• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.532-537
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• 2009

보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.

• 한국식물병리학회지
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• 제1권3호
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• pp.184-189
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• 1985

뽕나무 오갈병 마이코플라스마가 매개곤충인 마름무늬매미충에 의하여 5가지 초본식물(일일초, 화이트클로우버, 라디노클로우버, 레드클로우버, 자운영)에 전염되었음이 병징발현과 광학 및 전자현미경적 방법에 의하여 확인되었다. 전염된 식물에서는 마름무늬매미충이 적어도 25일 이상 생존하였고, 산란이 확인되었다. 이 병의 잠복기간은 일일초에서 $25\~30$일, 클로우버류와 자운영에서는 $35\~40$일로 나타났다. 감염된 식물의 공통된 병징은 잎의 변색으로, 일일초는 엽맥투화 및 황화, 화이트 및 라디노클로우버는 갈색, 레드클로우버는 적색, 자운영의 잎은 광색으로 각각 나타났다. 한편 클로우버류와 자운영에서는 상기한 잎의 변색과 함께 식물체에 위축병상이 나타났다. Dienes 염색에 의한 광학현미경적 진단방법은, 모든 이병식물의 줄기 사부가 특이하게 염색디어 뽕나무 오갈병 마이코플라스마의 검출에 신빙성이 있고, 사용하기에 간편한 것으로 나타났다. Toluidine blue 염색에 의한 광학현미경적 방법과 전자현미경 관찰로, 이병식물조직내에서 마이코플라스마의 존재가 확인됨으로써 이 병의 전염이 입증되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2272-2293
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• 2011

Communication technology of future networks is predicted to provide a large variety of services including WiFi service in vehicular network. In this paper, we assume that vehicles are embedded with WiMAX antenna and in-vehicle terminals receive WiMAX traffic through WiFi interface. This assumption will impose severe performance degradation due to interference among mobile BSSs when WiFi access points (APs) are densely located. Existing interference avoidance techniques cannot properly resolve the above problems and do not cope with dynamically moving vehicular scenario since they focus only on the fixed network topology. In this paper, we propose a mobility-aware interference avoidance scheme for WiFi services. The proposed scheme computes the interference duration by exploiting mobility vector and location information of neighboring APs. If the interference duration is not negligible, our scheme searches for another channel in order to avoid interference. However, if the interference duration is negligible, our scheme continues to use the channel to reduce switching overhead. To measure the effectiveness of the proposed scheme against other existing techniques, we evaluated performance by using OPNET simulator. Through the simulation, we obtained about 60% reduction in the maximum interference frequency and about 67% improvement in throughput. Furthermore, our scheme provides fair channel usage.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.577-582
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• 2007

A variational formulation for plane elasticity problems is derived based on an isogeometric approach. The isogeometric analysis is an emerging methodology such that the basis functions in analysis domain arc generated directly from NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) geometry. Thus. the solution space can be represented in terms of the same functions to represent the geometry. The coefficients of basis functions or the control variables play the role of degrees-of-freedom. Furthermore, due to h-. p-, and k-refinement schemes, the high order geometric features can be described exactly and easily without tedious re-meshing process. The isogeometric sensitivity analysis method enables us to analyze arbitrarily shaped structures without re-meshing. Also, it provides a precise construction method of finite element model to exactly represent geometry using B-spline base functions in CAD geometric modeling. To obtain precise shape sensitivity, the normal and curvature of boundary should be taken into account in the shape sensitivity expressions. However, in conventional finite element methods, the normal information is inaccurate and the curvature is generally missing due to the use of linear interpolation functions. A continuum-based adjoint sensitivity analysis method using the isogeometric approach is derived for the plane elasticity problems. The conventional shape optimization using the finite element method has some difficulties in the parameterization of boundary. In isogeometric analysis, however, the geometric properties arc already embedded in the B-spline shape functions and control points. The perturbation of control points in isogeometric analysis automatically results in shape changes. Using the conventional finite clement method, the inter-element continuity of the design space is not guaranteed so that the normal vector and curvature arc not accurate enough. On tile other hand, in isogeometric analysis, these values arc continuous over the whole design space so that accurate shape sensitivity can be obtained. Through numerical examples, the developed isogeometric sensitivity analysis method is verified to show excellent agreement with finite difference sensitivity.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.67-76
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• 2014

최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.268-276
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• 2021

Functional near-infrared spectroscopy-based brain-computer interface (fNIRS-based BCI) has been receiving much attention. However, we are practically constrained to obtain a lot of fNIRS data by inherent hemodynamic delay. For this reason, when employing machine learning techniques, a problem due to the high-dimensional feature vector may be encountered, such as deteriorated classification accuracy. In this study, we employ an elastic net-based feature selection which is one of the embedded methods and demonstrate the utility of which by analyzing the results. Using the fNIRS dataset obtained from 18 participants for classifying brain activation induced by mental arithmetic and idle state, we calculated classification accuracies after performing feature selection while changing the parameter α (weight of lasso vs. ridge regularization). Grand averages of classification accuracy are 80.0 ± 9.4%, 79.3 ± 9.6%, 79.0 ± 9.2%, 79.7 ± 10.1%, 77.6 ± 10.3%, 79.2 ± 8.9%, and 80.0 ± 7.8% for the various values of α = 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, and 0.5, respectively, and are not statistically different from the grand average of classification accuracy estimated with all features (80.1 ± 9.5%). As a result, no difference in classification accuracy is revealed for all considered parameter α values. Especially for α = 0.5, we are able to achieve the statistically same level of classification accuracy with even 16.4% features of the total features. Since elastic net-based feature selection can be easily applied to other cases without complicated initialization and parameter fine-tuning, we can be looking forward to seeing that the elastic-based feature selection can be actively applied to fNIRS data.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.21-27
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• 2021

최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.1-13
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• 2021

빅데이터 관련 기술이 발달함에 따라 이전에는 처리할 수 없었던 방대한 규모의 데이터를 처리할 수 있게 되었다. 이에 따라 데이터 선정 및 융합 자동화 프로세스 구축은 빅데이터 기반 서비스 구현에 있어 선택이 아닌 필수인 시대가 되었다. 본 논문은 공간 정보를 담고 있는 데이터셋을 융합하여 유의미한 새로운 정보를 생성하기 위한 준자동화 기법을 제안한다. 우선 Node2Vec 모델을 활용하여 주어진 데이터셋의 키워드를 이용해 데이터셋의 임베딩 벡터를 생성한다. 생성된 각 임베딩 벡터를 이용해 코사인 유사도를 계산하여 데이터셋 간의 시멘틱 유사도를 구한다. 이후 사람이 개입하여 그 시멘틱 유사도가 상대적으로 높은 데이터셋 쌍 중에서 공간 정보를 가진 데이터셋을 선별하고, 데이터셋 쌍을 융합하여 시각화한다. 이러한 일련의 준자동 융합 프로세스를 통해 단일 데이터셋으로부터는 얻을 수 없는 유의미한 융합정보를 생성할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2011

In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.