사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.
앙상블 분류기는 여러 개의 분류기에서의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기에 비해 신뢰성 높은 예측 결과를 얻을 수 있는 방법으로 널리 사용되고 있다. 앙상블 분류기를 위해서는 여러 가지 방법이 사용되고 있으며 흔히 사용되는 방법으로는 부스팅이 있다. 하지만 부스팅은 단계적인 학습을 통해 이전 단계에서 잘못 분류된 샘플들을 다음 단계에서 다시 분류하는 방식으로 이전 단계로의 피드백이 불완전한 순차적인 방법이라는 한계가 있다. 이 논문에서는 단일 분류기 중 가장 성능이 좋은 것으로 알려진 SVM을 기본분류기로 사용하여 동시에 여러개의 SVM을 학습하는 문맥 감지형 SVM 앙상블알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 특징 공간을 문맥으로 나누는 클러스터링과 SVM 학습을 동시에 진행하므로 특징 공간 분할과 학습이 서로의 결과를 사용할 수 있어 기존 앙상블학습에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8 cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.
The use of microfabricated microfluidic devices offers significant advantages over current technologies including fast analysis time and small reagent requirements. In the context of proteomic research, the possibility of using affinity-based separations for prefractionation of samples using microfluidic devices has significant potential. We demonstrate the use of microscale devices to achieve affinity separations of proteins using a device fabricated from borosilicate glass wafers. Photolithography and wet etching are used to pattern individual glass wafers and the wafers are fusion bonded at 650$^{\circ}C$ to obtain enclosed channels. A polymer has been successfully polymerized in situ and used either as a frit for packing beads or, when derivatized with Cibacron Blue 3GA, as a separation matrix. Both of these technologies are based on in situ UV photopolymerization of glycidyl methacrylate (GMA) and trimethylolpropane trimethacrylate (TRIM) in channels.
This survey paper explores the application of multimodal feedback in automated systems for motor learning. In this paper, we review the findings shown in recent studies in this field using rehabilitation and various motor training scenarios as context. We discuss popular feedback delivery and sensing mechanisms for motion capture and processing in terms of requirements, benefits, and limitations. The selection of modalities is presented via our having reviewed the best-practice approaches for each modality relative to motor task complexity with example implementations in recent work. We summarize the advantages and disadvantages of several approaches for integrating modalities in terms of fusion and frequency of feedback during motor tasks. Finally, we review the limitations of perceptual bandwidth and provide an evaluation of the information transfer for each modality.
In an upcoming ubiquitous era, humankind will live in a ubiquitous space, where everything is connected through communication network. In this ubiquitous space, a ubiquitous robot, which can be used by anyone for any service through any device and any network at anytime and anywhere in a u-space, is expected to be required to serve seamless and context-aware services to humankind. In this paper, we introduce the ubiquitous robot, and define three components of the ubiquitous robot. The first one is "SoBot" which can be connected through the network in anywhere with environment recognition function and communication ability with human. The second one is "EmBot" which is embedded into environments and mobile robots and has localization and certification function with sensor fusion. The last one is "Mobile Robot" which serves overall physical services. This paper also introduces KAIST ITRC-Intelligent Robot Research Center that pursues the implementation of the ubiquitous robot.
Chromium material is commonly used for fusion plasma facing applications because of the low neutron activation property. The Monte Carlo method is one of the useful ways to investigate the ion-target interactions. In this study, Chromium target irradiated by protons was investigated using Monte Carlo based simulation tools. In this context, the calculations of radiation damage on Chromium material irradiated with protons at 17.9 and 22.3 MeV energies were carried out using GEANT4 and SRIM codes. Besides, the cross sections for proton interaction with Chromium target were calculated by the TALYS 1.9 code using CTM + FGM, BSFGM, and GSFM level densities. As a result, GEANT4, SRIM and TALYS 1.9 codes provide a suitable tool for the predictions of radiation damage and cross cross section with proton irradiation.
Acceptance and Commitment Therapy (ACT) is a functional contextual intervention approach based on the behavioral theory on human language, which views human suffering as originating in psychological inflexibility fostered by cognitive fusion and experiential avoidance. Thus, the goal of ACT is to enhance psychological flexibility using six core processes including acceptance, cognitive defusion, self-as-context, contact with present moment, values clarification, and committed action. Recent clinical trials have suggested the efficacy for ACT in the treatment of various mental illness and psychological distress. The aim of this review is to offer more knowledge and better understanding of ACT by presenting its underlying principle and an overview of the research field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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