• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.161-166
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• 2006

본 논문은 시간 제약 조건하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 CPLD 저전력 기술 매핑을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 알고리즘은 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유하여 스케줄링을 수행한다. 스케줄링은 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다. 스케쥴링의 결과 재사용된 자원은 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 이용하여 저전력으로 회로를 구현한다.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.175-190
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• 1999

최근 GIS 관련 기술이 급속도로 발전되고 안정화됨에 따라 기 구축된 우수한 GIS 기술들의 재사용 문제가 제기되고 있다. 현재 이러한 재사용 문제들은 GIS 모듈의 컴포넌트화와 표준 인터페이스 제정을 기본 방향으로 하는 GIS의 표준화 연구 방향으로 해결책을 모색하고 있다. [1] 현재 GIS 표준화 연구는 초기 단계로서 GIS 하부구조의 표준화, 다시 말하면 범세계적으로 통용될 수 있는 GIS 정보의 표준 하부구조의 구축에 역점을 두고 있다. 이러한 표준화 작업은 국제적인 GIS 선도 업체 위주로 구성된 개방형 GIS 정보의 표준 하부구조의 구축에 역점을 두고 있다. 이러한 표준화작업은 국제적인 GIS 선도 업체 위주로 구성된 개방향 GIS 컨소시엄(OGC : Open GIS Consortium)을 주축으로 하여 국제적인 GIS의 표준모델을 제시하고 있다. 특히 본 연구에서는 개방형 GIs 컨소시엄(OGC ; OpenGIS Consortium)에서 제안한 OLE/COM Simple Feature 구현 사양 1.1을 주축으로 하여 응용 시스템에 표준화된 방식으로 GIS 데이터를 서비스할 수 있는 데이터 제공자(Data Provider) 컴포넌트의 구축에 관한 사항을 종합적으로 살펴보고자 한다. 다양한 데이터베이스 시스템 또는 파일 시스템을 GIS 데이터의 기반으로 하여 표준화된 인터페이스를 제공할 수 있는 데이터 제공자 컴포넌트의 구축 방법, 데이터 제공자 컴포넌트들간의 GIS 데이터의 공유 방법 그리고 응용시스템에서의 데이터 제공자 컴포넌트 이용 방법에 관하여 중점적으로 살펴볼 것이다. 특히 이러한 OGC 사양의 데이터 제공자 컴포넌트를 구현하는 과정에서 야기되는 문제점들을 리스트하고 이의 해결방안에 대하여서도 논의할 것이다. 그리고 본 연구에서는 데이터 제공자 컴포넌트의 설계 및 분석과정을 수행함에 있어서 UML(Univied Modeling Language)을 이용함으로서 향후 타데이터 제공자 컴포넌트 개발을 위한 모델을 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2170-2178
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• 2014

본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권4호
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• pp.223-230
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• 2005

This paper presents a new approach to investigate spatial correlation between independent components of brain alpha activity in functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG). To avoid potential problems of simultaneous fMRI and EEG acquisitions in imaging pure alpha activity, data from each modality were acquired separately under a 'three conditions' setup where one of the conditions involved closing eyes and relaxing, thus making it conducive to generation of alpha activity. The other two conditions -- eyes open in a lighted room or engaged in a mental arithmetic task, were designed to attenuate alpha activity. Using a Mixture Density Independent Component Analysis (MD-ICA) that incorporates flexible non-linearity functions into the conventional ICA framework, we could identify the spatiotemporal components of fMRI activations and EEG activities associated with the alpha rhythm. Then, the sources of the individual EEG alpha activity component were localized by a Maximum Entropy (ME) method that is specially designed to find the most probable dipole distribution minimizing the localization error in sense of LMSE. The resulting active dipoles were spatially transformed to 3D MRls of the subject and compared to fMRI alpha activity maps. A good spatial correlation was found in the spatial distribution of alpha sources derived independently from fMRI and EEG, suggesting the proposed method can localize the cortical areas responsible for generating alpha activity successfully in either fMRI or EEG. Finally a functional connectivity analysis was applied to show that alpha activity sources of both modalities were also functionally connected to each other, implying that they are involved in performing a common function: 'the generation of alpha rhythms'.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권2호
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• pp.121-130
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• 2012

This paper proposes an intuitive real-time robot control system using human body movement. Recently, it has been developed that motion generation for humanoid robots with reflecting human body movement, which is measured by a motion capture. However, in the existing studies about robot control system by human body movement, the detailed structure information of a robot, for example, degrees of freedom, the range of motion and forms, must be examined in order to calculate inverse kinematics. In this study, we have proposed Associative Motion Generation as humanoid robot motion generation method which does not need the detailed structure information. The associative motion generation system is composed of two neural networks: nonlinear principal component analysis and Jordan recurrent neural network, and the associative motion is generated with the following three steps. First, the system learns the correspondence relationship between an indication and a motion using training data. Second, associative values are extracted for associating a new motion from an unfamiliar indication using nonlinear principal component analysis. Last, the robot generates a new motion through calculation by Jordan recurrent neural network using the associative values. In this paper, we propose a real-time humanoid robot control system based on Associative Motion Generation, that enables user to control motion intuitively by human body movement. Through the task processing and subjective evaluation experiments, we confirmed the effective usability and affective evaluations of the proposed system.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.60-68
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• 2017

교량은 사회간접시설물의 핵심이 되는 도로의 주요 시설물이므로 공용기간 동안 안정성과 사용성이 확보될 수 있도록 건설되며, 교량의 안전성 확보를 위하여 현재 상태에서 건전성을 평가하는 것은 유지관리 업무에서 중요한 과제이다. 일반적으로 교량의 내하력 평가를 위해 차량재하시험을 통하여 횡분배율을 측정함으로써 교량의 중첩거동 및 대칭거동을 확인할 수 있다. 그러나 공용중인 교량의 횡분배율을 측정하기 위하여 정적재하시험을 수행하고 있으며 교통통제의 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적재하시험 및 상시진동시험에서 측정된 교량의 변위응답 데이터를 경험적 모드분해기법을 이용하여 정적 성분의 변위를 추출하였다. 추출된 정적 성분의 변위를 이용하여 횡분배율을 추정하였으며, 정적재하시험에서 측정된 횡분배율과 비교하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.113-123
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• 2010

이 연구의 목적은 문제 해결과정에서 과학 영재아와 일반아의 뇌파 활성 분석을 통해 그 특징을 조사하는 것이다. 이 연구의 대상자는 지역교육청 소속의 영재 교육원에 재학 중인 초등학생으로 6명과 같은 지역의 일반 아동 6명으로 전체 12명으로 대상으로 분석하였다. 뇌파 측정용 과제는 하노이 탑(Hanio tower)으로 문제 해결 과정을 연구하는 효과적인 과제이다. 뇌파 측정 장비는 EEG System 으로 호주에서 개발한 장비를 이용하였다. 자료의 분석은 잡파(noise)를 최소화 하였고, 뇌파의 측정 위치는 10-20 System 전극배치를 사용하였다. 뇌파의 분석 방법으로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)과 상대 파워분석(Relative power analysis)을 사용하였다. 연구의 결과 영재아들은 눈뜨고 안정 상태에서도 일반아에 비해 안정도가 뛰어나 학습의 준비도가 높다는 것을 알 수 있다. 이는 문제 해결을 하기 위한 준비의 정도가 높아 학습의 효과가 뛰어난 결과로 나타는 것을 볼 수 있다. 또한 과제를 수행하는 과정에서도 영재아의 두뇌 활성화의 정도가 높아 전두엽과 후두엽 부위에서 유의미하게 높은 알파파가 형성됨을 알 수 있었다. 따라서 영재아의 뇌를 활성화 정도가 높은 과제를 개발하면 보다 높은 교육의 효과를 기대할 수 있을 것이다. 이 연구의 결과는 과학 영재 판별과 평가의 타당도를 높이며, 과학영재의 특성과 과학의 본질에 근거한 판별방법의 기초 자료로 활용 가능하다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.115-120
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• 2010

목적 : 활성자극 파라다임을 사용한 기능적 자기공명영상 데이터에서 자발적 요동에 해당하는 저주파 BOLD 신호의 존재여부를 규명해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 20명의 여자 양궁선수들과 양궁 경험이 없는 23명의 여자들을 대상으로 finger-tapping 파라다임은 30초간의 운동기와 휴지기를 3회 반복하였다. 혈액산소수준의존(BOLD) fMRI 영상은 3.0 T MR 기기에서 경사자장 반향 EPI 영상을 해부학적 영상은 3차원 T1 강조영상을 사용하였다. 뇌활성화 차이는 SPM-5를 사용하여 분석하였고 저주파 요동성분을 찾기 위해 GIFT 프로그램을 사용하였다. 결과 : 두군 모두에서 finger-tapping에 따라 대뇌좌측의 주운동영역과 보조운동영역 그리고 우측 소뇌에서의 활성화가 관찰되었다. GIFT를 사용한 ICA 분석에서 피검자들의 반측 감각운동망, 동측 감각운동망 그리고 인지기능과 연관된 신경망에 해당하는 독립적인 성분들이 구별되었다. 결론 : Finger-tapping fMRI 데이터에서 BOLD 신호의 자발적 요동에 해당하는 저주파 신호 성분들을 ICA 기법을 사용하여 분리해 낼수 있었고 이러한 독립성분들이 일차운동감각 신경망 그리고 운동 인지기능을 담당하는 신경망의 휴지기 신경활동을 나타낸다는 사실을 규명할 수 있었다.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제4권2호
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• pp.50-57
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• 2003

This study was conducted to develop software which provides automatic site-specific field data acquisition, data processing, data mapping and management for precision agriculture. The developed software supports acquisition and processing of both digital and analog data streams. The architecture was object-oriented and each component in the architecture was developed as a separate class. In precision agriculture research, the laborious task of manual ground-truth data collection will be avoided using the developed software. In addition, gathering high-density data eliminates the need for interpolation of values for un-sampled areas. This software shows good potential for expansion and compatibility for variable-rate-application (VRA). The FIM (Field Information Management) computer program provides the user with an easy-to-follow process for field information management for precision agriculture.