International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.120-126
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2020
Studies are being conducted regarding falling recognition using sensors on smartphonesto recognize falling in human daily life. These studies use a number of sensors, mostly acceleration sensors, gyro sensors, motion sensors, etc. Falling recognition system processes the values of sensor data by using a falling recognition algorithm and classifies behavior based on thresholds. If the threshold is ambiguous, the accuracy will be reduced. To solve this problem, Deep learning was introduced in the behavioral recognition system. Deep learning is a kind of machine learning technique that computers process and categorize input data rather than processing it by man-made algorithms. Thus, in this paper, we propose a falling recognition application system using deep learning based on smartphones. The proposed system is powered by apps on smartphones. It also consists of three layers and uses DataBase as a Service (DBaaS) to handle big data and address data heterogeneity. The proposed system uses deep learning to recognize the user's behavior, it can expect higher accuracy compared to the system in the general rule base.
최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기(classifier)로 최종적으로 영상 내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기를 이용한 다양한 영상 인식을 수용하기에는 힘들다. 최근에 이를 개선하기 위하여 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 spare representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.
The purpose of this research is to develop a CAD/CAM system for generation all kind of information such as, total drawing, sub assembly drawing, part drawing, detail drawing, part list, and NC data for machining by CNC lathe, Wire CUT, machining center. Through this study the CAD/CAM System for deep drawing transfer die in mechanical press process has been developed. The developed CAD system can generate the drawing of transfer die in mechanical press. Using these results from CAD system, it can generate the NC data to machine die's elements on the CAD system. This system can reduce design man-hours and human errors. In order to construct the system, it is used to automate the design process using knowledge base system. The developed system is based on the knowledge base system which is involved a lot of expert's technology in the practice field. Using AutoLISP language under the AutoCAD system, CTK customer language of SmartCAM is used as the overall CAD/CAM environment. Results of this system will be provide effective aids to the designer and manufacturer in this field.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제17권5호
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pp.18-32
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1993
A marine engine system (MES) should be evaluated by not only reliability (R) but also maintainability (M) and manning index (MI), because this system can be recognised as a typical man-machine system. In 1977 at the first ICMES Conference in Paris one of the authors presented a total evaluation of the MES with the three indices, R, M, MI, proving the human ability of detecting faults and defects in this system. This paper describes how the MES has developed from the point of view of the above three indices during the past 30 years in Japan and its problems in the future, and arrives at the following conclusions : the reliability of the MES has developed due to quality control (QC) ; the maintainability of the MES has improved due to education and training ; the manning index of the MES has improved due to Rand M ; the availability of the MES has kept constant due to the decreasing complement onboard, at the rate of one person per year approximately ; and two esimations having the three indices were shown by the SRIC 1990 Data Base in Japan, for the two kinds of subsystems in the developed MES.
M2M(Machine to Machine) 통신은 사람이 직접적으로 간섭하지 않더라도, 네트워크 통신을 경유하여 비즈니스 응용프로그램과 장치가 서로 의사소통을 수행한다. 본 논문에서 수행한 연구의 목적은 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 M2M 수평 서비스 플랫폼을 이용하여, M2M 게이트웨이를 사용하는 IMS 네트워크 코어를 통해 M2M 장치와 M2M AS(Application server)를 연결하는 것이다. IMS는 모바일 사용자에게 IP 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 3rd Partnership Project (3GPP)의 무선 표준기구가 정의한 아키텍처 프레임 워크이다. 본 논문에는 MSRP를 이용한 IMS기반의 수평적 M2M 네트워크 서비스 플랫폼의 설계와 구현이 기술되어 있다. 그리고 프로토콜과 기본 아키텍쳐를 요약하였으며, 아키텍쳐의 호출 흐름과 각 프로세스에서의 작동 요소, 아키텍쳐의 설계에 관한 자세한 설명을 제공한다. 또한, 제안하는 플랫폼의 설계와 구현 과정, 사용된 각각의 도구, 구성 요소의 선택과 그것의 중요성에 관한 설명이 서술되어 있다. 또한, M2M 게이트웨이, M2M 응용 프로그램 서버, 오픈 IMS 코어, 비즈니스 응용 프로그램과 M2M 장치를 설계하고 구현하는 방법을 설명한다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 감성통신 서비스를 개발 제공한다. 특히 기계와 사람간의 통신에 있어 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 이를 위해서 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 습성을 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하는 기능을 제공한다. 개발 제공되는 서비스는 네트워크상에서 상호 M2P로 처리하는 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '목적추출 알고리즘'과 '메시지 재생성 알고리즘'을 통해 새로운 메시지로 재생성하여 전송함으로써 사용자로 하여금 기계와 대화하는 것처럼 (M2P : Machine to Person) 느껴지도록 하는 방법을 연구하였다. 특히 메신저의 이용에서 서버는 사용자의 과거 전송 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 적절한 메시지를 제공하는 서비스로 '메시지 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 감성통신 기술은 네트워크상에서 기계의 의인화된 서비스를 제공하게 되어 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 감성통신 서비스 응용기술로 제공되는 메시지 전송 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 메신저 서비스 등에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 착용형 컴퓨터를 위한 촉각 사용자 인터페이스 및 이를 활용한 개선된 입력알고리즘을 제안한다. 유비쿼터스 환경의 도래에 따른 차세대 PC의 진화 방향은, 인간이 느끼는 색상, 빛의 밝기, 소리, 향기, 맛, 감촉 등의 오감정보의 효과적인 융합과 재현을 목표로, 사용자 중심의 인간-기계 관계의 형성으로 나아가고 있다. 그러나 이러한 기능의 다양함과는 별개로, H/W플랫폼의 진화 방향은 항상 휴대가 간편하도록 소형화, 경량화 및 착용화 형태로 개발되어지고 있다. 이러한 차세대 PC의 소형화 및 경량화 관련 진화에 가장 큰 걸림돌이 되는 부분은 사용자 입출력 장치로서, 기존의 키보드 및 모니터 등의 장치를 활용한 사용자 인터페이스에는 소형화의 한계가 존재하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 소형화, 경량화 및 착용화를 위한 새로운 방법의 사용자 입력장치 및 입력알고리즘을 제안한다. 또한 기존에 제안되어진 유사 장치와의 비교 분석을 통한 제안시스템 및 알고리즘의 실효성을 평가한다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
컴퓨터 시각 기술은 다양한 농작업 생력화에 있어 핵심적인 역할을 해왔다. 비록 컴퓨터 시각 기술이 광범위한 분야에 성공적으로 적용되고 있다고는 하지만 인간의 시각을 통한 인지 능력에 비하면 현재의 컴퓨터 시각 기술은 여전히 매우 미흡한 수준에 있다고 하겠다. 특히, 작업환경이 비구조적이고 가변적인 농작업 환경 하에서의 작업의 생력화는 이러한 기술적 문제를 극복하는 것이 작업의 성패를 좌우하게 된다. 본 논문에서는 원격작업 개념을 도입하여 작업자와 작업기계간의 호환적인 인터페이스를 구축하고 컴퓨터와 인간의 혼합형 의사결정 시스템을 구현하여 기존의 컴퓨터 시각 기술이 갖는 인지 처리 능력의 한계를 극복하는 시스템을 제안하였다. 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들은 작업 대상체에 대한 인식을 바탕으로 수행된다. 특히 가변적인 자연 조명 환경 하에서 수박과 줄기 그리고 잎이 혼재되어 있는 재배현장의 영상으로부터 수박을 추출하여 그 위치 좌표를 산출하는 작업은 기술적으로 매우 어려운 작업이며 수박이 잎과 줄기로 덮혀 있는 경우 더욱 어려워진다. 제안한 개념을 구현하기 위하여 무선으로 수신되는 재배 현장의 수박 영상으로부터 수박을 인식하도록 하였다. 개발한 시스템은 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 자동화 작업설비가 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하도록 구축하였다 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스 모듈로 구성하였다 작업자는 RF 송수신 모듈을 통하여 무선으로 획득되어 터치 스크린에 보여지는 영상을 통하여 작업 지시를 하게 되고 이 작업 지시로부터 컴퓨터는 국부 영상처리 시퀀스를 통하여 수박을 추출하고 위치를 산출하게 된다. 개발한 인터페이스 시스템은 가변적이고 복잡한 작업 환경하에서 작업 대상체의 정보를 실시간으로 성공적으로 추출하였다. 제안한 원격작업 인터페이스 시스템은 다양한 생물생산 작업의 생력화를 촉진하는 중심적 역할을 할 것으로 기대된다.
자동차는 첨단공업 기술이 고도로 집적되어 있는 인간-기계 시스템(man machine system)이다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness (끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 피혁의 특성평가에 의한 결과로 resilience, bending moment, thickness와 friction 값을 얻을 수 있었으며, 이러한 역학적 특성 치를 softness, elasticity, volume, stickiness 값으로 변화하기 위해 fuzzy logic을 사용하였다. 또한 Fuzzy logic의 결과인 Softness, Elasticity, Volume, Stickiness 값으로 피혁의 고급감을 예측하기 위한 신경망 모델(Neural network)을 구성하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 예측 모델의 가능성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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