• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.90-101
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• 2012

단일 카메라 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 성공적으로 수행하기 위해서는 표식 선택이 매우 중요하다. 특히, 미지의 환경에서는 표식에 대한 사정정보가 없기 때문에 표식을 자동 선택하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 표식을 자동 선택하기 위해 인간의 시각 집중 방식을 모델링한 시각 집중 시스템을 이용한다. 기존의 시각 집중 시스템에서 윤곽선(Edge)는 시각 집중을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡한 실내 환경에서 윤곽선의 응답을 사용할 경우 정규화 연산으로 인해 정보가 많은 복잡한 영역의 윤곽선에 대한 응답은 낮아지고 특징이 없는 평면이나 평면들 간의 경계에서 높은 값을 가지게 된다. 또한 네 방향에 대한 응답 값을 사용하기 때문에 특징의 차원수가 증가해서 연산량도 증가한다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위해 모서리 특징의 사용을 제안한다. 모서리 특징을 사용함으로써 정보가 많은 복잡한 영역을 우선 집중시켜 데이터 연관(Data association)의 정확도도 높일 수 있다. 최종적으로는 코너특징을 사용한 시각 집중 시스템을 이용함으로써 기존 방식보다 SLAM 결과가 향상 된다는 것을 실험으로 보이도록 하겠다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.111-114
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• 1997

Usually, Evolutionary Algorithms are considered more efficient for optimal system design, However, the performance of the system is determined by fitness function and system environment. In this paper, in order to overcome the limitation of the performance by this factor, we propose a co-evolutionary method that two populations constantly interact and coevolve. In this paper, we apply coevolution to neural network's evolving. So, one population is composed of the structure of neural networks and other population is composed of training patterns. The structure of neural networks evolve to optimal structure and, at the same time, training patterns coevolve to feature patterns. This method prevent the system from the limitation of the performance by random design of neural network structure and inadequate selection of training patterns. In this time neural networks are trained by evolution strategies that are able to apply to the unsupervised learning. And in the coding of neural networks, we propose the method to maintain nonredundancy and character preservingness that are essential factor of genetic coding. We show the validity and the effectiveness of the proposed scheme by applying it to the visual servoing of RV-M2 robot manipulators.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권12호
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• pp.13-20
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• 2018

This research is to analyze the public cases of information facilities in terms of central circulations in multi level volumes such as atrium or court which provide visual intervention between different spaces and physical connections such as bridges. Hunt Library design balances the understood pre-existing needs with the University's emerging needs to create a forward-thinking learning environment. While clearly a contemporary structure within a traditional context of the NCSU campus, the Hunt Library provides a positive platform for influencing its surroundings. Both technical and programmatic innovations are celebrated as part of the learning experience and provide a versatile and stimulating environment for students. Public library as open spaces connecting to an interactive social domain over communities can provide variety of learning environments, or technology based labs. There are many cases of the public information spaces with dynamic networks where participants can play their roles in physical space as well as in the intellectual stimulation. In the research, new public projects provide typologies of information spaces with user oriented media. The research is to address a creative transition between the reading space and the experimental links of the integration of state-of-the-art technology is highly visible in the building's design. The user-friendly browsing system that replaces the traditional browsing with the virtual shelves classified and archived by their form, is to reduce the storage space of the public library and it is to allow more space for collaborative learning. In addition to the intelligent robot of information storages, innovative features is the large-scale visualization space that supports team experiments to carry out collaborative online works and therefore the public library's various programs is to provide visitors with more efficient participatory environment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.65-73
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• 1997

본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.