This paper designs an application for detecting various objects using a smart phone with camera sensor, then implements the application that detects the number of faces in front of a user by using the Face API provided by android and generates a speech to the user. For implementing the application, the GoF strategy pattern is applied to design the application. It provides some advantages; first, the algorithm development schedule can separate the whole application development schedule; next, it makes easier to add the algorithm. For example, another detecting algorithm for the other objects (character, motion detection) that may be developed in the future, or it may be replaced by a more high-performance algorithm. With the propose method, a general smart phone can make some advantages that can provide information of various objects (such as moving people and objects, and detected character from signboards) to the person who is visually impaired.
본 논문은 뇌파 기반 감정 분류 기술의 상용화를 위한 낮은 성능을 보완하기 위하여 Regularized Common Spatial Pattern 필터링을 통한 전처리 방식을 제안하고 있다. RCSP 필터는 뇌파 기반 행동 인식 시스템에서 높은 성능 향상을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 장기적이고 복합적인 뇌파의 감성 인지 연구에도 RCSP 필터의 적용 방법을 설명하고, 제안하는 알고리즘이 뇌파를 통한 감정 인식에 성능 향상을 보여준다는 것을 설명하고 있다.
Active surface adjustment of cable net structures is becoming significant when large-size cable net structures are widely applied in various fields, especially in satellite antennas. A general-duty adjustment method based on active cables is proposed to achieve active surface adjustment or surface profile reconfiguration of cable net structures. Piezoelectric actuators and voice coil actuators are selected for constructing active cable structures and their simplified mechanical models are proposed. A bilevel optimization model of active surface adjustment is proposed based on the nonlinear static model established by the direct stiffness method. A pattern search algorithm combined with the trust region method is developed to solve this optimization problem. Numerical examples of a parabolic cable net reflector are analyzed and different distribution types of active cables are compared.
본 연구는 미래 컨버전스의 패턴과 e-비즈니스에 있어서 발전 방향을 모색하고자 스마트폰과 기존 서비스 컨버전스 간의 연관 관계를 살펴보았다. 데이터 분석 및 결과 도출을 위해 연관성 규칙을 사용하였고, 이를 통해 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫 번째, 스마트폰의 주요 사용 패턴과 기존 서비스 컨버전스 패턴이 매우 유사하다는 점이다. 이는 스마트폰의 컨버전스는 이미 사용자들의 사용 패턴을 통해서 예견되었다는 것을 나타낸다. 두 번째, 스마트폰에서의 컨버전스 패턴과 기존 서비스 컨버전스의 패턴에 대한 분석을 통해 스마트폰은 홈 네트워킹과 사무기기와의 컨버전스로 이어지는 것이 사용자들의 요구사항과 가장 크게 부합할 수 있다는 점이다. 본 연구의 의의는 스마트폰 사용자들의 사용 패턴과 기존 서비스 컨버전스 간의 관계를 연관관계 분석을 통해 살펴보고, e-비즈니스의 새로운 발전 방향과 미래 컨버전스 패러다임에 새롭게 접근했다는 점이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.73-82
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2013
In pattern classification, feature selection is an important factor in the performance of classifiers. In particular, when classifying a large number of features or variables, the accuracy and computational time of the classifier can be improved by using the relevant feature subset to remove the irrelevant, redundant, or noisy data. The proposed method consists of two parts: a wrapper part with an improved genetic algorithm(GA) using a new reproduction method and a filter part using mutual information. We also considered feature selection methods based on mutual information(MI) to improve computational complexity. Experimental results show that this method can achieve better performance in pattern recognition problems than other conventional solutions.
The purpose of this research is to develop the pattern recognition algorithm based on smart camera for inspection automation, and including external surface state of molding parts or optical parts. By performance verification, this development can be applied to establish for existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly. And it is pdssible to distinguish from schedule error of badness product and normalcy product within schedule extent after calculating the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. The proposed technology cab be applied to test for masearing of the smallest 10 pixel unit. It is illustrated the relibility pf proposed technology by an experiment.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
본 연구는 스마트폰 사용이 건강한 성인의 보행패턴에 미치는 영향을 알고자 하였다. 건강한 성인 20명이 본 연구에 동원되었다. 모든 대상자는 보통보행과 스마트폰 보행을 각각 2회씩 수행하였다. 보통보행은 대상자가 선택한 속도로 걸었으며, 스마트폰 보행은 동영상 시청을 하면서 걸었다. 보행 동안 GAITRite 시스템을 이용하여 보행패턴과 관련된 시, 공간적 변수를 확인하였다. 통계분석은 두 보행에 대한 시, 공간적 변수를 비교하기 위하여 대응 표본 t 검정을 이용하였다. 시간적 변수비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 보행속도, 분속수에서 유의하게 낮았으며(p<.05), 한쪽 다리 지지 시간, 양쪽 다리 지지 시간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 공간적 변수 비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 한 발짝 길이, 한걸음 길이에서 유의하게 짧았으며(p<.05), 보행 시 보간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 본 연구의 결과는 보행 동안 스마트폰 사용이 올바른 보행패턴에 부정적인 영향을 줄 수 있음을 증명한다.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
In this paper, we propose a smart thermostat temperature set-point control method based on machine learning and rule engine, which controls thermostat's temperature set-point so that it can achieve energy savings as much as possible without sacrifice of occupants' comfort while users' preference usage pattern is respected. First, the proposed method periodically mines data about how user likes for heating (winter)/cooling (summer) his or her home by learning his or her usage pattern of setting temperature set-point of the thermostat during the past several weeks. Then, from this learning, the proposed method establishes a weekly schedule about temperature setting. Next, by referring to thermal comfort chart by ASHRAE, it makes rules about how to adjust temperature set-points as much as low (winter) or high (summer) while the newly adjusted temperature set-point satisfies thermal comfort zone for predicted humidity. In order to make rules work on time or events, we adopt rule engine so that it can achieve energy savings properly without sacrifice of occupants' comfort. Through experiments, it is shown that the proposed smart thermostat temperature set-point control method can achieve better energy savings while keeping human comfort compared to other conventional thermostat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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