시각장애인들의 가장 큰 불편함인 보행을 도와주는 수단은 흰 지팡이와 안내견이 전부이다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 센서 프로그래밍(초음파 센서로 장애물 인지 후 모터로 진동 전달), led(시각장애인 인지), RFID(교통카드)를 아두이노, IoT 기술을 사용하여 시각장애인 수(약 25만 명)의 비해 턱없이 부족한 안내견들(80여 마리)에 준하는 스마트 지팡이를 구현하였다.
모바일 로봇의 자율주행을 위하여 인터넷이 제약된 환경에서도 가능한 Edge computing 에서의 Object Detection 이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 Orin 보드에서 YOLOv7 과 Complex_YOLOv4 를 구현하였다. 직접 취득한 데이터를 통해 YOLOv7 을 구현한 결과 0.56 의 mAP 로 프레임당 133ms 가 소요되었다. Kitti Dataset 을 통해 Complex_YOLOv4 를 구현한 결과 0.88 의 mAP 로 프레임당 236ms 가 소요되었다. Comple_YOLOv4 가 YOLOv7 보다 더 많은 데이터를 예측하기에 시간은 더 소요되지만 높은 정확성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 험지 환경에서 순찰하는 모바일 로봇의 이동 가능성(traversability)을 수행하기 위해 로봇에 탑재되는 Jetson AGX Orin에서의 실시간 Semantic Segmentation을 달성하는 것을 목표로 하였다. 험지 환경을 위한 OFFSEG 모델을 활용하였으며, 다운샘플링, 파라미터 최적화 등 각종 경량화 기술을 적용하여 지연 시간을 단축시켰다. 또한 현장과 유사한 환경에서의 테스트를 통해 처리 시간을 목표로 하는 100ms에 근접한 시간으로 단축할 수 있었다.
Real-time Point Cloud Ground Segmentation은 자율주행에서 판단 및 객체 탐지/추적 등 다양한 분야에 도움을 준다. 이에 따라, Real-time Point Cloud Ground Segmentation을 했으며, 센서로는 라이다, 알고리즘으로는 TRAVEL논문을 인용했다. 또한 Real-time Point Cloud Ground Segmentation뿐 만 아니라 이동가능지형 판단(Traversability)을 하였다. 그리고 최종적으로, 위와 같은 알고리즘들을 회사 로봇(Scout Mini Robot)에 접목시켰으며 그 과정에서 TRAVEL 알고리즘내에 내제된 파라미터 값들을 최적화시키는 과정이 필요하였다. 그래서 3가지의 방법을 통해 파라미터 값을 선정한 후, 결과값을 비교 분석하였다. 연구 결과, Rellis-3D와 베이지안 최적화를 사용한 베이지안 파라미터가 최적의 파라미터임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.
전자상거래의 발달로 인해 옥션과 같은 쇼핑몰은 효율적인 서비스를 위해 고객의 개인정보를 수집하고 관리하고 있다. 하지만 옥션의 개인정보 유출로 인해 그 피해가 기업이미지 손상뿐만 아니라 유출된 정보주체인 개인까지 피해를 주고 있다. 기관과 기업에서 개인정보를DB에 평문상태로 저장하고, 역할기반 접근제어기술을 이용하여 개인정보를 보호하고 있지만 DB관리자의 권한만 획득하면 옥션과 같이 개인정보가 쉽게 유출된다. 또한 역할기반 접근 제어기술은 정보주체의 민감한 정보에 대한 보호기술로 적합하지 않다. 이 논문에서는 정보 주체가지정한 민감한 정보를 암호화하여 DB에 저장하고, 정보주체의 개인별 정책에 따라 자신의 정보에 대한 접근을 엄격하게 제한하는 개인별 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법을 통해 DB관리자로부터 안전하고, 개인정보 보호기술인 역할 기반 접근제어의 문제점을 보완하여 정보주체의 자기정보 제어권을 가진다.
기관이나 기업은 효율적인 개인별 서비스를 위해 정보주체의 동의하에 개인정보를 수집 관리하고 있다. 그러나 데이터 베이스 관리자를 비롯한 정보사용자들은 저장된 개인정보를 무분별하게 접근하여 개인정보 오남용과 유출가능성을 높아지고 있다. 개인정보 보호를 위해 기관이나 기업이 자체 정책에 따라 개인정보에 대한 접근제어를 하는 시스템이라 할지라도 정보주체 자신의 정보에 대한 접근제어가 의도를 충분히 반영하기가 어렵다. 이 논문에서는 암호기법을 이용하여 정보사용자의 불법적인 접근을 차단하고 정보별로 접근제한을 할 수 있는 프라이버시 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인정보는 각기 다른 키로 암호화하여 데이터베이스에 저장된다. 정보주체는 자신의 정보 접근권한에 대한 정책을 세우며, 그 정책에 따라 정보사용자에게 키를 부여하므로써 정보 접근의 통제가 가능하다.
기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.
This study introduces set-denoting time expressions in Korean, which can be divided into simple and complex types. It was found that while the simple type expressions are easily represented within ISO-TimeML, a time-expression markup language, some complex type set-denoting expressions are not. Therefore, this study analyzes the reason for these difficulties in representing complex type expressions, as well as suggests the introduction of @measure and @interpretation attributes in the TIMEX3 tag. The @measure attribute represents the time interval, and the @interpretation attribute is used to distinguish distributive readings from cumulative readings. Additionally this paper suggests that a mapping between these and other attributes are required in TLINK.
대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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