• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.421-428
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• 2006

Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.494-497
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• 1994

We propose a novel velocity detection method of moving object based on a speckle pattern on the target surface using a self-mixing laser diode (SMLD). By this measurement, it was confirmed that the speckle signal has its waveform independent of the target velocity, and has its averaged frequency directly proportional to the target velocity. So it will be possible to detect the velocity of the target transversely translating against the laser light beam using a compact measuring system.

• 산업진흥연구
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• 제5권3호
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• pp.53-60
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• 2020

본 연구는 하인즈 코헛의 자기(Self)이론을 기반으로, 자기대상(Selfobject) 기능을 상실한 내담자의 치료적 활성화를 위해 상담자의 전이대상 역할을 기술하였다. 본 연구에서 인간은 평생을 통해서 자기대상이 필요함을 확인하는 계기가 되었다고 할 수 있다. 다음으로는 변형적 내재화 과정을 언급하면 유아는 자기대상을 통한 최적의 좌절로 인하여 부모의 한계를 체험하면서 환상의 세계에서 현실로 돌아오게 된다. 전이대상으로 상담자 역할은 내담자가 응집적 자기를 확립하여, 적절한 자기대상을 선용하도록 하여야 한다. 그리고 내담자의 과대주의와 과시주의를 공감하고 상담자는 이상화 대상이 되어서 내담자가 인정받고 동일시할 수 있는 기회를 주어야 한다. 상담자는 상담 과정에서 내담자에게 최적의 좌절을 제공할 수 있다. 이때 상담자는 자신의 실수를 인정할 때 내담자는 상담자를 현실적으로 바라보게 되고 건강한 자기를 구축하여 변형적 내면화를 이룩하게 된다. 상담을 통해서 내담자에게 응집적 자기가 형성되면 타인을 공감하고 건강한 인간관계를 형성할 수 있다. 그러면 자신의 감정을 통제할 수 있고 비전을 가지게 된다. 그리고 내담자는 삶을 살아가면서 일생동안 적절한 대상과 관계를 맺으면서 살아갈 수밖에 없다고 인식하게 된다.

• 산업진흥연구
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• 제6권4호
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• pp.39-45
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• 2021

본 연구는 위니캇의 이론을 중심으로 상담자의 중간대상 역할을 문헌연구를 통하여 제시하였다. 발달과정에서 유아가 어머니와 절대적 의존에서 상대적 의존으로 넘어갈 때 불안을 겪는데 이때 중간대상인 인형, 손 빨기 등이 유아의 불안을 감소시킨다. 이처럼 상담자의 중간 대상 역할은 상실 경험에 대한 분리불안과 우울 불안을 완충시켜주고, 전능 환상에서 현실 세계로 매개하여준다. 중간대상은 새로운 대상으로 현실에서 적응하도록 이바지 하는 기능을 가지고 있다. 그리고 중간대상과 중간현상을 통하여 분리 개별화 단계로 이어진다. 전능한 창조와 파괴, 그리고 현실에 적응하기 위해 존재하는 실제적인 타자에 대한 감각을 체득한다고 할 수 있다. 충분히 좋은 어머니는 유아의 전능성을 의미 있게 만들어 준다. 이러할 때 참자기는 유아의 약한 자아를 성장하게 하여 자신의 삶을 살도록 이끌어 준다. 어머니가 유아의 욕구를 채워주지 못할 경우 환상과 자발적 충동이 결핍된다. 즉, 어머니가 유아의 욕구를 반영해 주지 못할 때 유아가 어머니의 기분을 살피게 되어 참자기를 포기하고 거짓 자기를 만들게 된다. 절대적 의존기의 병리는 충분히 좋은 어머니의 공감과 안아주는 환경의 실패로 인해 발생한다. 이때 아이는 전능 환상의 붕괴를 경험하고 멸절 불안을 경험하게 된다. 그러므로 상담현장에서 상담자의 중간대상 역할을 통해서 내담자의 분리불안과 우울 불안을 감소시켜서 편안하고 안정된 환경을 제공할 때 효율적인 상담을 진행할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권9호
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• pp.741-750
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• 2006

본 논문은 2차원 평면상의 그림으로부터 3차원 물체를 복원하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력하는 2차원 평면 그림은 3차원 물체의 윤곽선을 그린 것으로, 자신의 일부분이나 다른 물체에 의해 가려진 부분이 있는 윤곽선도 허용하는 것이 특징이다. 따라서, 복원된 3차원 물체 역시 자신의 일부, 혹은 다른 물체에 의해 가려진 부분이 존재할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 2차원 윤곽선 분석, 3차원 골격 계산, 그리고 3차원 물체 복원의 세가지 단계로 구성된다. 본 논문의 주된 기여는 기여는 자신이나 다른 물체에 의해 가려진 2차원 윤곽선으로부터 3차원 골격을 계산하는 방법이며, 이를 위하여 일련의 최적화 문제를 정의하고 해결하였다. 최적화 문제는 골격의 생성, 물체의 충돌 제한, 그리고 C1 연속성 유지를 위하여 사용된다. 결과적으로, 제안된 방법은 기존의 실루엣 기반의 스케칭 인터페이스를 사용한 3차원 물체 모델링에 대하여, 상호 폐색 (가림/가려짐) 이 존재하는 형태에서도 허용되도록 확장하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.19-28
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• 2022

본 논문에서는 실시간 고성능 다중 객체 추적을 수행하기 위해 최적의 TBD (Tracking-by-detection) 메커니즘을 결정할 수 있는 Detector Scheduler를 제안한다. Detector Scheduler는 서로 다른 프레임 간의 특징량 차이를 측정하는 것으로 검출기 실행 여부를 결정하여 전체 추적 속도를 향상한다. 하지만, Detector Scheduler의 학습에 필요한 GT (Ground Truth) 생성이 어렵기 때문에 Detector Scheduler를 추적 결과만을 통해 학습 가능한 자가 학습 방법을 제안한다. 제안된 자가 학습 방법은 프레임 간의 객체 카디널리티와 객체 외형 특징량의 비유사도가 커질 때 검출기를 실행할 수 있도록 의사 레이블을 생성하고 제안된 손실함수를 통해 Detector Scheduler를 학습한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.425-430
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• 2022

As robots are considered one of the mainstream digital transformations, robots with machine vision becomes a main area of study providing the ability to check what robots watch and make decisions based on it. However, it is difficult to find a small object in the image mainly due to the flaw of the most of visual recognition networks. Because visual recognition networks are mostly convolution neural network which usually consider local features. So, we make a model considering not only local feature, but also global feature. In this paper, we propose a detection method of a small marker on the object using deep learning and an algorithm that considers global features by combining Transformer's self-attention technique with a convolutional neural network. We suggest a self-attention model with new definition of Query, Key and Value for model to learn global feature and simplified equation by getting rid of position vector and classification token which cause the model to be heavy and slow. Finally, we show that our model achieves higher mAP than state of the art model YOLOr.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.281-288
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• 2006

최근 비 측정용 디지털 카메라의 화소수가 급증하고, 카메라 단가 또한 저렴해져 문화재 및 시설물의 3차원 공간 측량 등에도 이를 활용할 수 있게 되었다. 그러나 비 측정용 카메라를 측량용으로 활용하기 위해서는, 카메라 자체검정을 통해 내부 표정요소를 정확히 계산해내야 한다. 이를 위해서는 적절한 검정 대상지의 구성 및 촬영계획이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 지상기준점 수, 사진의 수, 기준점의 차원(2차원 및 3차원)등의 조건에 따른 카메라 자체 검정 정확도에 대하여 분석하였다. 실험 결과, 근거리 사진측량을 위한 자체검정 대상지 구축 시 수직사진을 포함하는 3장 이상의 사진으로 안정된 정확도를 얻을 수 있음을 알 수 있었고, 3차원 복원을 목적으로 하는 경우, 평면상의 지상기준점 10점으로도 높은 정회도의 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제3권2호
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• pp.57-64
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• 1994

레이저 다이오드의 자기혼합 효과를 이용한 조직혈류측정을 위한 기초연구를 하였다. 이동물체로 인한 레이저 도플러 신호를 자기혼합 효과에 의해 검출하였으며, 피검자의 인지로부터 비관혈적으로 조직의 혈류 변화를 측정할 수 있었다. 이동 물체의 이동속도가 변함에 따라 자기혼합 효과에 의한 도플러 편이 주파수는 선형적으로 변하였으며, in-vivo 실험의 인지에서 측정된 토플러 신호는 운동후의 주파수가 운동전의 주파수 보다 높았으며, 이는 운동생리학적인 결과와도 일치하였다.