• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.633-638
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• 2006

We investigated the importance and efficiency of active and passive exploration on the recognition of objects in a variety of virtual environments (VEs). In this study, 54 participants (19 males and 35 females) were randomly allocated into one of two navigation conditions (active and passive navigation). The 3D visual display was presented through HMD and participants used joysticks to navigate VEs. The VEs consisted of exploring four rooms (library, office, lounge, and conference room), each of which had 15 objects. 'Active navigation' was performed by allowing participants to self-pace and control their own navigation within a predetermined time limitation for each room. 'Passive navigation' was conducted by forced navigation of the four rooms in random order. Total navigation duration and objects for both navigations were identical. After navigating VEs, participants were asked to recognize the objects that had been in the four rooms. Recognition for objects was measured by response time and the percentage of correct, false, hit, and miss responses. Those in the active navigation condition had a significantly higher percentage of hit responses (t (52) = 4.000 p < 0.01), and a significantly lower percentage of miss responses (t (52) = -3.763, p < 0.01) in object recognition than those in the passive condition. These results suggest that active navigation plays an important role in spatial cognition as well as providing a better explanation about the efficiency of learning in a 3D-based program.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.209-214
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• 2018

Today is the era of artificial intelligence. With the development of artificial intelligence, machines have begun to impersonate various human characteristics today. Chatbot is one instance of this interactive artificial intelligence. Chatbot is a computer program that enables to conduct natural conversations with people. As mentioned above, Chatbot conducted conversations in text, but Chatbot, in this study evolves to perform commands based on speech-recognition. In order for Chatbot to perfectly emulate a human dialogue, it is necessary to analyze the sentence correctly and extract appropriate response. To accomplish this, the sentence is classified into three types: objects, actions, and preferences. This study shows how objects is analyzed and processed, and also demonstrates the possibility of evolving from an elementary model to an advanced intelligent system. By this study, it will be evaluated that speech-recognition based Chatbot have improved order-processing time efficiency compared to text based Chatbot. Once this study is done, speech-recognition based Chatbot have the potential to automate customer service and reduce human effort.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.743-748
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• 2007

Recently, various types of camera mouse are developed using the image processing. The camera mouse showed limited performance compared to the traditional optical mouse in terms of the response time and the usability. These problems are caused by the mismatch between the size of the monitor and that of the active pixel area of the CMOS Image Sensor. To overcome these limitations, we designed a new input device that uses the face recognition as well as the speech recognition simultaneously. In the proposed system, the area of the monitor is partitioned into 'n' zones. The face recognition is performed using the web-camera, so that the mouse pointer follows the movement of the face of the user in a particular zone. The user can switch the zone by speaking the name of the zone. The multimodal mouse is analyzed using the Keystroke Level Model and the initial experiments was performed to evaluate the feasibility and the performance of the proposed system.

• International Journal of Contents
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• 제16권1호
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• pp.75-86
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• 2020

As the elderly population is becoming an aging society, the elderly are experiencing many problems. Social security costs for the elderly are increasing and the un-linked social phenomenon is emerging. Thus, the social infrastructure and welfare system established in the past economic growth period are in danger of not functioning properly. People socially isolated or with chronic diseases among the elderly are exposed to various accidents. Thus, an active healthcare management service is imperative. Additionally, in the event of a dangerous situation, the system must have ways to notify guardians (family or medical personnel) regarding appropriate action. Thus, in this paper, we propose the smartphone-based healthcare and emergency response service platform. The proposed service platform aggregates movement of relevant data in real-time using a smartphone. Based on aggregated data, it will always recognize the user's movements and current state using the human motion recognition mechanism. Thus, the proposed service platform provides real-time status monitoring, activity reports, a health calendar, location-based hospital information, emergency situation detection, and cloud messaging server-based efficient notification to several subscribers such as family, guardians, and medical personnel. Through this service, users or guardians can augment the level of care for the elderly through the reports. Also, if an emergency situation is detected, the system immediately informs guardians so as to minimize the risk through immediate response.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.517-523
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• 2010

In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.264-269
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• 2005

Advances in sensors, actuators, and computers and developments In information systems offer unprecedented opportunities to implement highly ambitious automation, control and decision strategies. There are also new challenges and demands for control and automation in modern industrial practices. There is a growing need for an active participation from the information systems in industrial, manufacturing and process industry environments because currently there are many control problems. This paper provides pattern recognition to the monitoring system for solvent manufacturing process and shows performance in real-time response with multiple input signals. Data is teamed by a multilayer feedforward network trained by error-backpropagation. The two kinds of test results show that the trained network has the ability to show the current system status with different input data sets.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.370-377
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• 2018

집중도는 사용자 연구에서 중요한 감성적 반응으로 고려되고 있다. 객관적인 측정 방법으로 심장반응을 이용하여 데이터화 한다면 집중도를 감시할 수 있다. 본 연구의 목적은 상호작용을 하는 상황에서 유발되는 집중도의 차이에 따른 심장 반응의 패턴 분석을 통해 객관적이고 정량적으로 집중도를 인식하는 방법을 개발하는 것이다. 대학생 피험자 60명이 집중도 실험에 참여하였고 실험하는 동안 피실험자들의 심전도를 측정하였다. 실험은 화살로 타겟을 맞추는 게임으로 쉬운 난이도와 어려운 난이도로 구성하였다. 심전도로 부터 시간 영역 인디케이터와 주파수 영역 인디케이터를 추출하였다. 독립 표본 t검정 결과, 심전도로부터 추출한 시간 영역 인디케이터인 RRI와 SDNN, rMSSD, pNN50에서 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 주파수 영역 인디케이터에서는 LF와 HF, lnLF, lnHF가 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 이 중 집중도의 차이에 따라 패턴의 차이가 큰 RRI와 rMSSD, lnHF를 선정하여 통합 인디케이터를 생성하였다. 통합 인디케이터를 통해 도출한 룰베이스를 낮은 집중과 높은 집중 60개의 데이터 샘플을 통해 검증한 결과, 95%로 높은 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 집중도 인식 방법을 콘텐츠를 비롯한 다양한 분야에 적용하여 집중도를 높일 수 있는 컨텐츠적 요소들을 개발한다면 효율 및 흥미를 증진시킬 것이라 기대된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.35-42
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• 2020

성능위주 소방설계(PBD)의 안전성 평가 과정에서 화재모델링의 신뢰성 확보를 위해서는 화재감지기 작동시간의 정확한 예측성능이 요구된다. 본 연구는 대표적 화재모델인 FDS에 적용되는 정온식 열감지기의 주요 입력인자인 감지기 작동온도와 RTI의 측정을 목표로 한다. 이를 위해 화재감지기 실험 장치인 Fire detector evaluator (FDE)가 적용되었으며, 제품 인지도 조사를 통해 선정된 국내 10종의 정온식 감지기가 고려되었다. 결과적으로 감지기의 제조사별로 작동온도와 RTI는 상당한 차이가 있는 것으로 확인되었으며, 측정된 DB가 적용된 FDS의 감지기 작동시간은 보다 정확한 예측이 가능함을 확인하였다. 최종적으로 신뢰성이 확보된 정온식 열감지기의 작동온도와 RTI의 DB가 제공되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.16-24
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• 2011

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치 하거나 접근하는 차량을 인식하여 운전자의 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 그러나 선행 연구에서 개발된 Vision 시스템은 터널, 일출, 일몰과 같이 태양광이 충분치 않은 곳에서는 차선 및 차량의 인식율이 매우 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 밝기 대응 알고리즘을 개발하여 Vision 시스템에 탑재함으로서 언제, 어느 곳에서라도 차선 및 차량에 대한 인식율을 향상시켜 운전자의 위험운전에 대한 원인을 명확하게 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.585-594
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• 2007

오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.