본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
"Ubiquitous sensor network" definition is this-Someone attaches electro-magnetic tag everything which needs communication between man to man, man to material and material to material(Ubiquitous). By using attached every electro-magnetic tag, someone detects it's native information as well as environmental information such as temperature, humidity, pollution and infiltration information(Sensor). someone connects it realtime network and manage generated information(Network). 21st century's war is joint combined operation connecting with ground, sea and air smoothly in digitalized war field, and is systematic war provided realtime information from sensor to shooter. So, it needs dramatic development on watch reconnaissance, command and control, pinpoint strike etc. Ubiquitous computing and network technologies are essential in national defense to operate 21st century style war. It is possible to use many parts such as USN combined smart dust and sensor network to protect friend unit as well as to watch enemy's deep area by unmanned reconnaissance, wearable computer upgrading soldier's operational ability and combat power dramatically, RFID which can be used material management as well as on time support. Especially, unmanned watch system using USN is core part to transit network centric military service and to get national defense efficiency which overcome the dilemma of national defense person resource reducing, and upgrade guard quality level, and improve combat power by normalizing guardian's bio rhythm. According to the test result of sensor network unmanned watch system, it needs more effort and time to stabilize because of low USN technology maturity and using maturity. In the future, USN unmanned watch system project must be decided the application scope such as application area and starting point by evaluating technology maturity and using maturity. And when you decide application scope, you must consider not only short period goal as cost reduction, soldier decrease and guard power upgrade but also long period goal as advanced defense ability strength. You must build basic infra in advance such as light cable network, frequency allocation and power facility etc. First of all, it must get budget guarantee and driving force for USN unmanned watch system project related to defense policy. You must forwarded the USN project assuming posses of operation skill as procedure, system, standard, training in advance. Operational skill posses is come from step by step application strategy such as test phase, introduction phase, spread phase, stabilization phase and also repeated test application taking example project.
색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.
현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 MP3스마트웨어 상용화를 위한 디자인 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 MP3 스마트웨어는 MP3 플레이어, 리모컨 모듈, 이어폰이 하나의 키트(One-kit) 형태로 되어 있으며 조립과 분리가 용이하다. 개발된 의류는 재킷타입의 MP3-YSJ(Yonsei Smart Jacket)와 사파리타입의 MP3-YSS(Yonsei Smart Safari)의 2종류의 MP3스마트웨어 였다. 2종류의 스마트웨어를 대상으로 한 두 차례의 사용성 평가가 각각 모듈별 평가와 항목별 평가로 진행되었다. 모듈별 평가는 외관, 소재, 음악컨트롤러, 이어폰/스피커, 커넥터였고 항목별 평가는 사회적 수용성,착용감,유용성,관리용이성,안전성을 평가하였다. MP3-YSJ 1.0과 MP3-YSS 1.0을 대상으로 한 1차 사용성 평가에서는 모듈별 평가는 전체적으로 긍정적인 결과를 보여주었다. 또한 항목별 평가에서는 MP3-YSJ 1.0와 MP3-YSS 1.0모두 다른 항목에 비해 사회적 수용성이 약간 낮게 평가되었고, 커넥터의 관리 용이성과 음악컨트롤러의 사회적 수용성이 낮게 나타났다. 2차 사용성 평가는 1차 사용성 평가 결과를 반영하여 개발된 제품을 대상으로 실시하였다. MP3-YSS 2.0은 음악 컨트롤러의 사회적 수용성과 관리용이성, 커넥터의 관리용이성이 개선이 필요한 항목으로 밝혀졌고, MP3-YSS 2.0의 경우에는 음악컨트롤러로의 사회적 수용성, 커넥터의 사회적 수용성, 소재의 관리용이성이 개선이 필요한 항목으로 나타났다. 특히 사용자는 키패드의 배치 때문에 사회적 수용성 측면에서 불편을 느꼈다. 음악컨트롤러의 사회적 수용성 문제를 보완하기 위해서는 음악컨트롤러의 키패드 인터페이스에 대해 보다 구체적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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