본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.
아이크 용접용 로봇은 작업환경의 개선, 생산성의 향상, 품질의 보증 등과 용접공정에 있어서의 생인화, 생력화 등을 목적으로 해서 아아크 용접 로봇의 개발에 대한 관심이 고조되고 있는데, 특히 박판과 소물부품용의 범용로봇과 다량생산을 위한 전용로봇이 주류를 이루고 있다. 아아크 용접 로봇의 형태는 직교좌표계, 원통화표계,극좌표계 등과 관절형이 있으나 이것을 크게 나누어 직각좌표행과 관절형으로 분류가 되겠다. 그런데 우리는 아아크 용접작업이라는 관점에서 볼 때, 사람이 용접 토오치를 손에 잡고 용접하는 동작과 같은 모양으로 동작이 되는 관절형 로봇을 많이 사용하고 있다. 용접용 로봇은 숙련된 용접사의 역할을 해야 하기 때문에 로봇은 필요로 하는 요건은 물론, 용접사의 기량 즉 용접토오치를 손에 잡고 용접할 때처럼 토오치 각도와 토 오치의 위치, 운봉요령 등이 원하는대로 동작이 되어야 한다.
스마트 홈서비스가 이루어질 앞으로의 가정에서는 거주자의 편리를 추구하는 다수의 가전기기와 다양한 장치를 통해 여러 형태의 서비스가 제공된다. 그 환경의 중심에서 사용자는 무엇보다 손쉽고 편리하게 이들을 시용할 수 있어야 한다. 기존에는 사용자가 쉽게 휴대할 수 있는 소형 컴퓨터, PDA, 휴대폰을 이용해 스마트 홈서비스를 제어하는 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이들을 사용하는 것은 복잡하면서 전문적인 지식이 필요할 수 있으며 항상 결에 두어야 한다는 불편함이 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 관성센서를 이용한 동작인식 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 자이로 센서와 가속도 센서를 사용하며 3축의 자이로(각속도) 및 가속도를 측정할 수 있는 센서 모듈과 측정된 데이터를 이용해서 동작 패턴을 분류해 주는 알고리즘으로 구성된다. 차후에 홈 네트워크 시스템과의 결합을 통해 미리 지정된 간단한 손동작만으로 여러 가전기기를 제어할 수 있을 것이며 특히 노약자나 장애인들이 기존의 리모트 컨트롤 등의 복잡한 제어 장치를 대신해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있을 것이다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.
인간과 기계가 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 컴퓨터 시스템이 인간의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터 시스템이 인간의 움직임을 관찰한 후 행위자의 성별을 인식하도록 하는 시스템을 구현하였다. 두 가지 감정상태(보통상태, 화난 상태) 하에서 일어난 인간의 세 가지 동작(문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기)을 대상으로 하여 인간 동작 데이터를 통해 만들어진 학습 데이터를 통해 98.0%의 인식률을 보일 때까지 학습시키고 나서, 이전에 사용하지 않았던 새로운 데이터에 대해 얼마나 설별을 잘 구별해 내는지 실험하였다. 동작이 일어나는 동안 행위자의 몸 여섯 군데에서 속도 데이터를 얻어내서 신경망의 입력값으로 사용하였다. 그 결과 최저 62.3%이상 최고 94.3%까지 인간 성별을 구분해 낼 수 있었고 이는 같은 데이터에 대해서 사람을 통해 실험한 것보다 훨씬 나은 것이다.
수화는 청각장애인이 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상 현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기존의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 얼굴 표정을 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 높이기 위해 수화 동작 그래픽 편집기를 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 각 손 모양에 대해 21 개의 파라마터로 구성된 데이터를 손가락 별로 분류한 후, 손가락 고유 기호로 변환하고, 손 모양 이름과 일련 번호를 부여하여 손 모양 데이터를 얻었으며, 유사한 손 모양을 그룹으로 묶은 손 모양 그룹 데이터를 구성하여 손 모양 데이터 사전을 구축하였다. 구축된 손 모양 사전을 수화 동작 편집기에 적용함으로써 사용자는 손 모양 그룹과 손 모양 이름, 일련번호를 선택하여 손의 각 관절 움직임을 쉽게 편집할 수 있으며, 이를 가상현실 공간에서 움직여 볼 수 있다. 또한, 얼굴 표정과 안색을 편집할 수 있는 기능을 추가함으로써 수화 동작 중에 얼굴 표정을 쉽게 표현할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 중심이동과 국부기저영상을 이용한 동작인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 위치나 크기 변화에 강건한 동작영상을 얻기 위함이고, 국부기저영상의 추출은 독립성분분석 기법에 기반을 둔 것으로 각 동작들마다에 포함된 통계적으로 독립인 동작특징들의 집합을 얻기 위함이다. 특히 국부기저영상을 빠르게 추출하기 위해 뉴우턴(Newton)법의 고정점 알고리즘에 기반을 둔 독립성분분석을 이용하였다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 160(1명*10종류*16동작)개 동물표현의 수화 동작영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 척도들을 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 국부고유영상을 이용한 방법과 중심이동을 거치지 않는 국부기저영상을 이용하는 기법보다 각각 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.
본 논문은 실시간 자가학습과 분류 기능을 모두 지원하는 support vector machine (SVM) 기반 가스 분류기의 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 가스 분류기는 학습 알고리즘으로 modified sequential minimal optimization(MSMO)을 사용하였고, 학습과 분류 기능을 공유구조를 사용하여 설계함으로써 기존 논문 대비 하드웨어 면적을 35% 감소시켰다. 설계된 가스 분류기는 Xilinx Zynq UltraScale+ FPGA를 사용하여 구현 및 검증되었고, 108MHz의 동작 주파수에서 3,337개의 CLB LUTs로 구현 가능함을 확인하였다.
Thyristor inverter의 유형은 Switching기능에 따라 분류하고 있는데, 크게 나누어 Bridge형 converter와 Cycloconverter로 나누는데, 여기서는 이중 3상 Bridge형 Thyristor Inverter에 대한 전력변환과정을 Vector해석법에 의하여 그 개요를 설명하고, 여기에 현재 가장 효율적 switching방식이라 보고 있는 펼스폭변조환류게이트방식(Pulsewidth modulation commutation gating system)을 적용하였을 때의 효과를 첨가 설명코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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