• 감성과학
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• 제22권3호
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• pp.35-46
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• 2019

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.23-34
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• 2010

네트워크의 발전에 따라 사용자들이 늘어나게 되면서 웹 서버들은 동시에 접속하는 다수 사용자의 서비스 요청을 처리할 수 있는 다중 쓰레드 기법을 활용하고 있다. 고정된 쓰레드 풀 기법은 고정적인 시스템 자원을 점유해야 하는 문제점이 있다. 반면에 동적으로 쓰레드 풀 기법인 워터마크 쓰레드 풀기법은 사용자의 요청량에 따라 쓰레드 수를 적절하게 조절하지만, 지정한 최대값을 넘는 요청량에 대해서는 응답이 제때에 이루이지지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 요청량이 존재하는 다중 쓰레드 환경의 서버 프로그래밍을 위한 학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버를 제안한다. 제안하는 기법은 쓰레드 풀을 사용하는 웹 서버 중 아파치(Apache) worker 다중 처리 모듈(Multi processing Module)에 AR(Auto Regressive) 기법을 통해 다음 주기의 작업 요청량을 예측하고 사전에 쓰레드를 생성한다. 기존 기법과 달리, 일정주기의 증감 추세가 없는 작업 요청량에도 필요한 쓰레드의 수를 정확하게 설정하기 위해 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 사전에 학습한다. 필요한 쓰레드의 수를 설정하기 위해 사전에 학습 되어진 개체들과 비교하여 유사한 개체를 선택하여 예측된 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 결정하고 쓰레드를 생성한다. 본 논문에서는 필요한 쓰레드의 수를 동적으로 변경함으로써 사용자 응답 시간을 빠르게 하고, 사용자의 요청량에 맞게 쓰레드 수를 관리함으로써 시스템 자원의 활용도를 높일 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.351-364
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• 2002

일차원 어레이 변환자를 기계적으로 움직여 3차원 영상을 얻는 기존의 3차원 초음파 영상 기법은 일차원 배열 변환기가 갖는 고도방향 해상도의 저하를 극복하기 어렵다. 한편 이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고비용의 매우 큰 빔집속부를 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 2차원 곡면 어레이 상에서 256 채널의 송수신 부구경을 전기적으로 움직이면서 관심영역의 입체영상을 얻을 수 있는 3차원 영상화 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상용 3차원 영상 장치에 사용되는 기계 주사식 일차원 곡면 어레이 변환자와 측방향과 고도방향으로 동일한 시야각을 갖는 이차원 곡면 어레이 변환자를 설계하였다. 또한 제안된 방법에서는 256 개의 제한된 채널 수를 이용하면서도 송수신 부구경의 크기를 증가시켜 보다 향상된 해상도의 영상을 구현하기 위해 직사각형 모양의 부구경에서 네 모서리 부분의 어레이 소자들을 적절히 제거한 형태의 부구경을 사용하였다. 특히 수신시는 고도방향이나 측방향으로한 배열 소자씩 건너뛰는 희박 어레이 기법을 적용하여 수신 부구경의 크기를 증가시켰다. 또한 수신시 희박 어레이로 인한 소자간의 간격 증가로 인해 유발되는 그레이팅 로브 상승을 억제하기 위해 송신시에는 희박 어레이를 적용하지 않고 폴드-오버 어레이 기법을 적용함으로써 송신부구경의 크기를 측방향과 고도방향으로 각각 두배만큼 증가시키는 효과를 얻었다. 제안한 방법을 통해 기존의 기계 주사식 일차원 어레이 변환자를 이용한 실시간 3차원 시스템과 비교하여 측방향으로는 거의 같고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.881-890
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• 2009

고에너지 물리나 생명공학 분야의 거대 문제를 풀기 위해서는 다수의 계산 자원이 요구되는데 이는 하나의 그리드 환경을 통해서는 확보되기가 어려울 수 있다. 각 그리드 환경에서 각각의 사용자 인터페이스를 통해서 작업을 제출할 수 있지만, 수 백 개 이상의 작업들로 이루어지는 거대 문제를 각기 다른 그리드 환경에서 따로 관리하기에는 많은 비용과 노력이 요구될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 그리드 사용자 인터페이스 시스템인 Ganga의 Gridway 백엔드와 InterGrid 백엔드를 개발하여 이 기종의 그리드 환경에서 동일한 사용자 인터페이스를 제공하여 해결하고자 한다. 우리는 Globus 기반의 그리드 자원을 백엔드로 사용할 수 있도록 Ganga의 Gridway 백엔드 모듈을 개발하였다. 또한 gLite 기반의 그리드 자원과 Globus 기반의 그리드 자원을 함께 사용할 수 있도록 지원하기 위해서 InterGrid 백엔드 모듈도 개발하였다. 이와 함께, 개발된 백엔드 모듈들의 실용성을 보여주기 위해서 WISDOM 프로젝트에서 사용되고 있는 AutoDock 프로그램을 지원하는 Autodock application 플러그인을 개발하여, Globus 기반의 PRGMA 자원과 gLite 기반의 EGEE 자원을 동시에 활용하는 연동실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.27-40
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• 2004

OSGi 서비스 프레임워크는 다음과 같은 몇 가지 특성을 갖는다. 첫째, 서비스가 번들이라는 자체 설치 가능한 컴포넌트 형태로 제공되어 동적으로 배치된다. 둘째, 서비스가 생명주기에 따라 동적이며 다른 서비스와의 상호 작용이 자주 일어난다. 셋째, 홈 게이트웨이의 시스템 자원이 충분하지 않다. 이러한 특성들로 인하여 네트워크 상에서 인증되지 않은 오퍼레이터에 의해 악의적인 서비스가 배치될 수 있거나 서비스가 변질 될 수 있다. 이러한 변경된 서비스 번들은 서비스 게이트웨이는 물론 사용자에게 보안상의 악영향을 준다. 더불어 현재 OSGi 프레임워크 표준안에는 위의 특성을 고려한 서비스 번들 인증 메커니즘이 제시되어 있지 않다. 따라서 본 논문은 서비스 플랫폼 상에서의 특성을 고려한 서비스 번들 인증 메커니즘을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 서비스 번들의 안전한 전송을 위해서 장치를 인식하고 초기설정을 하는 초기화 작업인 부트스트래핑 단계에서 키 공유를 위한 메커니즘을 설계하였고, 이 단계에서 생성된 공유 비밀키를 이용한 MAC 기반 서비스 번들 인증 메커니즘을 제시하였다. 또한 BAN Logic을 이용해 키 공유 메커니즘과 서비스 번들 인증 메커니즘의 안전성을 검증하였다. 이와 같은 서비스 번들 인증 메커니즘은 기존의 PKI 기반의 서비스 번들 인증이나 OSGi에서 권고하고 있는 RSH 프로토콜과 비교해 볼 때 저장 공간이나 연산의 제약된 자원을 가지고 있는 서비스 플랫폼 상에서 더 효율적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.89-101
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• 2001

한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈.경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 저정항 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류를 인체에 인가하면 시간에 따라 전류가 감소하는 현상이 있어서 반복 측정 시에 식별율 및 재현성이 감소되는 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있으며 세포에 분극현상을 일으켜서 인체의 생리적 상태에 영향을 준다. 또한 직류방식은 식별계측에 시간이 다소 길게 소요되며 전류감쇠현상으로 낮아진 측정 전류량을 얻기 위해서는 전극의 압력이 증가하게 되며 그 전극누름 압력에 의한 통증을 유발시킨다. 이를 개선하기 위하여 전류의 시간적 감소현상과 인체 영향력을 최소화할 수 있는 경혈자극 패턴의 최적 파라메터를 추출하고, 이를 적용한 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식을 제안하였다. 이는 주파수를 1.28V의 4kHz로 결정하고, 듀티비가 40%인 구형파에 가까운 파형을 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려군 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 레벨메터에 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리한 알고리즘을 제안하였다. 추출된 최적 파라메터와 알고리즘을 적용한 식별시스템을 구현하여 성능을 기존의 직류방식과 비교 검토한 결과, 식별율(경혈과 비경혈의 상대차)은 19.6%, 재현성은 15.1%, 인체영향력은 11.2%, 고전 경혈점과의 부합율은 18.4% 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.468-469
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• 2018

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제30권3호
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• pp.95-106
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• 2012

수도권 광역철도는 운영 범위의 공간적 확대 및 신설 건설, 급행전철 도입 등 다양한 환경 변화에 직면하고 있으며 이는 이용수요 변화의 원인이 된다. 또한 시간대별 이용수요는 열차운행 특성(운행횟수, 편성량수 등) 뿐만 아니라 광역철도 이용자 서비스 평가 지표 중의 하나인 차내 혼잡도에도 영향을 미친다. 이에 본 연구는 철도의 효율적 운영을 위한 측면에서 열차 편성량수의 최소화와 운영비용, 이용자 서비스간의 관계를 파악하여 최적의 열차편성 조정 대안을 도출하고자 하였다. 시스템 다이나믹스(System Dynamics) 시뮬레이션 프로그램인 Powersim을 활용하여 편성량수 최적화 시뮬레이션을 구현하였으며 그 결과 경부선은 현 운행시에도 한계혼잡도(150%)를 초과하는 역이 일부 존재하여 현행 유지함이 최적이라고 분석된 반면 경인선, 과천선 등의 경우 편성량수를 2~4량 감소시켜도 한계혼잡도를 초과하지 않아 적용 가능할 것으로 분석되었다. 또한 장항선 구간(천안~신창)은 경부선과 동일하게 현재 1편성 10량으로 운행되고 있으나 4량 운행시에도 혼잡도가 크게 증가 하지 않으므로 천안~신창구간의 단거리 셔틀운영방안에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권8호
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• pp.16-21
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• 2007

본 논문은 구조물 모니터링을 위한 광섬유 센서 시스템의 수신단 응용을 위한 CMOS 기반의 가변 이득 증폭기 집적회로 설계에 초점을 두고 있다. 차동증폭기와 선형 linear-in-dB 제어기를 사용한 3단 가변 이득 증폭기를 제시하였다. 제안된 가변이득 증폭기는 전류의 비에 의해 증폭기의 이득이 linear-in-dB 하게 조절되는 일반적인 가변 이득 증폭기의 변형된 형태이다. 본 논문에서 제안된 가변 이득 증폭기는 1.5 dB의 간격으로 77 dB의 다이내믹 영역을 가졌다. 이득오차는 77 dB 다이내믹 영역에서 1.5 dB 이하를 얻었다. 동작범위는 10 MHz를 얻었으며, 단일 1.8 V 전압에서 13.8 mW의 전력소모 특성을 보였다. 이 가변 이득 증폭기는 Magnachip 사의 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 구현되었으며, 유효면적은 $430{\mu}m{\times}350{\mu}m$ 이었다. 제안된 가변 이득 증폭기는 구조물 모니터링을 위한 광섬유 센서 시스템의 수신단에 적용이 가능하였다 측정 결과에 따라 제안된 방법은 다이내믹 영역의 증대와 좋은 linear-in-dB 특성 관점에서 유효하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.