• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.111-120
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• 2021

As recent virtual reality technologies provide a more natural three-dimensional interactive environment, users naturally learn to explore space and interact with synthetic objects. The virtual reality researcher develops a technique that realizes realistic sensory feedback to get appropriate feedback to sense input behavior. Although much recent virtual reality research works extensively consider the human factor, it is not easy to adapt to all new virtual environment contents. Among many human factors, distance perception has been treated as very important in virtual environment interaction accuracy. We study the experiential virtual environment with the feature of the virtual object connected with the real object. We divide the three-dimensional interaction, in which distance perception and behavior have a significant influence, into two types (whole-body movement and direct manipulation) and analyze the real and virtual visual distance perception heterogeneity phenomenon. Also, we propose a statistical correction method that can reduce a near-body movement and manipulation error when changing the interaction location and report the experiment results proving its effectiveness.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1062-1067
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• 2005

This paper discusses a skeleton feature extraction method for ubiquitous robot system. The skeleton features are used to analyze human motion and pose estimation. In different conventional feature extraction environment, the ubiquitous robot system requires more robust feature extraction method because it has internal vibration and low image quality. The new hybrid silhouette extraction method and adaptive skeleton model are proposed to overcome this constrained environment. The skin color is used to extract more sophisticated feature points. Finally, the experimental results show the superiority of the proposed method.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권4호
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• pp.103-110
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• 2016

Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.53-59
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• 2004

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분류에 적합한 형상 기반 분류 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 형상 기반 분류에 필요한 영상분할과 퍼지 기반의 분류 알고리즘을 개발하고, 형상 기반 분류에 요구되는 다양한 요소들을 고려하여 사용자와의 원활한 상호작용을 지원하기 위한 사용자 인터페이스를 구현하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하고자 본 연구에서 개발된 소프트웨어와 현재 전 세계적으로 널리 보급되고 있는 형상 기반 분류 관련 상용 소프트웨어인 eCognition을 적용하여 동일한 영상을 시험적으로 처리해 본 결과 유사한 영상 분류결과를 얻을 수 있었다. 영상분할의 경우에는 본 연구에서 개발한 소프트웨어의 처리속도가 우수하였다. 형상 기반 분류를 수행하는 데에는 프로그램과 사용자간의 고도의 상호작용이 요구되므로, 향후에 이를 편리하게 하기 위한 사용자 인터페이스의 보완이 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.186-191
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• 2015

Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1001-1014
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• 2003

빠르게 변화하는 시장의 요구에 대응하고자 특정 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용을 높이려는 프로덕트 라인 개발 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 프로덕트 라인 개발 방법에서는 영역 내의 여러 애플리케이션들 간의 차이점과 공통점을 분류하는데 피쳐 모델링이라는 분석 방법을 주로 사용하고 있다. 기존 피쳐 모델링에서는 피쳐를 비정형적으로 명세화하기 때문에 모호성, 이해의 오류, 잘못된 해석 등의 문제가 발생하고 있다. 피쳐를 추상화하여 도메인에 독립적인 메타 모델로 나타내고 정형화 기법을 도입하여 명세화 한다면 기존의 피쳐 모델에서 발생하는 문제점들을 해결할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 메타 수준에서의 피쳐 모델링을 통하여 피쳐의 구조와 속성을 정의한 후 다중 패러다임 정형화 명세 언어를 사용하여 피쳐를 명세화하는 기법을 제시하였다. 둘째, 피쳐에 대한 정형화 명세 프로세스를 기술하였으며, 셋째, 명세화된 피쳐들 간에 발생할 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 피쳐 상호작용 관리기법을 정의하였다. 그리고 마지막으로, 제시된 피쳐의 정형화 명세 기법을 분산 미팅 스케줄러 시스템에 적용시켜보았다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.7-12
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• 2011

본 논문에서는 자료패턴을 분류하기에 적합한 특징을 추출하는 방법인, 클래스가 부가된 커널 주성분분석(class-augmented kernel principal component analysis)를 새로이 제안하였다. 특징추출에 널리 이용되는 부분공간 기법 중, 최근 제안된 클래스가 부가된 주성분분석(class-augmented principal component analysis)은 패턴 분류를 위한 특징을 추출하기 위해 이용되는 선형분류분석(linear discriminant analysis)등에 비해 정확한 특징을 계산상의 문제 없이 추출할 수 있는 기법이다. 그러나, 추출되는 특징은 입력의 선형조합으로 제한되어 자료에 따라 적절한 특징을 추출하기 어려운 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 클래스가 부가된 주성분분석에 커널 트릭을 적용하여 비선형 특징을 추출할 수 있는 새로운 부분공간 기법으로 확장하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• 산업공학
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• 제24권2호
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• pp.97-104
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• 2011

Research for multi-variate classification has been studied through two kinds of procedures which are feature selection and classification. Feature Selection techniques have been applied to select important features and the other one has improved classification performances through classifier applications. In general, each technique has been independently studied, however consideration of the interaction between both procedures has not been widely explored which leads to a degraded performance. In this paper, through integrating these two procedures, classification performance can be improved. The proposed model takes advantage of KBANN (Knowledge-Based Artificial Neural Network) which uses prior knowledge to learn NN (Neural Network) as training information. Each NN learns characteristics of the Feature Selection and Classification techniques as training sets. The integrated NN can be learned again to modify features appropriately and enhance classification performance. This innovative technique is called ALBNN (Algorithm Learning-Based Neural Network). The experiments' results show improved performance in various classification problems.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.133-149
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• 1996

In order to reduce the trial-and-errors in design and production of injection molded plastic parts, there has been much research effort not only on CAE systems which simulate the injection molding process, but also on CAD systems which support initial design and re-design of plastic parts and their molds. The CAD systems and CAE systems have been developed independently with being built on different basis. That is, CAD systems manipulate the part shapes and the design features in a complete solid model, while CAE systems work on shell meshes generated on the abstract sheet model or medial surface of the part. Therefore, it is required to support the two types of geometric models and feature information in one environment to integrate CAD and CAE systems for accelerating the design speed. A feature-based non-manifold geometric modeling system has been developed to provide an integrated environment for design and analysis of injection molding products. In this system, the geometric models for CAD and CAE systems are represented by a non-manifold boundary representation and they are merged into a single geometric model. The suitable form of geometric model for any application can be extracted from this model. In addition, the feature deletion and interaction problem of the feature-based design system has been solved clearly by introducing the non-manifold Boolean operation based on 'merge and selection' algorithm. The sheet modeling capabilities were also developed for easy modeling of thin plastic parts.