본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인, 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율 FFT(Fast Fourier Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods) 보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.
본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.
플랜트 모델이나 경허에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우 무델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고 이조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로한다. 이런문제점을 해결하기 위해 본연구에서는 반응표면분석법을 이용하여 퍼지제어기를 설계한, 체계적이고 효과적인 방법을 제안한다. 첫단계에서는 모델링 모차를 포함하고 있는 기준 플랜트 모델에 대해 최적화 알고리즘을 이용하여 제어인자의 초기 최적조건을 결정한다. 다음 단계에선 반응표면분석법을 이용하여 제어인자의 최종 최적조건을 결정한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 모의실험을 수행하였다.
본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하$\cdot$ 폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다.
최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
Kim, Jung-Jun;Kwon, Yong-Seop;Kim, Min-Gyu;Kim, Eun-Soo;Kim, Kyung-Ho;Sohn, Dong-Seop
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권8호
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pp.47-54
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2020
발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 구조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언어를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원으로 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.
국내 휴대 단말기기(Mobile Phone, PDA 및 DMB 폰 등)의 하드웨어적 컨버젼스 기술은 국제 경쟁력을 충분히 확보하고 세계 시장에서 선두 역할을 수행하고 있으나, 휴대 단말기기에 필수적으로 구성되어지는 UI(User Interface)는 상대적으로 낙후된 실정이다. 이에 따라 3차원 그래픽 UI의 구현과 휴대 단말기기의 이벤트에 반응하는 3차원 아바타 시스템 개발을 통해 경쟁력 있는 소프트웨어적 컨버젼스 시대의 대비는 필수적이며, 본 논문에서는 휴대 단말기에서 3차원 UI의 구현 뿐 아니라 쉽고 빠르게 UI를 구축 할 수 있는 Authoring Tool 개발의 시급성을 인식하여 연구를 진행하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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