• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권5호
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• pp.277-282
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• 2003

In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-5
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• 2009

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링 기반의 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 5가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.565-570
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• 2013

영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.226-231
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• 2017

단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권1호
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• pp.115-123
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• 2012

A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권3호
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• pp.203-209
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• 2014

쇄골 CT 영상을 이용하여 보급형 3D 프린터로 제작된 모델로 사전 수술계획을 실시하여 수술효율에 대한 유용성과 임상적 활용가능성을 평가하였다. CT 영상을 Open Source DICOM Viewer Osirix에서 STL 파일로 변환하여 FDM 와이어 척층가공방식의 보급형 3D 프린터로 환자 맞춤형 쇄골 골절 모델을 제작하였다. 또한, 인체의 좌우 대칭 특성을 이용하여 골절되지 않은 반대편 쇄골의 STL 파일을 Mirror 기법으로 손상되기 전 원형의 모델을 복원, 제작하였다. 모델은 골절의 위치와 크기, 정도가 동일하게 출력되었다. 영상의학과에서 적은 비용과 시간으로 직접 제작한 쇄골 모델을 활용하면 수술시 2차 손상을 줄이고, 최소 침습적 피하금속판 골유합술(MIPO)로 수술효율을 높일 수 있어 임상적으로 유용할 것으로 생각된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권30호
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• pp.245-262
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• 2013

영화라는 매체는 크게 내러티브와 스펙터클로 이루어진다. 비슷한 내러티브라도 스펙터클이 달라지거나 혹은 비슷한 스펙터클이라도 내러티브가 달라지면 총체로서의 영화가 관객에게 주는 경험은 완전히 달라진다. 본 논문은 비슷한 내러티브의 영화들이 관객에게 주는 경험의 차이를 논하기 위해 그림 형제의 "백설 공주"이야기에 기반 하여 만들어진 디즈니의 <백설 공주와 일곱 난쟁이>, 타셈 싱의 <거울아 거울아>, 루퍼트 샌더스의 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>, 세 편의 영화들을 내러티브와 스펙터클로 나누어 비교분석하였다. 그 결과 디즈니의 <백설 공주>가 내러티브적인 면과 스펙터클적인 면에서 모두 이후에 만들어진 영화들의 원형으로 작용했다는 사실을 알 수 있었다. 디즈니의 <백설 공주>가 "잠자는 숲 속의 공주" 이야기에서 차용한 키스신이나 백설 공주가 동물들과 교감한다는 설정, 일곱 난쟁이 각각의 이름과 성격묘사 등은 그림 형제의 원작에는 없는 부분인데 이후의 영화들은 모두 이 변화를 채택했다. 특히 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>의 경우 백설 공주의 의상도 디즈니 버전과 흡사하고, 일부 샷들은 설정과 구도까지도 거의 동일하다. 그럼에도 불구하고 이 영화들은 확연하게 다른 스타일의 스펙터클로 자신의 정체성을 보여준다. 디즈니의 <백설 공주>가 이후 많은 영화들의 원형이된 마녀의 전형적인 모습을 보여준다면 <거울아 거울아>는 타셈 싱만이 가능한 눈속임 그림과도 같은 독특한 마법의 세계를 보여주고 있으며 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>는 친숙한 것 사이의 섬뜩함이라는 언캐니의 스펙터클로 관객을 압도한다. 즉 비교적 예측 가능한 단순한 내러티브에도 불구하고 세 영화가 박스 오피스에서 비교적 성공을 거둔 것은 많은 부분 스펙터클의 힘이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1516-1529
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• 2023

In this paper, a motor gearbox fault-detection system based on a hierarchical flow-based model is proposed. The proposed system is used for the anomaly detection of a motion sound-based actuator module. The proposed flow-based model, which is a generative model, learns by directly modeling a data distribution function. As the objective function is the maximum likelihood value of the input data, the training is stable and simple to use for anomaly detection. The operation sound of a car's side-view mirror motor is converted into a Mel-spectrogram image, consisting of a folding signal and an unfolding signal, and used as training data in this experiment. The proposed system is composed of an encoder and a decoder. The data extracted from the layer of the pretrained feature extractor are used as the decoder input data in the encoder. This information is used in the decoder by performing an interlayer cross-scale convolution operation. The experimental results indicate that the context information of various dimensions extracted from the interlayer hierarchical data improves the defect detection accuracy. This paper is notable because it uses acoustic data and a normalizing flow model to detect outliers based on the features of experimental data.