차세대 하이테크 스마트 의류는 복합 차원에서의 감성적인 요소를 섬유 패션기술에 IT융합 기술을 이용하여 제공하고 있다. 생체신호를 이용한 감성은 모호하여 정량적이고 객관적인 측정이 어렵고, 그 표현도 제한된 감성 어휘에 의하여 나타나기 때문에 구체적으로 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 논문에서는 생체신호 측정을 위한 웨어러블 기반의 심전도 측정 의복을 제안하였다. 착용자가 평소 자주 입는 티셔츠를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 제작하고 소매 형태로 신축성있는 소재를 사용한다. 인체의 형태에 따라 의복과 바이오센서의 전극이 안정적으로 밀착될 수 있도록 고탄력 밴드를 이용하여 일자형으로 제작하였다. 심전도 측정 의복을 착용에 의해 수집된 심전도 ECG 파형을 수집하고 심박변화율을 계산하는 시뮬레이션을 개발한다.
사람들이 인공 지능 분야를 계속 연구하고 제안 한다. 그 때문에 상대적으로 성숙한 인공지능 기술이 일상생활에 더 많이 활용된다. 평소 어디서나 볼 수 있는 생활용품들이 지능화되기 시작하고 있다. 그러나 미러는 생활용품에서 가장 많이 쓰이는 용품 이다. 그 인공 지능 기술을 미러에 적용하는 데 가장 적합 하다. 이 논문의 연구 결과는 라즈베리 pi를 기반으로 설계된 스마트 미러가 날씨, 온도, 인사를 표시하고, 인간-미러 상호작용 기능을 가지고 있다. 본 논문 연구방법은 라즈베리 pi 3B +를 핵심 컨트롤러로 사용하고 Google 어시스턴트를 지능형 제어로 사용한다. 라즈베리 pi의 자체 WiFi를 통해 네트워크에 연결하면 미러가 자동으로 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 표시하고 업데이트 할 수 있다. 키워드를 사용하여 Google 어시스턴트를 깨운 다음 미러를 제어하여 음악을 재생하고 시간을 상기시키는 등의 작업을 할 수 있다. 스마트 미러 음성 상호 작용의 기능을 실현한다. 또한 이 연구에 사용 된 하드웨어는 모두 모듈식 어셈블리이고, 나중에 사용자가 직접 조립하는 것이 편리 하며. 저렴한 가격으로 시장 진흥에 적합하다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다.
분류 시스템은 데이터 전처리 모듈, 학습모듈, 의사결정모듈로 구성되어 있으며 지능형시스템의 중요한 구성요소로 활용되어왔다. 특히 학습모듈은 사전정보를 제공하므로 분류를 위한 핵심 역할을 수행하여 왔다. 기존의 학습을 위한 기법은 주로 승자독점방식으로 데이터를 처리하므로 경계가 불명확한 대부분의 실세계 응용에 적합하지 못하다. 또한 학습 알고리즘에 필요한 데이터를 한꺼번에 준비해야 하지만 이는 일반적으로 가능하지 않은 경우가 많다. 이를 위하여 본 논문에서는 점증적 학습 퍼지신경망, FNN-I,를 이용한 적응 분류모델을 설계한다. 이 모델에서는 유용하게 정보를 표현하기 위하여 퍼지이론을 도입하고 계속적으로 모여지는 데이터를 가지고 점증적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델을 컴퓨터 바이러스 분류를 위한 실제 데이터에 적용하여 점증적으로 학습할 수 있고 효과적으로, 새로운 바이러스 데이터를 분류할 수 있음을 보인다.
일반적인 조명 시스템은 실내 환경을 고려하지 않고 일관적으로 설치하고 제어하고 있어 전기 에너지의 효율 면에서 매우 불합리하게 적용되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위하여 조명, 난방, 가전기기와 같은 장치들을 원격으로 제어하고 감시하는 시스템을 연구 개발하고 있다. 본 논문에서는 자연광을 활용할 수 있는 환경에서 기존에 설치된 전기 배선을 그대로 활용하여 원격에서 불필요한 조명을 제어할 수 있는 전력선 통신기반의 조명제어 모듈을 설계하였다. 또한, 에너지 비용을 줄이기 위하여 자연광을 활용하는 시간대에 대하여 개별적인 조명을 지능적으로 제어하는 전기에너지 관리 시스템을 제시하고자 한다.
음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.
모바일 단말 환경에서 상황 인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자의 활동에 따라 능동적으로 반응하는 컴퓨팅 응용들을 실현 가능하게 한다. 현재 모바일 단말은 데스크 탑 컴퓨터에 비해 사용자 인터페이스와 자원은 매우 제한적이다. 데스크 탑 사용자는 정지된 상태에서 사용자 인터페이스를 설계하는 반면에 모바일 사용자는 단말을 사용하는 동안 움직인다는 것을 가정해야 하기 때문에 기존의 대표적인 입출력 장치인 키보드와 마우스 같은 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 인간이나 물체의 물리적인 활동 상태와 자세를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 단말에 적용함으로서 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고 제한된 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 지능형 제어 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 모바일 단말기 사용자의 활동 상태 (정적인 상태와 동적인 상태)와 모바일 단말을 보는 자세를 동시에 추정하였고, 그것의 응용인 지능형 제어 시스템은 사용자의 행동에 따라 모바일 단말기의 백라이트가 ON 또는 OFF 되는 것이다.
생체 공학이나 신경생리학, 로봇공학에서는 인간의 2족 보행 메커니즘을 알아내는 것이 중요한 연구과제이며 그에 대한 연구 성과는 재활도구나 컴퓨터 애니메이션 및 인간형 로봇과 같은 다양한 응용분야에 있어서의 기초 기술로서 제공되어질 것을 기대하고 있다. 반면에 인간의 2보행 운동은 신경계와 역학계에 의한 복잡한 상호작용으로, 그 실현 메커니즘에 있어 신경계의 구체적인 제어방법에 관해서는 그 복잡성 때문에 아직 많은 부분이 불명확하게 남겨져 있다. 따라서 전문가에 의한, 매번 시행착오를 통해 신경계의 상세한 설계를 할 필요가 있다. 이 논문은 유전자 프로그래밍을 이용하여 신경계의 구조와 Parameter를 자동적으로 최적화하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어 시스템 설계 방법을 제안한다. 시스템의 성능 평가는 rise-time, settling time 그리고 overshoot와 같은 성능 매개변수를 이용하였다. 제안한 방법은 root-locus 방법을 사용한 제어 시스템과 비교하였다. 기존 제어 시스템은 제어기 설계시 수학적인 처리가 필요하다. 하지만 유전자 알고리즘을 이용한 제어기 설계는 수학적인 모델링을 할 필요가 없다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색 알고리즘으로 널리 인정되고 있는 유전자 알고리즘을 사용하여 전역적인 규칙 공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지 제어기를 완성한다. 제안된 제어 시스템의 효율성은 타스크 트래킹 위치 제어 시스템을 사용하여 안정, 불안정 시스템에서 컴퓨터 모의 실험을 통해서 입증된다.
컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 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
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[게시일 2004년 10월 1일]
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