nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 스키 시뮬레이터의 사용자 감응형 제어를 위한 물리모델과 동작인식 시스템의 개발되었으며, 스키 선수의 자세 변화에 따른 스키 슬로프 상에서의 거동과의 부합성 확보를 위하여 실제 현장 실험데이터의 회귀분석을 통해 동작인식 시스템에 사용될 파라미터 및 관계식을 도출하였다. 개발된 물리모델 기반 스키 동작 인식 시뮬레이터는 실시간으로 Kinect 장치를 사용하여 사용자의 관절별 질량을 분석하여, 정확한 체중심을 추정하고, 시뮬레이터 하드웨어에서 적용할 수 있도록 힘, 속도, 가속도에 대한 피드백을 전달하도록 구성되었다. 본 연구결과는 스키시뮬레이터의 인식모듈로 사용되었으며, 물리모델 기반 가상 스포츠 시뮬레이터 제작에 응용 할 수 있는 자료로 활용될 것이다.

In this research, we have developed a ski-simulation system based on a physics-based simulation model using Newton's second law of motion. Key parameters of the model, which estimates skier's trajectory, speed and acceleration change due to skier's control on ski plate and posture changes, were derived from a field test study performed on real ski slope. Skier's posture and motion were measured by motion capture system composed of 13 high speed IR camera, and skier's control and pressure distribution on ski plate were measured by acceleration and pressure sensors attached on ski plate and ski boots. Developed ski-simulation model analyzes user's full body and center of mass using a depth camera(Microsoft Kinect) device in real time and provides feedback about force, velocity and acceleration for user. As a result, through the development of interactive ski-simulation motion recognition system, we accumulated experience and skills based on physics models for development of sports simulator.

(게재일: 2013.12.31)
기후가 무덥고 습해지면서 제습기의 사용이 증가하고 있지만, 제습기의 에너지 소비가 크고, 전기제품의 사용 증가로 인하여 전력이 부족하기에 제습기의 사용이 보편화되지 못 하고 있다. 제습기술은 오랜 시간 동안 최적화된 기술로써 기존기술을 바탕으로 에너지 효율을 높이는 데에는 한계에 도달했다고 볼 수 있다. 하지만, 높은 에너지 효율, 즉 소비전력이 낮으면서 제습성능이 높은 제습기의 개발 요구가 계속되고 있고, 그 해답은 자연모사기술에서 찾을 수 있다. 이 논문에서는 상용품인 제습기의 소비전력을 분석하고 자연에서 무동력으로 공기 중의 수분을 포집하는 딱정벌레 등껍질이나 식물들로부터 영감을 얻어 에너지 효율을 증가시킬 수 있는 아이디어를 살펴보고자 한다.

Even though global warming and humid climate have resulted in an increase of use of dehumidifiers, they are not becoming more common because of high energy consumption. Furthermore, conventional dehumidifier technology finally reaches the limit to increase energy efficiency of water collection. As an alternative, nature-inspired technology may lead to a major breakthrough in the dehumidification performance. In order to improve the efficiency of dehumidifiers, we first analyze the energy consumption of commercial dehumidifiers and then study bioinspired water collection methods adopted by Namib beetles and grass.

(게재일: 2013.12.31)
본 논문에서는 나노유체를 사용한 평판형 집열기의 효율을 예측하기 위한 이론적인 연구를 수행하였다. 평판형 태양열 집열기 내부의 온도분포에 관한 해석적 해를 구하기 위해 무차원화된 2 차원 열 확산방정식을 풀었으며, 이 과정에서 흡광계수와 복사강도는 파장에 독립적이라고 가정하였다. 이렇게 주어진 식을 바탕으로, 물-기반 단일벽 탄소나노혼 나노유체를 작동유체로 사용할 경우 나노입자의 부피비, 열손실의 크기, 집열기의 높이에 따른 무차원 온도분포를 파악해 보았다. 마지막으로 나노유체 기반 평판형 집열기의 효율을 예측해 본 결과 일정 형상조건 이내에서 나노유체 태양열 집열기가 기존 집열기 보다 높은 효율을 가질 수 있음을 파악하였다.

An analytical study is conducted to assess the efficiency of a flat-plate solar collector using nanofluids. The nondimensionalized 2D heat diffusion equation is solved by assuming a wavelength-independent extinction coefficient and intensity to obtain the analytical solution of the temperature distribution in the flat-plate solar collector. The dimensionless temperature distribution is investigated as functions of the volume fraction of the nanofluids, magnitude of heat loss, and collector's depth based on the analytical solution when using water-based single-walled carbon nanohorn (SWCNH) nanofluids as a working fluid. Finally, the efficiency of the flat-plate solar collector using the nanofluids is predicted and compared with that of the conventional solar collector. The results indicate that the efficiency of the nanofluid solar collector is better than that of the conventional solar collector under specific geometrical conditions.

(게재일: 2013.09.01)
소화기 내시경에 장착된 808 nm 파장의 고출력 근적외선 레이저를 장벽에 조사하여 병변을 제거할 수 있는 치료용 의료기기의 개발을 목적으로 레이저-조직 상호작용에 관한 기초 실험을 진행했다. 레이저 출력 3~12 W, 조사 시간 5~20 s 범위에서 각 변수의 증가에 따라 천공 깊이가 1~4 mm 범위에서 선형적으로 증가했다. 돼지에서 적출한 각 장기에 대한 레이저 조사 시 천공 깊이가 조직 특성에 따라 달라짐을 확인했다. 온도 측정 결과로부터 열에너지가 레이저 조사 지점에 집중되고 심부로 전달되어 주변 조직의 열손상은 방지됨을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 위, 대장 등의 소화기 조직에서 일정한 절개 깊이를 얻기 위해 필요한 근적외선 레이저의 구동 조건을 결정하는데 활용될 수 있다.

A fundamental study on laser-tissue interaction was conducted with the aim of developing a therapeutic medical device that can remove lesions on the intestinal wall by irradiating a high-power 808-nm infrared laser light incorporated in an endoscopic system. The perforation depth was linearly increased in the range of 1~4 mm in proportional to laser output (3~12 W) and irradiation time (5~20 s). We demonstrated that the perforation depth during laser irradiation was varied according to the tissue property of each extracted porcine organ. The measurement of the temperature distribution suggests that the energy is localized in the irradiation spot and transferred to deep tissue, which protects the surrounding tissue from thermal injury. These results can be used to set the driving parameters for a laser incision technique as an alternative to conventional surgical interventions.

(게재일: 2013.09.01)
고분자 전해질 연료전지(이하 PEMFC) 시스템의 효율과 수명은 유입되는 공기의 습도에 직접적인 영향을 받는다. 그러므로 공기는 정상 운전조건에서 적절한 습도를 유지시켜 주어야 한다. 하지만 가습 장치의 특성들에 대해서는 연구가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 정상상태에서 다양한 입구조건에 따른 막 가습기의 수분전달 특성을 알아보기 위해 실험을 수행하였다. 실험에 이용할 평판형 막 가습기를 제작하였으며, 실험에 적합한 환경을 조성하였다. 우선 일정한 온도 조건하에서 막을 통과하는 수분 전달 능력을 실험하였고 이후 다양한 입구 조건에 따른 수분 전달 특성을 알아보았다. 본 실험에서 사용된 입구조건의 변수는 건공기와 습공기의 유량, 작동온도, 작동압력 및 유동배열이 있으며 각각의 입구 조건이 가습기의 성능에 미치는 영향을 논의하였다.

The efficiency and lifetime of a polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) system is critically affected by the humidity of the incoming gas, which should be maintained properly under normal operating conditions. Typically, the incoming gas of a fuel cell is humidified by an external humidifier, but few studies have reported on the device characteristics. In this study, a laboratory-scale planar membrane humidifier is designed to investigate the characteristics of water transport through a hydrophilic membrane. The planar membrane humidifier is immersed in a constant temperature bath to isolate the humidifier from the effect of temperature variations. The mass transfer capability of the hydrophilic membrane is first examined under isothermal conditions. Then, the mass transfer capability is investigated under various conditions. The results show that water transport in the hydrophilic membrane is significantly affected by the flow rate, operating temperature, operating pressure, and flow arrangement.

(게재일: 2013.09.01)
본 논문은 텍스트의 응집도 측정과 텍스트 자동생성 시스템을 위한 기초기술 중 하나인 문장정렬 과제에 대한 연구로, 개체기반적(entity-based) 접근의 한 유형인 개체격자 모형(Entity-Grid model)과 벡터공간 모형에 기반한 LSA(Latent Semantic Analysis)를 모두 시도하고 결과를 서로 비교하였다. 개체격자 모형에 대한 기존 연구들에서 논의된 명사들의 통사역(syntactic role) 정보가 한국어 텍스트 정렬과제에 미치는 영향을 실험하고자 하였으며, 기존 독일어권 응용연구 결과와는 달리 긍정적인 결과를 얻었다. 이 과정에서 한국어의 격조사를 활용하는 전략을 취했으며, 이는 한국어의 격표지 정보가 한국어 텍스트의 응집성을 측정하는 데에 유용할 수 있다는 점을 보인 것이다. 그리고 개체격자 모형을 통한 결과를 LSA 기반 모형결과와 비교하여 양 모형의 장단점과 향후 개선점을 아울러 논의하였다.

For the task of sentence ordering, this paper attempts to utilize the Entity-Grid model, a type of entity-based modeling approach, as well as Latent Semantic analysis, which is based on vector space modeling, The task is well known as one of the fundamental tools used to measure text coherence and to enhance text generation processes. For the implementation of the Entity-Grid model, we attempt to use the syntactic roles of the nouns in the Korean text for the ordering task, and measure its impact on the result, since its contribution has been discussed in previous research. Contrary to the case of German, it shows a positive result. In order to obtain the information on the syntactic roles, we use a strategy of using Korean case-markers for the nouns. As a result, it is revealed that the cues can be helpful to measure text coherence. In addition, we compare the results with the ones of the LSA-based model, discussing the advantages and disadvantages of the models, and options for future studies.

(게재일: 2013.12.30)
원인과 결과 간의 연결 강도에 관한 추정인 인과 추론에는 다수의 처리기제가 다른 처리 시점에 관여하며 따라서 이들 각각에 민감하게 작용하는 개인차 변인은 상이할 가능성이 크다. 특히, 조건부화와 절감 현상은 하나의 결과에 다수의 잠재원인이 존재할 경우 특정 원인과 결과 간의 인과 강도를 추정할 때 일어나는 주요현상에 해당한다. 본 연구에서는 맥락 민감도와 관련된 개인차 변인인 자기 해석을 조작하여 조건부화와 절감 현상에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 그 결과 독립적 자기 조건과 상호의존적 자기 조건 간에는 조건부화 정도의 차이가 발견되지 않았다. 그러나 상호의존적 자기 조건이 더 높은 절감 현상을 보였으며 이는 조건부화와 절감 현상이 각기 다른 처리 기제임을 시사한다고 볼 수 있다.

There are multiple process mechanism in causal reasoning, which is estimation of the causal strength between cause and result. Further, because these mechanisms operate on different time phase during causal reasoning, it is highly possible that different individual difference factors are related to individual mechanisms of causal reasoning. Especially, the phenomena of conditionalization and discounting reflect attention to multiple potential causes when people infer the relationship between cause and effect. In this study, we manipulated self-construal which is an individual difference factor that reflects context sensitivity in cognition. As results, no difference was observed in conditionalization between individuals with an independent self-construal and those with an interdependent self-construal. However, independent self-construal group was observed to be lower in discounting than the interdependent self-construal group. The results indicate that conditionalization and discounting are independent cognitive process in human causal reasoning.

(게재일: 2013.12.30)
해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.

For effective ship management in VTS(Vessel Traffic Service), it needs to assess the external force acting on ship. Big data in maritime traffic can be roughly categorized into two groups. One is the traffic information including ship's particulars. The other is the external force information e.g., wind, sea wave, tidal current. This paper proposes the method to assess the external force acting on ship using big data in maritime traffic. To approach Big data in maritime traffic, we propose the Waterway External Force Code(WEF code) which consist of wind, wave, tidal and current information, Speed Over the Water(SOW) of each ship, weather information. As a results, the external force acting a navigating ship is estimated.

(게재일: 2013.10.25)
빅 데이터는 여러 분야에서 다양한 개념으로 사용된다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 접근방법에 차이가 있지만, 데이터분석 관점에서는 공통적인 부분을 갖는다. 즉, 공학이든 사회과학이든 빅 데이터에 대한 분석은 반드시 필요하다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 대표적인 분석도구이다. 본 논문에서는 빅 데이터분석을 위한 학습도구에 대하여 알아보고 검색된 빅 데이터 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 사용하는 전체과정에 대하여 효율적인 빅 데이터학습 절차에 대하여 제안한다. 특히, 대표적인 빅 데이터 구조를 갖고 있는 특허문서에 대하여 빅데이터학습을 적용하여 특허분석을 수행하고 이 결과를 기술예측에 적용하는 방법에 대하여 연구한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허청으로부터 빅 데이터 관련 특허문서를 검색하여 텍스트 마이닝의 전처리와 통계학의 다중선형회귀분석을 이용한 구체적인 빅 데이터학습에 대한 사례연구를 수행하였다.

Big data issue has been considered in diverse fields. Also, big data learning has been required in all areas such as engineering and social science. Statistics and machine learning algorithms are representative tools for big data learning. In this paper, we study learning tools for big data and propose an efficient methodology for big data learning via legacy data to practical application. We apply our big data learning to patent analysis, because patent is one of big data. Also, we use patent analysis result for technology forecasting. To illustrate how the proposed methodology could be applied in real domain, we will retrieve patents related to big data from patent databases in the world. Using searched patent data, we perform a case study by text mining preprocessing and multiple linear regression of statistics.

(게재일: 2013.10.25)
본 논문은 비가우시안 노이즈가 존재하는 수중환경에서 비선형 필터 기법에 따른 2차원 위치 추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정을 위한 필터로 확장형 칼만필터(EKF: Extended Kalman filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만, 수중과 같은 비가우시안 노이즈가 존재하는 비선형 시스템에서는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 상태변이의 예측을 기반으로한 EKF를 대신하여 통계적 발생인자 에 기반을 둔 분포 재해석 기법을 이용한 2차원 파티클필터 (TDPF: Two-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 Non-Gaussian Noise 가 존재하는 수중환경에서 제안하는 TDPF의 성능을 EKF와 비교분석하였으며 TDPF가 EKF보다 정확한 위치 추정결과를 제공하는 것을 확인하였다.

This paper has considered the location estimation problem in two dimension space by using a non-linear filter under non-Gaussian noise in underwater acoustic sensor networks(UASNs). Recently, the extended Kalman filter (EKF) is widely used in location estimation. However, the EKF has a lot of problems in the non-linear system under the non-gaussian noise environment like underwater environment. In this paper, we propose the improved Two-Dimension Particle Filter (TDPF) using the re-interpretation distribution techniques based on the maximum likelihood (ML). Through the simulation, we compared and analyzed the proposed TDPF with the EKF under the non-Gaussian underwater sensor networks. Finally, we determined that the TDPF's result shows more accurate localization than EKF's result.

(게재일: 2013.10.25)
본 논문에서는 중량물을 들어 올리는 작업자를 돕기 위한 와이어 구동식 권양 시스템의 제어기와 제어기 설계를 위한 작업자 모델링을 제시한다. 와이어 구동식 중량물 권양 시스템은 사람이 전체 제어루프에 포함된 인간지원시스템의 일종이다. 사람의 제어 특성 모델과 물건을 들어 올리는 작업자의 힘을 덜어주어야 하는 요구조건을 고려한 퍼지제어기 설계 방식을 제안한다. 또한 권양 초기 구간에서 중량물의 무게를 자체적으로 측정하여 구동될 수 있는 방식도 소개한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 실험을 통하여 제어기의 무게 측정의 정확도를 분석하고 중량물을 작업자가 작은 힘으로 편하게 들어 올릴 수 있는지 그 결과를 분석한다.

This paper presents design methods of a fuzzy controller and an operator model for a wire-driven heavy material lifting system helping human workers. The wire-driven heavy material lifting system is a kind of human-assistive systems in which a human is involved in the control loop. Thus, human's control characteristics and requirement of reducing worker's force to lift a heavy material are considered in the design process of the proposed fuzzy controller. An automatic weight measurement algorithm during the early stage of lifting is also introduced. Finally, the effectiveness and performance of the proposed system are proved by experiments.

(게재일: 2013.10.25)
빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.

Big Data is data of big size which is not processed, collected, stored, searched, analyzed by the existing database management system. The parallel genetic algorithm using the Hadoop for BigData technology is easily realized by implementing GA(Genetic Algorithm) using MapReduce in the Hadoop Distribution System. The previous study that the genetic algorithm using MapReduce is proposed suitable transforming for the GA by MapReduce. However, they did not show good performance because of frequently occurring data input and output. In this paper, we proposed the MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm) using improvement Map and Reduce process and the parallel processing characteristic of MapReduce. The optimal solution can be found by using the topology, migration of parallel genetic algorithm and local search algorithm. The convergence speed of the proposal method is 1.5 times faster than that of the existing MapReduce SGA, and is the optimal solution can be found quickly by the number of sub-generation iteration. In addition, the MRPGA is able to improve the processing and analysis performance of Big Data technology.

(게재일: 2013.10.25)
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.

For intelligent vehicle technology, it is very important to recognize the states of around vehicles and assess the collision risk for safety driving of the vehicle. Specifically, it is very fatal the collision with the vehicle coming from opposite direction. In this paper, a centerlane violation prediction method is proposed. Only radar signal based prediction makes lots of false alarm cause of measurement noise and the false alarm can make more danger situation than the non-prediction situation. We proposed the novel prediction method using IMM algorithm and fuzzy logic to increase accuracy and get rid of false positive. Fuzzy logic adjusts the radar signal and the IMM algorithm appropriately. It is verified by the computer simulation that shows stable prediction result and fewer number of false alarm.

(게재일: 2013.10.25)
IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.

Due to the development of IT technology and the information age, a dependency of the network over the most of our lives have grown to a greater extent. Although it provides us to get various useful information and service, it also has negative effectiveness that can provide network intruder with vulnerable roots. In other words, we need to urgently cope with theses serious security problem causing service disableness or system connected to network obstacle with exploiting various packet information. Many experts in a field of security are making an effort to develop the various security solutions to respond against these threats, but existing solutions have a lot of problems such as lack of storage capacity and performance degradation along with the massive increase of packet data volume. Therefore we propose the packet analysis model to apply issuing Big Data technology in the field of security. That is, we used NoSQL which is technology of massive data storage to collect the packet data growing massive and implemented the packet analysis model based on K-means clustering using MapReudce which is distributed programming framework, and then we have shown its high performance by experimenting.

(게재일: 2013.10.25)
아로마는 오래전부터 치유를 위하여 사용되어 왔고, 아로마의 종류에 따라서 치유하는 효능이 다르다. 아로마의 분류를 체계적으로 하기 위하여 가스센서 어레이 시스템을 제작하였다. 센서에서 출력한 신호를 신경회로망의 입력으로 사용하여 아로마를 분류하였다. 신경회로망은 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망을 사용하였다. 실험결과 라벤더(Lavendula angustifolia), 쟈스민 (Jasminum Officiale), 오렌지(Citrus Sinensis), 로만 카모마일(Chamaemelum nobile)를 성공적으로 4개의 부류로 분류하였고 오류가 없었다.

Aroma has been used for healing for a long time. The healing effects depend on aroma used. We made gas sensor array system to classify aromas systematically. We used outputs of sensors as the input to IAFC neural network. Results show that the neural network successfully classified jasmine, orange, roman chamomile, and lavender into 4 classes, and classified without any error.

(게재일: 2013.10.25)
본 논문에서는 퍼지 관계를 이용하여 한국 음식과 해당 음식의 맛을 표현하는 관능 형용사를 분석하였다. 이를 위하여 음식의 맛뿐만 아니라 냄새 등도 표현할 수 있는 87개의 한국어 형용사를 선별하고, 20명의 실험자를 대상으로 51개의 한국음식들을 시식하게 하고 해당 음식 맛 표현에 적합한 형용사를 선택하게 하는 관능 평가를 실시하였다. 이렇게 얻어진 결과로 부터 퍼지 관계를 구성하고 음식과 형용사의 특성을 분석하였다. 또한 퍼지관계 합성을 통하여 음식과 음식 사이의, 또는 형용사와 형용사 사이의 퍼지허용(호환)관계를 구성하였으며, 이들 관계의 퍼지 완전 -커버(fuzzy complete -cover)로 부터 음식과 형용사의 분류체계를 탐색할 수 있었다. 본 논문의 퍼지 관계를 이용한 방법은 비단 음식과 맛 표현 뿐만 아니라 후각과 촉각과 같은 관능 형용사를 분석하는데 활용될 것을 기대된다.

In this paper we analyze the Korean foods and sensory adjectives that can be used for the taste expression of corresponding food based on the fuzzy relation. In order to construct fuzzy relation we gathered and chose 87 related Korean adjectives for expressing not only taste but also smell from foods. After then we performed a sensory evaluation for 51 Korean foods with 20 subjects to check the proper adjectives when they take a food. Based on the data collected by the evaluation a fuzzy relation is constructed and used for the analysis of the properties of food and adjectives. In addition the composition of the fuzzy relation provides the fuzzy tolerance(compatibility) relation among foods as well as that among adjectives. From the fuzzy complete -cover of the relations we could explore the taxonomy of food or adjectives. We expect that the fuzzy relation-based scheme in the paper can be utilized for analysis of the sensory adjectives like smelling and tactile sensation.

(게재일: 2013.10.25)
본 논문에서는 4족 로봇의 허리 관절을 이용하여 보행시 발생하는 몸체의 흔들림을 최소화하는 걸음새 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 4족 로봇의 기하학적 모델을 이용하여 몸체의 기울기에 따른 몸체의 힙(hip) 좌표를 계산하고, 이를 2자유도(Digree of Freedom: DOF)를 갖는 허리 관절을 이용하여 4족 로봇의 무게중심(Center of Gravity: CoG)을 이동시킴으로써 몸체의 흔들림을 최소화한다. 이 때, 로봇의 걸음새는 물결 걸음새(wave gate)를 이용하여 보행한다. 마지막으로, 4족 보행 로봇의 모의 실험을 통해 기존 방법과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

In this paper, we propose a gait generation method for a quadruped robot using the waist joints which can minimize the body shake during the locomotion. In this proposed method, we first calculate the hip coordinate of tilted body using the geometrical model of a quadruped robot, and then move the CoG(Center of Gravity) of a quadruped robot using 2-DOF waist joints to minimizes the body shake. In addition, the gait of a quadruped robot is generated based on the wave gait method. Finally, we verify the effectiveness of the proposed method by comparing with that of the previous method through the computer simulations.

(게재일: 2013.10.25)
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 위치를 인식하고 출입금지 구역으로의 이동에 대해서 보안목적의 이동로봇이 센서를 이용하여 이동물체 및 인간의 행동 움직임을 인식하고 진입을 제한하는 주행기법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 레이져스케너에서 얻은 환경정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 이동로봇은 인간의 속도벡터를 계산 및 주행할 경로를 계획하고 인간의 진행방향을 차단할 수 있도록 예측된 경로를 따라 주행을 하게 된다. 이때, 인간의 움직임은 포인터 물체로 간주하였으며 로봇의 기구학에 기반하여 인간의 위치를 추정하는 기본 방법을 제시하고 그 타당성을 검정하기위해 로봇을 이용한 위치추정 및 추적 실험결과를 제시하였다.

In this paper, we describe a security robot system to control human's behavior in the security area. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human blocking by laserscanner systems in security area, with application to pedestrian tracking in a crowd. When it detects walking human who is for the security area, robot calculates his velocity vector, plans own path to forestall and interrupts him who want to head restricted area and starts to move along the estimated trajectory. While moving the robot continues these processes for adapting change of situation. After arriving at an opposite position human's walking direction, the robot advises him not to be headed more and change his course. The experimental results of estimating and tracking of the human in the wrong direction with the mobile robot are presented.

(게재일: 2013.10.25)