country of manufacturing when purchasing goods from online shopping malls.
This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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