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End to End 딥러닝 기반의 자율주행을 위한 실세계 환경을 반영한 가상 주행 데이터 수집 및 활용
김준태 ( Jun-tae Kim ),배창석 ( Changseok Bae ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 여러 기업에서 자율 주행연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실제 상황에서 자동차 주행 데이터를 얻기에는 여러 위험사항들과 경제적인 낭비가 있다. 그렇기 때문에 게임 상에서 데이터를 수집하고 딥러닝을 이용해 학습을 하기로 했다. 본 논문에서는 실제 세계와 유사한 환경을 가지고 있는 자동차 게임을 이용하여 자율 주행을 시도 했다. 자율 주행 시 많이 쓰이는 End to End 방법으로 데이터를 수집하면 두 가지 데이터가 저장된다. 하나는 이미지 데이터고 두 번째는 방향키 데이터다. 이러한 데이터들을 numpy 타입으로 40분간 데이터를 수집한 후 딥러닝에 많이 쓰이는 tensorflow를 사용하여 구현한 CNN을 이용하여 학습이 되는 것을 확인을 하고 91.9%의 정확도를 얻었다. 이를 기반으로 실세계에서의 사용 가능성을 확인했다.
웨어러블 헬스 시스템을 위한 가속도 신호를 이용한 PPG 신호의 동잡음 최소화에 관한 연구
김상현(Sang-hyun Kim),유동완(Dong Wan Ryoo),배창석(Changseok Bae) 한국정보기술학회 2007 Proceedings of KIIT Conference Vol.2007 No.-
앞으로 도래할 유비쿼터스 환경에서의 u-health 분야에서는 일상생활에서의 생체신호 수집이 중요한 역할을 하게 된다. 그러나 일상생활에서 PPG나 ECG 신호 같은 생체 신호의 측정은 움직임에 의한 동잡음에 매우 민감하다. 본 논문에서는 제한된 움직임 아래에서 정확한 생체 신호를 수집하기 위해 움직임이 적은 이마에 PPG 센서를 부착하여 PPG 신호를 측정하여 보고 일반적으로 PPG 신호를 측정하는 손가락에서 측정하였을 때와 비교하여 보았다. 또한 PPG 센서 옆에 가속도 센서를 부착하여 PPG 신호와 가속도 신호와의 상관관계를 분석하여, PPG 신호의 동잡음을 최소화 할 수 있는 지 분석해 보았다. In the upcoming ubiquitous computing environments, the u-health areas involve the measurement of physiological signals in the daily life. However, the measurement of those signals, such as the photoplethysmorgraphy (PPG), and the electrocardiogram (ECG), in the daily life is very sensitive to motion artifacts which is caused by the motions. In this paper, we propose a method to obtain the accurate physiological signals in the situation where the little movement is allowed. By measuring PPG signal at the forehead during in motion, we compare PPG signal at the end of finger where PPG signal is measured generally. Also for reducing the motion artifacts, we analyze the relationship between the distorted PPG signal and the motion signals from the accelerometer at the forehead. We show that the acceleration signals can reduce the motion artifacts.
사용자 행동인식을 위한 적응적 경계 보정기반 Particle Swarm Optimization 알고리즘
허성욱 ( Seonguk Heo ),권용진 ( Yongjin Kwon ),강규창 ( Kyuchang Kang ),배창석 ( Changseok Bae ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.
사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법 성능 비교 연구
이상욱 ( Sang-wook Lee ),노현석 ( Hyun-seok Noh ),박기현 ( Ki-hyun Park ),오원정 ( Won-jeong Oh ),배창석 ( Changseok Bae ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.