• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.307-310
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• 1995

In the conventional systems, a human must have knowledge of machines and of their special language in communicating with machines. In one side, it is desirable for a human but in another side, it is true that achieving it is very elaborate and is also a significant cause of human error. To reduce this sort of human load, an intelligent man-machine interface is desirable to exist between a human operator and machines to be operated. In the ordinary human communication, not only linguistic information but also visual information is effective, compensating for each others defect. From this viewpoint, problem of translating verbal expressions to some visual image is discussed here in this paper. The location relation between any two objects in a visual scene is a key in translating verbal information to visual information, as is the case in Fig.l. The present translation system advances in knowledge with experience. It consists of Japanese Language processing, image processing, and Japanese-scene translation functions.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.249-254
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• 1997

영어 웹 문서를 한국어로 기계번역을 하기 위해서는 HTML 태그를 번역 대상 문장과 분리하는 처리가 필요하다. HTML 태그를 단순히 제거하는 것이 아니라 대상 문장의 기계번역이 종료된 후에 같은 형태의 한국어 웹 문서로 복원하기 위한 방안이 마련 되어야 한다. 또한 문서 전처리기에서는 영어 형태소해석기의 성능을 높이기 위하여 번역 단위가 되는 문장의 인식 및 분리, 타이틀의 처리, 나열된 단어의 처리, 하이픈 처리, 고유명사 인식, 특수 문자 처리, 대소문자 정규화, 날짜 인식 등을 처리하여 문서의 정규화를 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2131-2136
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• 2016

산업 4.0 이전의 많은 제조 방식들이 단순히 생산 라인의 단점을 극복하는 것이 목적이라면, 산업 4.0은 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 이러한 과정 속에서 FMS, AMS, MAS 등의 제조 방식들이 발전하여 왔으나, 이러한 제조방식들은 기계, agent, 자원 공유 등의 이유로 교착상태가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 연구가 진행되어 왔지만, 사람의 개입으로 인해 제조 방식이 동적으로 재구성되는 상황에서 발생되는 교착상태를 방지하는 연구는 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 재구성되는 상황의 모델을 제시하며, 이러한 상황에서 발생하는 교착상태를 방지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사람이 개입한 기계의 제조 시간이 변경될 경우 주변 기계들에게 오차 시간 메시지를 브로드캐스트함으로써 생산 제조 시간을 조절한다. 이를 통해 생산 라인의 상황이 변화하더라도 교착상태는 방지할 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.276-281
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• 2014

본 논문은 산업용 로봇을 위한 힘 피드백 제어는 사람의 감각을 기반으로 한 작업을 대체하여 구현하기에 적합한 연마 시스템을 제안하였다. 기존 연마작업의 표면 연마, 비드처리, 기계 가공 디버링 등의 공정은 그 복잡성에서 자동화가 가장 곤란하다고 인식되어 주로 인력에 의존 해왔다. 본 연구에서는 연마 공구를 파지시킨 힘 제어 로봇에 의한 자동 연마 시스템의 구축과 힘 센서로부터 신호 피드백 제어 방식의 특성 파악과 연마 공정에 적응성을 검증했다. 또한 실용화를 목적을 위한 선박의 바닥 및 측면 연마에의 응용을 진행했다. 따라서 자체 제작한 연마로봇을 활용 한 표면 연마작업을 통하여 실험결과를 검증하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.167-183
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• 2018

Electroencephalogram (EEG) recording provides a new way to support human-machine communication. It gives us an opportunity to analyze the neuro-dynamics of human cognition. Machine learning is a powerful for the EEG classification. In addition, machine learning can compensate for high variability of EEG when analyzing data in real time. However, the optimal EEG electrode location must be prioritized in order to extract the most relevant features from brain wave data. In this paper, we propose an intelligent system model for the extraction of EEG data by training the optimal electrode location of EEG in a specific problem. The proposed system is basically a fuzzy system and uses a neural network structurally. The fuzzy clustering method is used to determine the optimal number of fuzzy rules using the features extracted from the EEG data. The parameters and weight values found in the process of determining the number of rules determined here must be tuned for optimization in the learning process. Genetic algorithms are used to obtain optimized parameters. We present useful results by using optimal rule numbers and non - symmetric membership function using EEG data for four movements with the right arm through various experiments.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.73-79
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• 2021

4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.

• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.613-623
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• 2022

Autism spectrum disorder (ASD) is a developmental disorder associated with cognitive and neurobehavioral disorders. It affects the person's behavior and performance. Autism affects verbal and non-verbal communication in social interactions. Early screening and diagnosis of ASD are essential and helpful for early educational planning and treatment, the provision of family support, and for providing appropriate medical support for the child on time. Thus, developing automated methods for diagnosing ASD is becoming an essential need. Herein, we investigate using various machine learning methods to build predictive models for diagnosing ASD in children using facial images. To achieve this, we used an autistic children dataset containing 2936 facial images of children with autism and typical children. In application, we used classical machine learning methods, such as support vector machine and random forest. In addition to using deep-learning methods, we used a state-of-the-art method, that is, automated machine learning (AutoML). We compared the results obtained from the existing techniques. Consequently, we obtained that AutoML achieved the highest performance of approximately 96% accuracy via the Hyperpot and tree-based pipeline optimization tool optimization. Furthermore, AutoML methods enabled us to easily find the best parameter settings without any human efforts for feature engineering.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.991-999
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• 2004

Face robots capable of expressing their emotional status, can be adopted as an efficient tool for friendly communication between the human and the machine. In this paper, we present a face robot actuated with artificial muscle based on dielectric elastomer. By exploiting the properties of polymers, it is possible to actuate the covering skin, eyes as well as provide human-like expressivity without employing complicated mechanisms. The robot is driven by seven types of actuator modules such as eye, eyebrow, eyelid, brow, cheek, jaw and neck module corresponding to movements of facial muscles. Although they are only part of the whole set of facial motions, our approach is sufficient to generate six fundamental facial expressions such as surprise, fear, anger, disgust, sadness, and happiness. Each module communicates with the others via CAN communication protocol fur the desired emotional expressions, the facial motions are generated by combining the motions of each actuator module. A prototype of the robot has been developed and several experiments have been conducted to validate its feasibility.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.349-351
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• 2007

A concept of the semi-autonomous tele-weeding-system which performs weeding tasks through co-operation of human and machine intelligence is proposed. The tele-weeding system consists of weeding robot, communication networks and operating server. The images of plants taken by the weeding robot are transferred through the communication networks to the human operator. Positions of the weeds are indicated at the operating host by the operator and transferred back to the weeding robot. Such position informations are converted to the world space and the weeding is done based on the robot intelligence. Feasibility of such concept has been tested through development of a laboratory model of the system.