http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
박천수 ( Cheonshu Park ),손주찬 ( Joochan Sohn ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
본 논문은 지능형 로봇을 통하여 사용자가 원하는 서비스를 제공 받기 위해 외부의 웹 리소스를 이용하여 최적의 서비스 컴포지션 과정을 거쳐 실행 가능한 형태의 언어로 생성하는 방법을 제시한다. 온톨로지 형태로 정의된 템플릿을 서비스 컴포지션을 통해 플랜 인스턴스를 생성하고, 구축된 웹 서비스와 온톨로지를 이용하여 서비스 플랜에 맞게 실행 가능한 형태의 언어인 BPEL4WS 를 생성 한다. 이를 통하여 기존에 제공되었던 제한적이고 수동적인 서비스를 외부의 웹 서비스를 이용하여 보다 많은 정보를 지능형 로봇을 통해 제공 할 수 있다.
장민수(Minsu Jang),박천수(Cheonshu Park),이대하(Dae-Ha Lee),김재홍(Jaehong Kim),조영조(Young-Jo Cho) 제어로봇시스템학회 2014 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.20 No.6
A pattern classifier-based approach for recognizing internal states of human participants in interactions is presented along with its experimental results. The approach includes a step for collecting video recordings of human-human interactions or humanrobot interactions and subsequently analyzing the videos based on human coded annotations. The annotation includes social signals directly observed in the video recordings and the internal states of human participants indirectly inferred from those observed social signals. Then, a pattern classifier is trained using the annotation data, and tested. In our experiments on human-robot interaction, 7 video recordings were collected and annotated with 20 social signals and 7 internal states. Several experiments were performed to obtain an 84.83% recall rate for interaction engagement, 93% for concentration intention, and 81% for task comprehension level using a C4.5 based decision tree classifier.
실버 케어 로봇 서비스를 위한 착용형 장치 기반 공간 인식
강상승(Sangseung Kang),박천수(Cheonshu Park),김재홍(Jaehong Kim) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
본 논문에서는 실버 케어 로봇 서비스를 위한 착용형 장치 기반 공간 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 무선 네트워크 환경에서 착용형 장치를 기반으로 가용한 환경정보와 신호강도 정보 및 네트워크 접속 정보를 융합하여 사용자가 위치한 공간을 보다 정확하게 구분하는 기능을 수행한다. 모든 정보는 건물 실내에 구축한 무선 네트워크 환경을 통해 서버에 전달된다. 무선 네트워크 환경을 통해 이동하는 사용자 장치에서 접속된 고정장치 정보를 참조하여 근접한 고정 장치들의 가용한 신호강도 정보를 획득하고 환경 정보를 수집하며, 근접한 고정 장치로부터 수집된 환경 정보를 수신하여 융합하고, 특징 정보를 추출하고 인식 기능을 수행하여 사용자가 위치한 공간 정보를 획득하게 된다. In this paper, we present an wearable device-based location recognition system for elderly care robot services. The proposed system was designed and implemented to recognize a location based on data from environmental sensor signals, received signal strength indicator and network connection information through the wireless sensor network environment. The system gathers the signal strength indication data and environmental data and extracts the feature data from them. It also recognizes and classifies the current location information of the user.