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센서 네트워크에서의 Rule-Base 기반 상황 인식 미들웨어
김금란(GeumLan Kim),김진아(J.A. Kim),김세웅(S.W. Kim),김창화(C.H. Kim),김상경(S.K. Kim),박찬정(C.J Park) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C
상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 여러 상황변화가 발생할 경우 이에 따라 서비스 전달 방식을 동적으로 적응시키기 위하여 상황에 대한 명시적인 요구사항을 정의하고 이 정의 된 상황을 각 노드에 전파하고 노드에 포함된 미들웨어는 전파된 상황에 적합한 센싱된 정보를 분석하여 특정한 상황의 발생과 이에 따른 액션을 수행하며 또한 센서에서 취득한 컨텍스트로 부터 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성한다. 본 논문에서는 센서로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리 할 수 있는 미들웨어를 제안한다. 이 미들웨어는 변화하는 주변 환경에서 센서로부터 센싱된 컨텍스트 뿐 아니라 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계 되었다. 제안한 상황인식 미들웨어를 기반으로 사용자 질의 요청과 이벤트 상황 질의를 설계하였으며, 이벤트 상황 질의의 추론 DB를 명시하기 위하여 Clips 언어를 사용하였다.
안면비대칭 평가를 위한 Nottingham Grading System의 문제점 개선
이민우(M. W. Lee),장민(M. Jang),김진아(J. A. Kim),신상훈(S. H. Shin) 한국재활복지공학회 2017 재활복지공학회논문지 Vol.11 No.2
안면 비대칭은 다양한 원인에 의해 발병되기 때문에 원인 분석이 중요하고, 평가하는데 있어서 정량적인 지표가 필요하다. 본 연구에서는 웹켐을 이용하여 얻은 영상을 영상처리 및 연산부를 거쳐 마커를 추적하고 마커 간의 거리를 계산하여 안면 마비를 평가하는데 정량적인 지표로 사용하던 Nottingham Grading System을 안면 비대칭을 평가하는데 적용해 보았다. 기존 Nottingham Grading System은 표정 변화에 따른 안면부의 특징점들간의 거리변화를 합산하여 좌, 우를 비교하기 때문에 특정 케이스의 경우 측정 오류를 불러일으키는 문제점이 있었다. 기존 Nottingham Grading System과 문제점을 보완하여 개선시킨 평가지표를 이용하여 안면비대칭인 피실험자와 정상의 피실험자를 비교하였다. 기존 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 99.0%, 정상의 경우 95.0%로 둘 다 정상 범위 속에 포함되었다. 하지만 개선시킨 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 74.0%, 정상의 경우 93.2%의 결과가 나왔다. 본 연구의 결과로 인해, 개선시킨 Nottingham Grading System은 각 부위별 상세한 평가 및 진단이 가능하고, 기존 Nottingham Grading System의 `문제점을 보완하였음을 보여주었다. Because facial asymmetry is caused by various causes, the cause analysis is important and quantitative index is needed to the evaluation. In this study, we applied the Nottingham Grading System that was used as a quantitative index to evaluate the facial paralysis by tracking the markers through the image processing and calculating the distance between the markers with images obtained by using the webcam, to evaluate facial asymmetry. The existing Nottingham Grading System has a problem of causing a measurement error in the specific case because the left and right are compared by summing the distance change between the feature points of the face part according to the change of the facial expression. We compared the case of the facial asymmetry and case of normal subject by using the existing Nottingham Grading System and the improved Nottingham grading system. In the existing Nottingham Grading System, case of facial asymmetry and case of facial symmetry were 99.0% and 95.0% respectively in the normal range, but the improved Nottingham Grading System showed facial asymmetry case was 74.0% and facial symmetrical case was 93.2%. The results of experiment show that the improved Nottingham Grading System allows detailed evaluation of each site and improved the problem of the Nottingham Grading System for specific cases.