Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.552-555
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2019
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.39-48
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2014
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1103-1108
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2016
The development of a variety of sensor technology, users smart phone, the use of motion recognition apparatus such as a console game machines is increasing. It tends to user needs motion recognition-based input device are increasing. Existing motion recognition mouse is equipped with a modified form of the mouse button on the outside and serves as a wheel mouse left and right buttons. Existing motion recognition mouse is to manufacture a small, there is a difficulty to operate the button. It is to apply the motion recognition technology the motion recognition technology is used only pointing the cursor there is a limit. In this paper, use of MEMS-based motion recognition sensor, the body of the two-point operation data by recognizing the operation of the (thumb and forefinger) and generating a control signal, followed by studies on the generated control signal to a wireless transmitting computer input device.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.853-855
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2009
센서 노드를 위한 운영체제는 제한된 시스템 자원 하에서 동작하므로 전력 소모량을 최소화 시킬 수 있는 시스템 레벨의 저전력 기법과 함께 실시간성을 지원해야 한다. 이에 본 논문에서는 저전력 마이크로프로세서인 ATmega128L 기반의 센서 노드 하드웨어 플랫폼을 설계하고, 센서노드 플랫폼에서 동작하는 멀티스레드 기반의 실시간 운영체제인 RT-UNOS를 개발하였다. 제안한 센서 노드 플랫폼의 동작 검증을 위하여 기존의 센서노드용 운영체제인 TinyOS와 MANTIS, cc-EDF와의 성능을 구현한 센서노드 상에서 실험을 진행하여 비교 분석하였다.
MIRIS는 과학기술위성 3호의 주 탑제체로 우주 및 지구의 적외선 관측을 위한 두 개의 카메라 시스템을 가지고 있으며 이를 위한 적외선 검출용 이미지 센서가 각각 장착되어 있다. 이미지 센서를 통해 검출된 이미지 데이터를 읽기 위해 고속의 데이터 처리가 요구되어 FPGA 구성방식으로 전용 제어기를 구성하였다. 우주 및 지구의 적외선 관측용 이미지 센서는 구성 및 동작방법이 달라 요구기능을 만족하는 각각의 전용 이미지 센서 제어기를 개발했다. FPGA를 이용한 이미지 센서 제어기에는 검출된 이미지를 읽기위한 센서 제어 신호발생기, 아날로그 이미지 신호를 디지털 정보로 변환하는 ADC 제어용 신호 발생기, ADC의 출력 신호를 고속의 직렬 통신선로로 출력 하는 기능 외에 동작 모드 및 동작 상태 입력용 DSP 인터페이스, 고속의 직렬 통신 선로에 MIRIS 상태정보 삽입 기능, 제어기의 기능을 원격지에서 확인 할 수 있는 이미지 패턴 생성기능 등을 가지고 있다. 특히, 이미지를 읽기 위한 동작 시에만 클록 주파수를 인가하는 방법으로 FPGA 내부 회로를 구성하여 전류의 소모량을 최소화 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.41-42
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2013
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 설계한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 턴 동작을 시각화하는 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1081-1082
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2017
대부분의 동작 학습 시스템은 특정센서에 국한되어 있거나 동작인식에 불필요한 부위의 데이터까지 학습시켜 동작인식률에 영향을 끼친다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 3D 센서에서 적용 가능한 동작 학습 및 인식 시스템을 제안한다. 또한 인체 운동학을 기반으로 동작에서 사용될 부위를 나누어 사용자가 선택하여 학습하게 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.2064-2071
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2012
The generalization trend of smart phones have brought many smartphone games into daily lives. These games are mainly dependent on the interactions on the display of the phone using finger touches. On the other hand, functions for detecting the positions and actions of the phones such as gyro-sensors have been rapidly developed over the former orientation sensors and acceleration sensors. Though it has become technologically possible to detect the users' motion via the smartphone devices and to use the phone device directly as the game device, it is hard to find the actualized cases. This paper proposes a new paradigm including basic frameworks and algorithm for the games combining the motion recognitions and mutual communications on the smartphones and finally presents the details of its implementation and results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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