This study investigates an effective approach to stabilize nonlinear systems. To ensure the asymptotic nonlinear stability in nonlinear discrete-time systems, the present study presents controller for an EBA (Evolved Bat Algorithm) NN (fuzzy neural network) in the algorithm. In fuzzy evolved NN modeling, the auxiliary circuit with high frequency LDI (linear differential inclusions) and NN model representation is developed for the nonlinear arbitrary dynamics. An example is utilized to demonstrate the system more robust compared with traditional control systems.
Kim, Chowon;Park, Gyu Seon;Ji, Hyunsuh;Kim, Taehoon;Lim, Hyunsu
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.05a
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pp.257-258
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2021
Construction robotics is rapidly forming a market in conjunction with the development of sensing and artificial intelligence technologies. The layout work for accurately constructing the shape and dimensions of the building frame requires high accuracy and precision, and is one of the high demands for productivity and quality improvement through construction automation. Thus, as a preliminary study, we derived the elemental factors and performance requirements for developing an automated layout robot. In addition, alternatives on driving and marking units were investigated based on literature review and practioner's interview. The result of this study will be used as a basic data for the layout robot design.
Kim, yu-min;Choi, kyu-min;Shin, jun-pyo;Seong, Seung-min;Lee, byung-kwon
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.237-239
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2021
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.
Kim, Ji-Yun;Jung, Bokmoon;Yoo, Jiyeon;Lee, Tae Wuk;Kim, Kwihoon
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.439-442
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2021
가상현실은 제4차 산업혁명 시대 신산업으로 꼽히는 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 가상현실 공간설계의 교육적 가능성을 확인하고 교육적 활용을 위한 툴로서 3D 컴퓨터 그래픽 제작 소프트웨어인 블렌더와 3D 객체를 웹에서 쉽게 렌더링해주는 자바스크립트 라이브러리 three.js를 이용한 건축 내외장재 시뮬레이션 프로그램의 프로토타입을 개발 및 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 학습자들은 자유도 높은 가상공간 공간설계가 가능하여 조형놀이의 형태로 학습을 즐길 수 있을 것으로 기대된다. 후속 연구로는 본 연구에서 구현한 프로토타입과 같은 방식으로 가상현실 공간설계 시뮬레이션을 할 수 있는 교육 프로그램 개발 및 효과성 검토를 실시할 것을 제안하였다.
Lee, Won Joo;An, Hyun Jeong;Cho, Eun Ji;Cheong, So Young
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.231-232
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2021
본 논문에서는 Microsoft Bot Framework 기반의 미용실 예약 서비스 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 데이터 베이스 연동을 통하여 미용실 예약정보를 저장, 수정, 취소하는 기능을 제공하여 실시간으로 사용자에게 신속하고 편리한 예약 서비스를 제공하도록 설계하고 구현한다. 또한, Microsoft Bot Framework를 이용하여 채팅 인터페이스뿐만 아니라 챗봇 작업의 작동 방법과 이유를 이해하는 데 도움이 되는 독립 실행형 앱을 사용하여 미용실 예약과 예약변경 및 취소 이벤트를 발생시킬 수 있도록 구현한다. 그리고 개인 웹 서버와 카카오맵 API를 연동하여 미용실 위치 경로를 제공하여 사용자가 더욱 편리하게 서비스를 이용하도록 구현한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.1-2
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2022
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.231-232
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2022
본 논문에서는 직업 교육 분야에 인공지능 융합 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 동시 코딩 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼에 코딩 언어로는 데이터 분석과 머신러닝의 다양한 라이브러리를 지원하고 있는 파이썬으로 하며, 직업 교육의 영역 전문가가 쉽게 직무 기능 파이썬 블록 모듈을 만들어 추가하고 커스터마이징을 할 수 있는 아키텍처를 갖고 있다. 제안한 플랫폼을 활용한 인공지능 융합 직업 분야로 바이오와 기계공학 분야의 블록 모듈을 추가하고 실습 예제를 만드는 과정을 보여 플랫폼의 유용성과 효율성을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.233-234
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2022
본 논문에서는 효율적인 AI 교육을 위한 데이터셋 아카이브와 데이터 활용을 위한 프로그래밍 플랫폼과의 연동 모듈을 제안한다. 데이터셋 아카이브는 공공데이터를 전처리하여 생성한 데이터를 모아 설계하며, 프로그래밍 플랫폼 코드비(CodeB)와 연동하여 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 코드비(CodeB)는 파이썬 블록 프로그래밍 플랫폼으로 연동을 통해 데이터를 활용한 프로그래밍이 가능하다.
Lee, Won Joo;Kim, Gyu Jun;Ko, Won Yeong;Lee, Areum Byeol;Lim, Byeong Jun
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.279-280
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2022
본 논문에서는 여행지 리스트와 이에 대한 정보를 포털 사이트에서 검색하지 않고 사용자가 원하는 지형과 분위기에 따른 여행지를 추천하고, 근처 숙소나 맛집, 교통편 등과 같은 정보를 통합적으로 전달해줄 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 사용자들에게 원하는 여행지의 키워드를 보여주고 그 키워드에 맞는 여행지 및 여러 가지 정보를 추천해주는 기능을 제공한다.
본 연구는 실시간 MOT(Multiple-Object-Tracking)의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용한 MOT 모델을 설계한다. 연구에서 사용하는 Backbone 모델은 TBD(Tracking-by-Detection) 기반의 Tracking 모델을 사용한다. Heatmap Detection을 통해 객체를 검출하고 Transformer 기반의 Feature를 연결하여 Tracking 한다. 제안하는 방법은 Anchor 기반의 Detection의 장시간 문제와 추적 객체 정보 전달손실을 감소하여 실시간 객체 추적에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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