서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
본 논문은 언어장애인을 위한 통신보조기기의 구현에 관한 연구이다. 통신보조기기에 적용되는 어휘는 사용자의 환경을 고려하여 선택되어야 하며 사용자의 환경에는 연령, 교육정도, 가족관계, 자주 이용하는 장소, 장애의 종류와 정도 등 사용자의 정신적, 육체적 능력을 모두 포함하여야 한다. 본 논문에서는 손의 사용이 가능하고, 어휘와 의미심볼의 관게를 이해할 수 있으면서, 음성표현이 부자유스러운 어린이를 사용자로 한정하였다. 사용자에 의해 발훼된 어휘는 중심어휘와 특정환경을 나타내는 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘는 특정 장소에서 빈번히 사용하는 어휘를 말한다. 발췌된 어휘는 휴대용 통신보조기기로서의 공간적 제약을 극복하기 위하여 어휘를 명사, 동사, 조사로 나누어 좀더 많은 문장을 만들 수 있도록 하였으며, 동적 시스템과 정적시스템의 장점을 고려하여 장소 도메인 별 어휘로 나누면서 의미함축의 원리를 도입하였다. 또한 어휘의 인식이 쉽도록 의미심볼과 어휘를 대응하여 표현하였고, 시스템의 기능 혹은 어휘분류에 따른 화면의 배경색을 다르게 설정하여 쉽게 사용자가 선택할 수 있도록 하였으며 , 사용자의 선택에 의해 구성된 문장은 화면표시관에 보여진 후 음성으로 표현하였다.
국내에서 사용되고 있는 가연성 가스$\cdot$증기를 대상으로 한 전기기기의 방폭화 기술은 9가지 중에서 대부분 내압 방폭구조 및 안전증 방폭구조를 채용하고 있는 바 이의 단점 때문에 무겁거나 신뢰성이 약한 편이다. 또한 노동부 고시 제93-19호에서 내압 방폭구조는 방폭지역의 위험등급 (0, 1, 2종)중 1종 장소에서 사용하며, 안전증 방폭구조는 2종 장소에서만 사용할 수 있기 때문에 위험등급이 높은 0종 장소에서는 사용할 수 없다. (중략)
기존에는 Big Five Factor (BFF)를 이용하여 사람의 성격과 방문하는 장소 간의 관계를 분석하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 연구에서는 성격뿐 아니라 sns 사용, 취미, 성별, 나이, 종교 등 다양한 요인을 추가하여 방문하는 장소에 영향을 미치는 요인을 찾고자 한다. 성격 데이터는 BFF 설문지로, 그 외 요인들은 본 연구팀이 직접 만든 설문지로 수집하였다. 방문하는 장소는 스마트폰 애플리케이션 SWARM을 이용하여 수집한 뒤 카테고리별로 분류하여 사용하였다. 총 17명의 참가자들이 약 3달간 모은 데이터를 사용하였다. 분석에는 앙상블 기법인 랜덤 포레스트를 사용하였다.
본 논문에서 스케일 불변 특징 분포를 이용한 장소 모델링과 실제 입력되는 특징을 추출하여 데이터베이스에 저장된 장소모델을 비교하여 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 모든 장소는 각각 다른 장소와 확실히 구별되는 고유한 특징들의 분포로 표현 가능하다고 가정한다. 제안된 방법은 각 장소마다 전역정보를 사용하며, 하나의 장소는 하나의 장소모델로 표현된다. 따라서 장소의 인식을 위해 비교 대상이 되는 장소의 수가 증가하여도, 장소인식을 위한 시간의 복잡도가 기하급수적으로 증가하지 않는다는 장점을 가진다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위한 실험으로 인식에 사용된 특징의 수와 입력영상의 수를 변화시키며 실험을 수행하였고, 실험을 통해 기존의 방법보다 공간적, 시간적인 면에서 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 제안된 방법은 로봇의 자율항해, 시각장애인의 도움이 시스템, 웨어러블 컴퓨팅 분야 등, 다양한 분야에 활용도가 있으리라 기대한다.
사용자가 현재 위치해 있는 장소를 알아내는 것은 상황인식 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야중 하나로, 이를 위해서 사용자의 몸에 다양한 센서를 장착하고 그 센서로부터 추출되는 데이터를 분석하여 사용자의 위치를 인식하는 연구가 많이 이루어져왔다. 본 논문에서는, 사용자의 몸에 장착된 카메라로부터 얻어진 영상을 이용하여 사용자의 현재 장소를 인식하는 장소 인식 시스템을 제안한다. 기존의 방법론들에 비해서 높은 성능을 보이기 위해서 본 논문에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 먼저 한 방향만의 영상으로는 인식이 어려운 장소에서도 좋은 인식 성능을 보일 수 있도록 하기 위해, 여러 대의 카메라를 동시에 사용하여 여러 방향의 영상을 얻어내는 방법을 제안하였다. 또한 이전 시간의 장소 인식 결과로부터 현재 시간의 장소를 추론하는 데에 있어서, 각 장소들에 대해 알고 있는 사전지식을 보다 많이 적용할 수 있는 인식 모델을 제안하였다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험을 통하여, 제안한 방법을 이용한 장소 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 회의공지 이메일을 대상으로 하는 개최장소 추출시스템에 대하여 소개한다. 개최장소 추출 시스템은 두 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 본문에 포함된 개최장소의 추출이고, 두 번째 단계는 추출된 개최장소의 Geocoding이다. 개최장소의 추출을 위하여 문맥 패턴을 분석하여 개최장소가 포함된 문장 주변의 패턴을 반영하는 Local-Grammar Graph를 구축하며, 개최장소의 Geocoding을 위하여는 Addr2Geocode API를 사용한다. 본 논문은 일정공지메일의 개최장소를 추출하기 위한 LGG 방법론 기반의 어휘-통사적 언어 정보를 기술하는 것을 목적으로 한다.
모바일 단말기 사용자 수의 증가와 위치기반 서비스 기술의 발달로 위치 정보를 활용한 다양한 위치 정보 서비스가 등장하고 있다. 친구들과 약속을 정하는 일은 빈번하게 일어난다. 약속을 정하기 위해서는 모든 친구에게 연락을 해야 하고 각자 선호하는 장소가 다르기 때문에 모든 친구들이 만족할 만한 최적의 장소를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 친구의 위치를 파악하고 사용자와 친구의 성향을 파악하기 위해 협업 필터링과 인구통계학적 정보를 사용하였고, 약속 장소를 선정하기 위해 사용자와 친구의 위치를 기반으로 후보 영역을 선택하여 약속 장소와 시간을 추천하는 서비스를 제공함으로써 약속을 맺기 위한 절차를 간소화 할 뿐 아니라 사용자와 친구의 성향에 맞는 약속 장소를 추천하여 사용자와 친구가 만족 할 수 있는 약속을 형성할 수 있도록 하는 약속 장소, 시간 추천 서비스 시스템을 설계하였다.
본 연구에서는 통합 멀티미디어 통신시스템을 구축하기 위한 CASE 도구의 개발에서 시스템 구축에 필요한 객체를 설계, 확장하거나, 설계된 객체의 재사용성을 높이기 위한 방안으로 패턴지향형정보저장소를 설계하였다. 그리고 시스템 구축에 필요한 객체의 재사용시 중복성을 피하며 복잡도를 감소시키기 위해 CASE 도구의 설계단계에서 객체를 통합관리/이용할 수 있도록 하고, 재사용에 필요한 객체를 패턴화하여 저장함으로써 저장소의 재사용 효율성을 증가시킨다. 따라서 본 연구에서는 정보저장소에 저장된 패턴-객체의 재사용시 유지보수 비용을 감소시키고 멀티미디어의 특성을 수용할 수 있도록 표준화된 단일 패턴-객체와 이를 이용한 복합 패턴-객체로 확장 가능하도록 혼합형 정보저장소를 설계하였다.
스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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