nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
목 적 : Belly board를 사용한 골반부 치료 시 엎드린 자세로 인해 set-up의 재현성이 다른 치료부위에 비해 떨어진다. 이에 본 연구에서는 기존의 belly board만 사용 시 발생했던 단점들을 보완하기 위해 VLT belly board(Vac-lock type belly board)를 자체 제작하여 그 유용성을 검증하고 set-up의 재현성을 높이고자 한다. 대상 및 방법 : 기존의 belly board를 사용하여 치료한 환자의 OBI 영상과 자체 제작한 VLT belly board를 사용하여 치료한 환자의 OBI 영상을 비교하였다. OBI는 전체 치료과정 중 3번을 시행하였는데, AP 방향, LAT 방향에서 각각 실시하였다. 2차원정합을 이용하여 X축 좌 우방향, Y축 상 하방향, Z축 전 후방향에서 발생하는 set-up에 대한 오차를 측정하여 비교 분석하였다. 결 과 : 영상 2차원 정합을 이용한 set-up의 평균 오차는 X축 방향으로는 0.32 cm에서 0.12 cm으로, Y축 방향으로는 0.41 cm에서 0.19 cm으로, Z축 방향으로는 0.29 cm에서 0.17 cm으로 VLT belly board 사용한 결과의 평균 오차가 감소하였다. 또한 VLT belly board 사용 시 0~0.29 cm의 오차가 48%에서 83%로 증가되고 0.5 cm 이상의 오차가 21%에서 2%로 감소를 보였다. 결 론 : VLT belly board 사용은 기존의 belly board 사용에 대한 효과를 유지하면서 환자 개인의 특성에 맞는 Vac-lock 제작을 통하여 set-up의 오차를 줄여줄 수 있음을 확인했다. 따라서 엎드린 자세로 골반부 치료 시 VLT belly board는 매우 유용할 것이라고 사료된다.

Purpose : At the time of the pelvis cancer radiation treatment using the belly board, set-up error is large because of a prone position. In order to improve the reproducibility, we made Vac-lock type belly board. In this study, we attempt to validate its utility. Materials and Methods : We compared belly board and Vac-lock type belly board through the OBI. OBI was performed three times with entire course of treatment and the setup errors in the direction of X axis, Y axis, Z axis were recorded and calculated the distance from the isocenter. Results : X axis, Y axis, Z axis setup errors with existing belly board were 0.32 cm, 0.41 cm, 0.29 cm. The setup errors with the vac-lock type belly board were 0.12 cm, 0.19 cm, 0.17 cm. Further, errors of 0~0.29 cm were increased from 48% to 83% when using VLT belly board. Error of 0.5 cm or more was reduced from 21% to 2%. Conclusion : Vac-lock type belly board is able to maintain the efficacy of existing and create to match the characteristics of the patient. Therefore We think that vac-lock type belly board is very useful in pelvic cancer patients.

(게재일: 2014.06.30)
최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.

Recently, a rapid growth of wind power system as a leading renewable energy source has compelled a number of companies to develop intelligent monitoring and diagnostic system. Such systems can detect early mechanical faults, which prevents from costly repairs. Generally, fault diagnostic system for wind turbines is based on vibration and process signal analysis. In this work, different type of mechanical faults such as mass unbalance and shaft misalignment which can always happen in wind turbine system is considered. The proposed intelligent fault diagnostic algorithm utilizes artificial neural network and Wavelet transform. In order to verify the feasibility of the proposed algorithm, mechanical fault generation experimental system manufactured by Gaon corporation is utilized.

(게재일: 2014.02.25)
자동 주행 차량을 구현하기 위해서는 장애물 인식, 차선 인식 및 변경 등 많은 기능들이 필요하다. 본 논문에서는 자동차 주행에 필요한 '차선 인식'의 범위를 확장시킨 '색깔 인식' 개념을 도입 적용시키기 위해 3가지 코스를 주행하는 시스템을 구현하였다. RC car의 크기와 비례하게 축소 제작한 각 코스에서 주행에 필요한 검지선의 위치, 기울기 및 차량의 속도를 고려하여 조향 제어를 하였고, 브레이크 기능이 없는 RC car를 제어하기 위해 차량의 속도와 검지선의 위치를 고려하였다.

Automatic driving needs many functions such as the obstacle recognition, the lane recognition, and the lane change, etc. In this paper, we realized a system which automatically drove the three-kinds of vehicle driving course, to introduce and apply the concept of 'color recognition' that expands the scope of 'lane recognition' for vehicle driving. We made the reduced each course compared with RC(Radio Control) car size, and controlled the steering considering the position and the slope of the detection line and the speed. Because the RC car does not have the brake function, we consider the speed and the position of the detection line to stop the RC car.

(게재일: 2014.02.25)
본 논문에서는 카메라를 탑재한 전방향 이동 로봇에서의 표적 추종을 위한 영상기반 시각 서보 제어를 다룬다. 기존 연구에서는 카메라 영상에서 추출한 표적의 영상 좌표로부터 표적 추종을 위한 바퀴의 회전 각속도를 구하기 위하여 카메라의 수학적 모델과 이동 로봇의 기구학 특성으로부터 구한 수학적 영상 자코비안을 널리 활용하였다. 본 논문에서는 표적의 영상 좌표 정보를 이용한 단순한 규칙기반 제어 방식과 영상에 포착된 표적의 크기 정보를 조합하여 바퀴의 회전 각속도를 생성하는 새로운 방식을 제안한다. 카메라 영상을 몇 개의 영역으로 분할하고, 표적이 포함된 영역에 따라 미리 정의한 규칙을 적용하는데, 복잡한 수학적 표현을 사용하지 않으면서도 비교적 적은 수의 규칙을 사용하므로 구현이 용이한 장점이 있다. 제안된 방식은 실제 시스템으로 구현하여 실험하고, 전체 실험 시스템에 대한 설명과 함께 실험 결과를 제시하여 제안하는 방식의 타당성을 입증한다.

In this paper, an image-based visual servo control strategy for tracking a target object is applied to a camera-mounted omni-directional mobile robot. In order to get target angular velocity of each wheel from image coordinates of the target object, in general, a mathematical image Jacobian matrix is built using a camera model and a mobile robot kinematics. Unlike to the well-known mathematical image Jacobian, a simple rule-based control strategy is proposed to generate target angular velocities of the wheels in conjunction with size of the target object captured in a camera image. A camera image is divided into several regions, and a pre-defined rule corresponding to the target-located image region is applied to generate target angular velocities of wheels. The proposed algorithm is easily implementable in that no mathematical description for image Jacobian is required and a small number of rules are sufficient for target tracking. Experimental results are presented with descriptions about the overall experimental system.

(게재일: 2014.02.25)
본 논문은 풍력에너지가 전력계통에 투입되었을 때 전압안정도 마진을 보장할 수 있도록 최적화 기법을 적용한 발전력 재분배 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 풍력발전기는 대부분 유도기로 구성되기 때문에 일반적으로 풍력발전기가 기존 전력계통에 투입되는 경우 우리는 전압안정도와 같은 문제를 고려해야 한다. 풍력발전기가 계통에 투입되는 비중이 증가하는 경우 전압안정도와 같은 계통의 전반적인 안정도 문제에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 'Area 1'과 'Area 2'로 구성되어 있는 2-area 계통을 고려하고자 한다. 'Area 1'내의 발전기의 발전비용이 'Area 2'지역보다 상대적으로 비싸고 'Area 1'내의 부하량이 'Area 2'내의 부하량보다 더 많다고 가정하면, 계통운영자는 경제성 관점에서 보면 값비싼 'Area 1' 내의 발전기의 출력은 감소시키고, 'Area 2 지역내의 발전기 출력을 증가시키려고 할 것이다. 반면에 안정도 관점에서 보면 오히려 'Area 1' 지역내의 발전기 출력을 증가시켜야 하기 때문에 trade-off 점이 존재한다. 전력계통 해석은 비선형성이 매우 강하기 때문에 안정도 문제를 포함한 최적화 문제를 수치적으로 해결하기에 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 최적화 알고리즘인 유전알고리즘을 적용하여 본 문제를 해결하고자 한다. 시뮬레이션을 위해서 New England 계통을 이용하였고, 알고리즘은 Python 2.5로 구현하였다.

This paper suggests the optimal generation dispatch algorithm for ensuring voltage stability margin considering high wind energy injection. Generally, with wind generation being installed into the power system, we would have to consider several factors such as the voltage stability margin because wind turbine generators are mostly induction machines. If the proportion of wind generation increases in the power system increases this would affect the overall stability of the system including the voltage stability. This paper considers a specific system that is composed of two areas: area 1 and area 2. It is assumed that generation cost in area 1 is relatively higher than that in area 2. From an economic point of view generation in area 1 should be decreased, however, in the stability point of view the generation in area 2 should be decreased. Since the power system is a nonlinear system, it is very difficult to find the optimal solution and the genetic algorithm is adopted to solve the objective function that is composed of a cost function and a function concerned with voltage stability constraints. For the simulations, the New England system was selected. The algorithm is implemented and Python 2.5.

(게재일: 2014.02.25)
인간과 기계를 연결하는 새로운 인터페이스인 Brain-computer interface (BCI)를 이용해 휠체어를 제어하거나 단어를 입력하는 등, 사용자를 위한 다양한 장치를 개발하는 연구들이 진행되어 왔다. 특히 최근에는 뇌파를 이용한 음성인식을 구현하고 이를 통해 무음통신 등에 적용하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 electroencephalogram (EEG) 기반의 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계로서, 국제음성기호에 기반을 둔 모음들의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 실험은 건장한 세 명의 남성 피험자를 대상으로 진행되었으며, 한 개의 모음을 제시하는 첫 번째 실험 과정과 두 개의 연속된 모음을 제시하는 두 번째 실험 과정으로 두 단계에 나누어서 실험이 진행되었다. 습득된 64개의 채널중 선택적으로 32개의 채널만을 사용해 특징을 추출하였으며, 사고 활동과 관련된 전두엽과 언어활동에 관련된 측두엽을 기준으로 영역을 선택하였다. 알고리즘 적용을 위해서 특징으로는 신호의 고유 값을 사용하였고, support vector machine (SVM)을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과, 첫 번째 단계의 실험을 통해서, 언어의 뇌파를 분석하기 위해서는 10차원 이상의 특징 벡터를 사용해야 됨을 알게 되었고, 11차원의 특징 벡터를 사용할 경우, 평균분류율은 최고 95.63 %로 /a/와 /o/를 분류할 때 나타났고, 가장 낮은 분류율을 보이는 모음은 /a/와 /u/로 86.85 %였다. 두 번째 단계의 실험에서는 두 개 이상의 모음을 발음하는 것이 단일 모음 발음과 어떤 차이가 있는지 확인해 보았다.

The researchs using brain-computer interface, the new interface system which connect human to macine, have been maded to implement the user-assistance devices for control of wheelchairs or input the characters. In recent researches, there are several trials to implement the speech recognitions system based on the brain wave and attempt to silent communication. In this paper, we studied how to extract features of vowel based on international phonetic alphabet (IPA), as a foundation step for implementing of speech recognition system based on electroencephalogram (EEG). We conducted the 2 step experiments with three healthy male subjects, and first step was speaking imagery with single vowel and second step was imagery with successive two vowels. We selected 32 channels, which include frontal lobe related to thinking and temporal lobe related to speech function, among acquired 64 channels. Eigen value of the signal was used for feature vector and support vector machine (SVM) was used for classification. As a result of first step, we should use over than 10th order of feature vector to analyze the EEG signal of speech and if we used 11th order feature vector, the highest average classification rate was 95.63 % in classification between /a/ and /o/, the lowest average classification rate was 86.85 % with /a/ and /u/. In the second step of the experiments, we studied the difference of speech imaginary signals between single and successive two vowels.

(게재일: 2014.02.25)
풍력은 전 세계적으로 가장 각광을 받고 있는 신재생 에너지이며 당분간 이러한 추세는 계속될 것으로 기대되고 있다. 최근 풍력발전시스템의 O&M(Operation & Maintenance) 비용의 절감에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 실정이다. O&M 비용의 절감을 위한 가장 효율적인 방법은 CMS(Condition Monitoring System)의 도입이며 이는 풍력발전기 부품들의 악화, 적절한 선제적 유지보수, 발전중지시간의 단축 및 궁극적으로 풍력발전기의 운전 효율을 증대시키는 것을 가능케 한다. 풍력발전기의 터빈 로터와 관련하여 질량 불평형 및 공력비대칭과 같은 고장이 발생될 수 있다. 일반적으로 이러한 고장은 다양한 형태의 진동을 야기 시킨다. 이에 본 연구에서는 진동신호에 대한 스펙트럼과 간단한 max-min 진단 로직으로 구성된 고장검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 진단기법의 유용성의 확인을 위해 GH-Bladed 프로그램을 이용한 다양한 시뮬레이션 고찰을 수행한다.

Wind power is the fastest growing renewable energy source in the world and it is expected to remain so for some times. Recently, there is a constant need for the reduction of Operational and Maintenance(O&M) costs of Wind Energy Conversion Systems(WECS). The most efficient way of reducing O&M cost would be to utilize CMS(Condition Monitoring System) of WECS. CMS allows for early detection of the deterioration of the wind generator's health, facilitating a proactive action, minimizing downtime, and finally maximizing productivity. There are two types of faults such as mass unbalance and aerodynamic asymmetry which are related to wind turbine's rotor faults. Generally, these faults tend to generate various vibrations. Therefore, in this work a simple fault detection algorithm based on spectrums of vibration signals and simple max-min decision logic is proposed. Furthermore, in order to verify its feasibility, several simulation studies are carried out by using GH-bladed software.

(게재일: 2014.02.25)
TSK 퍼지 시스템의 뛰어난 성능을 일반 산업 현장에서 가장 많이 사용되고 있는 PID 제어기에 접목시켜, 비선형 시스템의 제어가 가능하고 강인성이 뛰어난 퍼지 PID 제어기의 설계를 제안한다. TSK 퍼지 제어기는 TSK 퍼지 모델로부터 극 배치법을 이용하여 설계되며, 비선형 시스템의 제어에서 시스템의 응답이 원하는 응답과 같아지도록 하는 뛰어난 능력이 있으나 구조가 복잡하여 산업 현장에서 사용되기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 구현하기 간편한 PID 제어기의 형태를 하면서, TSK 퍼지 제어기의 도움을 받아 설계되는 퍼지 PID 제어기를 제안한다. 즉, 먼저 비선형 시스템의 TSK 퍼지 제어기를 설계하고 그 TSK 퍼지 제어기의 제어 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제안하는 퍼지 PID 제어기를 설계한다. 제안하는 제어기를 연속시간 비선형 시스템과 이산시간 비선형 시스템의 예제에 적용시켜 제어 시뮬레이션을 하였다. 그 결과 기존의 선형 PID 제어기로는 제어가 원만하지 않았으나 제안하는 제어기로는 원하는 응답 형태와 거의 같은 응답을 보이는 제어가 가능함을 알 수 있었다.

In this paper, an algorithm to design fuzzy PID controllers is proposed. The proposed controllers are composed of fuzzy rules of which consequences are linear PID controllers and are designed with help of TSK fuzzy controllers. TSK fuzzy controllers are designed from TSK fuzzy model using pole assignment and have outstanding ability making the output response of nonlinear systems similar to the desired one. However, because of its structure complexity the TSK fuzzy controller is difficult to be used in industry. The proposed controllers have PID controller structure which can be easily realized, and are designed by using the data obtained from control simulations with TSK fuzzy controllers. To verify the proposed algorithm, two example simulations are performed.

(게재일: 2014.02.25)
공학적 시스템 최적설계의 가장 중요한 과정은 설계변수와 시스템 응답과의 관계를 파악하는 것이다. 시스템 최적화의 경우 반응표면법이 주로 사용되고 있다. 반응표면법의 최적화 과정은 대표적인 후보대안을 이용하여 설계공간을 구성하고, 설정된 설계 공간에서 설계 최적점을 찾는다. 설계공간의 구성에 따라 최적점이 변화되므로 합리적인 최적점을 찾기 위해서는 설계공간의 구성이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 설계변수와 시스템응답의 관계를 신경반응표면을 이용하여 설계공간을 구성하고, 구성된 설계 공간 안에서 다목적유전자 알고리즘을 이용하여 최적 형상을 예측 할 수 있는 '신경반응표면을 이용한 공학 구조물 설계 프레임워크 구축'을 시도하였다. 구축된 프레임워크의 유용성을 확인하기 위해 비선형 수학함수 문제를 적용하였다. 구축된 프레임워크를 통해 공학문제의 최적화 과정에서 시간의 제약을 해결하고, 효과적인 최적설계가 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 실제 조선해양공학 최적화 문제에 적용을 시도할 것이다.

The most important process of engineering system optimal design is to identify the relationship between the design variables and system response. In case of the system optimization, Response Surface Method (RSM) is widely used. The optimization process of RSM generates the design space using the typical alternative candidates and finds the optimal design point in the generated design space. By changing the optimal point depending on the configuration of the design space, it is important to generate the design space. Therefor in this study, the design space is generated by using the relationship between design variables and system response based on Neuro-Response Surface Method (NRSM). And I try to construct the framework for optimal shape design based on NRSM that the optimum shape can be predicted using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) within the generated design space. In order to verify the usefulness of the constructed framework, we applied the nonlinear mathematical function problem. In this study, we can solve the constraints of time in the optimization process for the engineering problem and effective to determine the optimal design was possible. by using the generated framework for optimal shape design based on NRSM. In the future research, we try to apply the optimization problem for Naval Architectural & Ocean Engineering based on the results of this study.

(게재일: 2014.02.25)
본 논문은 두 바퀴 이동로봇의 주행에 있어서 주어진 경로를 물리적 제한을 만족하면서 주행하는 관절 공간 궤적 생성방법을 실시간 운영체제를 이용하여 구현함으로써 실시간 제어 방법에 대하여 연구하였다. 경로계획에서 이동로봇의 방향을 고려하기 위하여 베지어곡선을 이용하였으며, 컨볼루션 연산자를 이용하여 로봇의 두 바퀴의 속도의 제한을 만족시켰다. 관절 공간의 궤적 생성과 생성된 궤적에 대한 속도명령, 그리고 엔코더 값 감시 등 실시간 태스크를 주기적 태스크로 구현하였으며 동기화를 위하여 실시간 메커니즘인 이벤트 플래그를 이용하여 구현하였다. 실제 로봇에 실시간 태스크를 구현하여 속도명령의 실시간성과 이에 따른 이동로봇의 주행실험 결과를 이용하여 궤적 추종 성능을 비실시간 시스템과 분석하였다. 결과를 통하여 실시간 성을 요구하는 제어시스템에서 실시간 다중 태스크 시스템의 유용성을 검증하였다.

This paper presents an implementation of a smooth path planning method considering physical limits on a real time operating system for a two-wheel mobile robot. A Bezier curve is utilized to make a smooth path considering a robot's position and direction angle through the defined path. A convolution operator is used to generate the center velocity trajectory to travel the distance of the planned path while satisfying the physical limits. The joint space velocity is computed to drive the two-wheel mobile robot from the center velocity. Trajectory planning, velocity command according to the planned trajectory, and monitoring of encoder data are implemented with a multi-tasking system. And the synchronization of tasks is performed with a real-time mechanism of Event Flag. A real time system with multi-tasks is implemented and the result is compared with a non-real-time system in terms of path tracking to the designed path. The result shows the usefulness of a real-time multi-tasking system to the control system which requires real-time features.

(게재일: 2014.02.25)
자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.

Most of light duty AGVs(AGCs) using tape of magnetic for the guide path have digital guidance magnetic sensor. Digital guidance magnetic sensor using magnet-tape is on/off type and has positioning error of magnet-tape as 10~50 mm. AGC using this sensor doesn't induce accurate position of magnet-line which is magnet-tape because of magnetic field which motor in AGC creates, outer magnetic field, earth's magnetic field, etc. AGC when driving wobbles due to this error and this error can cause path deviation. In this paper, we propose fuzzy inference system for improvement of bipolar analog magnetic guidance sensor performance. Fuzzy is suitable in term of fault tolerance, uncertainty tolerance, real-time operation, and Nonlinearity as compared with other algorithms. In previous research, we produced bipolar magnetic guidance sensor and we set the threshold in order to calculate digital values of magnet position. Fuzzy inference system is designed using outputs of Analog hall sensors. Magnet position calculated by digital method is improved by outputs of this system. In result, proposed method was verified by improving performance of magnetic guidance sensor.

(게재일: 2014.02.25)
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.

In this paper, we propose a method that gives motion command to a mobile robot to recognize human being's hand gesture. Former way of the robot-controlling system with the movement of hand used several kinds of pre-arranged gesture, therefore the ordering motion was unnatural. Also it forced people to study the pre-arranged gesture, making it more inconvenient. To solve this problem, there are many researches going on trying to figure out another way to make the machine to recognize the movement of the hand. In this paper, we used third-dimensional camera to obtain the color and depth data, which can be used to search the human hand and recognize its movement based on it. We used HMM method to make the proposed system to perceive the movement, then the observed data transfers to the robot making it to move at the direction where we want it to be.

(게재일: 2014.02.25)
관심 지점이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다.

A point of interest is a specific point location such as a cafe, a gallery, a shop, or a park. It consists of a name, a category, a location, and so on. Its information is necessary for location-based application, above all category is basic information. However, category information should be automatically gathered because it costs high to gather it manually. In this paper, we propose a novel method to estimate category of POIs automatically using an inner word and local context. An inner word is a word that contains POI's name. Their name sometimes expose category information. Thus, their name is used as inner word information in estimating category of POIs. Local context information means words around a POI's name in a document that mentioned the name. The context include information to estimate category. The evaluation of the proposed method is performed on two data sets. According to the experimental results, proposed model using combination inner word and local context show higher accuracy than that of model using each.

(게재일: 2014.10.25)
인간은 다양한 감정을 가지고 있으며 매 시점의 감정 상태에 따라 사고와 판단, 행동이 영향을 받는다. 특히 어떤 사람의 보행하는 모습만 보아도 그 사람의 감정 상태를 짐작할 수 있을 정도로 보행 또한 감정에 영향을 받는다. 현재 휴머노이드 로봇의 이족보행에 관한 연구는 지면의 상태와 상관없이 안정하게 걷는 것을 주로 다루지만 인간과의 교감을 위해서는 감정상태에 따라 보행하는 패턴이 달라질 필요가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보행분석 시스템을 이용해서 네 가지 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 편안함) 상태에 있는 성인남녀의 보행 데이터를 취득 및 분석하고 상호 특성을 비교하는 연구를 수행했다. 본 논문에서 소개 된 정서적 보행 분석 내용은 휴머노이드 로봇의 정서적 보행에 참고 자료로 사용될 예정이다.

Human has various types of emotions which affect speculation, judgement, activity, and the like at the moment. Specifically, walking is also affected by emotions, because one's emotion status can be easily inferred by his or her walking style. The present research on biped walking with humanoid robots is mainly focused on stable walking irrespective of ground condition. For effective human-robot interaction, however, walking pattern needs to be changed depending on the emotion status of the robot. This paper provides analysis and comparison of gait experiment data for the men and women in four representative emotion states, i.e., joy, sorrow, ease, and anger, which was acquired by a gait analysis system. The data and analysis results provided in this paper will be referenced to emotional biped walking of a humanoid robot.

(게재일: 2014.10.25)
본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.

As a basic study on both engineering applications and representation methods of synesthesia, this paper aims at building basic system which converts a muscular sense into both visual and auditory elements. As for the building method, data of the muscular sense can be acquired through roll and pitch signals which are calculated from both three-axis acceleration sensor and the two-axis gyro sensor. The roll and pitch signals are then converted into both visual and auditory information as outputs. The roll signals are converted into both intensity elements of the HSI color model and octaves as one of auditory elements. In addition, the pitch signals are converted into both hue elements of the HSI color model and scales as another one of auditory elements. Each of the extracted elements of the HSI color model is converted into each of the three elements of the RGB color model respectively, so that the real-time output color signals can be obtained. Octaves and scales are also converted and synthesized into MIDI signals, so that the real-time sound signals can be obtained as anther one of output signals. In experiments, the results revealed that normal color and sound output signals were successfully obtained from roll and pitch values that represent muscular senses or physical movements, depending on the conversion relationship based on the similarity between color and sound.

(게재일: 2014.10.25)