• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1480-1487
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• 2004

본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.672-679
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• 2018

본 논문은 최적설계 시스템을 이용한 형상설계 방법론에 대해 설명하고 있으며, 일반적으로 3차원 해석은 설계를 위해 반드시 필요하다. 퍼지지식처리 수법과 계산기하학적 기법에 바탕을 둔 자동화된 유한요소 메쉬 생성 기법은 상용화된 유한요소해석코드와 솔리드모델러와 함께 시스템에 결합되어 있다. 또한, 다층형 신경망의 도움과 함께 개발된 시스템은 다차원 설계변수 공간에 존재하는 여러 만족하는 설계해인 디자인윈도우를 얻을 수 있게 해준다. 개발된 최적화 설계 시스템 사용된 부품을 평가하는데 성공적으로 적용하였다. 사이드 하우징 브라켓을 현장에서 사용되어지는 굴삭기의 힘과 유압브레이커의 작용하는 응력을 응력 게이지로 사이드 하우징 브라켓의 크랙 발생부위에 부착하여 최대응력이 얼마나 걸리는지를 측정하였다. 적용하는 대상을 현장에서와 동일한 조건하에서 최대응력이 허용응력보다 같거나 적게 하고, 기존형상 유지, 재질은 SM490, 중량 최소화 안전계수는 3으로 하여, 최대응력 값에 대한 해석을 수행하였다. 구조가 비교적 간단한 36톤용 사이드 하우징 브라켓을 최적화하였지만, 다른 클래스의(톤수 별) 사이드 하우징 브라켓 적용 시 품질향상에 크게 기여하리라 생각된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.7-14
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• 2010

센서 네트워크에 의해 수집되는 다양한 도시 데이터는 도시를 이해하고 분석하는데 있어서 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다. 특히 Ubiquitous Sensor Network(USN) 기술들은 u-City 구현에 있어 중추신경망을 제공하였다. 이 연구는 도시 에너지의 사용량에 관한 정보를 USN을 이용하여 수집하고, 이를 도시공간정보와 연계된 직관적 가시화 환경을 통해 제공함으로써 u-City에서 에너지 공급계획을 수립, 모니터링하고, 궁극적으로 실사용자가 능동적으로 에너지를 절약할 수 있도록 도와주는 애플리케이션 구현을 목적으로 한다. 특히 3차원 지리정보환경의 층위에 다층적인 에너지 모니터링 정보를 동적으로 조합하면서 다양한 사용자의 관점에 대응하는 환경을 제시하였다. 또한 도시공간정보에 기반을 둔 논리적 LOD를 제공함으로써 효과적인 실시간 에너지 사용 모니터링 도구를 제공한다. 이를 위하여 관련 선행연구를 분석하여 어플리케이션 구현을 위한 시스템의 개념과 구성을 정의하고 데이터 구조 및 가시화방안을 구체화하였다. 본 논문에서는 특히 시스템 구현에 요구되는 공간정보, E-GIS 데이터, 에너지 사용량 센서 데이터를 효과적으로 조합하는 가시화 방법론, 직관적 표현방법, 데이터 구조 및 어플리케이션의 연구결과를 제시하고 Social Sensor Networking을 이용한 모니터링 확장 적용방안에 대해 연구한다.