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류정우,박천수,김재홍,강상승,오진환,손주찬,조현 한국로봇학회 2008 로봇학회 논문지 Vol.3 No.2
This paper presents the concept for the development of a pet-type robot with an emotion engine. The pet-type robot named KOBIE (KOala roBot with Intelligent Emotion) is able to interact with a person through touch. KOBIE is equipped with tactile sensors on the body for interaction with a person through recognition of his/her touching behaviors such as “Stroke”,“Tickle”,“Hit”. We have covered KOBIE with synthetic fur fabric in order to can make him/her feel affection as well. KOBIE is able to also express an emotional status that varies according to the circumstances under which it is presented. The emotion engine of KOBIE's emotion expression system generates an emotional status in an emotion vector space which is associated with a predefined needs and mood models. In order to examine the feasibility of our emotion expression system, we verified a changing emotional status in our emotion vector space by a touching behavior. We specially examined the reaction of children who have interacted with three kind of pet-type robots: KOBIE, PARO, AIBO for roughly 10 minutes to investigate the children's preference for pet-type robots.
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류정우,권성필 한국화재소방학회 2015 한국화재소방학회논문지 Vol.29 No.5
본 논문에서는 일상생활에서 화재에 대한 주민들의 경각심을 고취시킬 수 있도록 기상조건에 따른 화재위험을 평가할수 있는 날씨 관련 서비스를 제안한다. 제안된 서비스는 기상예보에 따른 화재위험평가등급과 특정 기상조건에서 화재요인에 따른 화재위험도를 제공한다. 제안한 서비스에서는 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 화재조사데이터와 관측된 기상데이터로부터 화재위험평가등급을 산출할 수 있는 화재 위험도 매트릭스를 생성한다. 주민들은 제안한 서비스를 통해 특정 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 직접 평가할 수 있고, 화재위험도를 저감시킬 수 있는 예방책을 사용자가 선택할 수 있다. 제안한 서비스를 시스템화하여 서비스의 현실성을 확인하였다. 시스템은 온라인상에서기상청의 기상예보가 갱신될 때마다 시도별로 기상예보에 따른 화재위험평가등급을 표시하고, 각 시도별로 해당 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 평가할 수 있다. We propose a weather-related service for fire risk assessment in order to increase fire safety awareness in everydaylife. The proposed service offers a fire risk assessment level according to weather forecasts and a degree of fire riskaccording to fire factors under certain weather conditions. In order to estimate the fire risk, we produced a risk matrixthrough data mining with a decision tree using investigation data and weather data. Through the proposed service, residentscan calculate the degree of fire risk under certain weather conditions using the fire factors around them. In addition,they can choose from various solutions to reduce fire risk. In order to demonstrate the feasibility of the proposedservices, we developed a system that offers the services. Whenever weather forecasting is carried out by the KoreaMeteorological Administration, the system produces the fire risk assessment levels for seven major cities and nine provincesof South Korea in an online process, as well as the fire risk according to fire factors for the weather conditions ineach region.
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류정우,강명구,김명원,Ryu, Joung-Woo,Kang, Myung-Ku,Kim, Myung-Won 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.1
Clustering is a useful technique for grouping data points such that points within a single group/cluster have similar characteristics. Many clustering algorithms have been developed and used in engineering applications including pattern recognition and image processing etc. Recently, it has drawn increasing attention as one of important techniques in data mining. However, clustering algorithms such as K-means and Fuzzy C-means suffer from difficulties. Those are the needs to determine the number of clusters apriori and the clustering results depending on the initial set of clusters which fails to gain desirable results. In this paper, we propose a new clustering algorithm, which solves mentioned problems. In our method we use evolutionary algorithm to solve the local optima problem that clustering converges to an undesirable state starting with an inappropriate set of clusters. We also adopt a new measure that represents how well data are clustered. The measure is determined in terms of both intra-cluster dispersion and inter-cluster separability. Using the measure, in our method the number of clusters is automatically determined as the result of optimization process. And also, we combine heuristic that is problem-specific knowledge with a evolutionary algorithm to speed evolutionary algorithm search. We have experimented our algorithm with several sets of multi-dimensional data and it has been shown that one algorithm outperforms the existing algorithms. 클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
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류정우,김명원 崇實大學校 1999 論文集 Vol.29 No.1
Clustering is a method of dividing the similar patterns into cluster in order to define the relationship among the patterns. In addition it is the method of the pattern classification which can define the relationship directly from the patterns themselves without information or background knowledge, and it is belonged to unsupervised learning. Lots of algorithm have been studied. They have been applying to the engineering fields such as pattern recognition, image processing, etc. and studied as a basic method of data mining that is getting the increased interests recently. However, clustering algorithm has significant problems. First is the problem of deciding the number of cluster in advance, and the other problem is the influence of initialization on the performance of the algorithm. We have to pay attention to the first problem because it makes the allied field of clustering algorithm reduced. In this paper, we propose a clustering algorithm using the genetic algorithm that can be found out global optimum through a parallel search in order to solve the problems of clustering algorithm.
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류정우,김명원 한국뇌학회 2003 한국뇌학회지 Vol.3 No.1
본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 이 방법은 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron ; MLP)를 이용하여 사용자들이나 항목들 간의 상관관계를 학습하여 모델을 생성하고 선호도를 추정한다. 또한, 다양한 정보를 융합하여 희소성문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 기반으로 사용자들이나 항목들을 선택하는 방법을 제안한다. 마지막으로 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법과 기존 방법을 비교한다. In this research we investigate flexible inference based on neural networks to overcome lacking flexibility of the conventional symbolic logic based inference. Particularly, we investigate 1) personalization based on neural network, 2) user modeling based on neural network, and 3) modeling of human informal inference.
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