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딥러닝 기반 얼굴인식을 이용한 자동 책상 높이와 균형 제어 시스템의 구현
배현한(Hyeon-Han Bae),황기주(Gi-Ju Hwang),임용석(Yong-Seok Lim),신진호(Jin-Ho Shin) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
본 논문에서는 인공지능 방법을 이용하여 사용자의 키에 적합한 책상 높이를 자동적으로 조정하는 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이차원 카메라와 딥러닝 모델을 이용한 얼굴인식을 수행한다. 딥러닝 기반 얼굴인식을 이용하여 사용자 키 추정 알고리즘을 제안하며, 추정된 사용자 키에 적합하도록 하는 자동 책상 높이 제어 시스템을 구현한다. 또한 IMU 센서를 이용하여 책상의 기울기 각도의 측정과 상보 필터의 구현을 통하여 책상의 균형 제어기가 제시된다. 제안된 시스템의 타당성과 유용성은 실험 결과를 통하여 검증된다. 제안된 시스템은 스마트 헬스케어 디바이스에 중요하게 응용될 수 있으며 사람들이 건강을 매우 잘 관리하도록 도와줄 수 있다. In this paper, we propose a control system which adjusts automatically the desk height suitable for user height using artificial intelligence approach. The proposed system performs face recognition using a two-dimensional camera and a deep learning model. We propose a user height estimation algorithm using deep learning based face recognition and we implement an automatic desk height control system so that can fit for the estimated user height. Also, A balancing controller of the desk is presented through the measurement of the tilt angle of the desk using a IMU sensor and the implementation of a complementary filter. The validity and usefulness of the proposed system is verified through the experimental results. The proposed system can be significantly applied to smart healthcare devices and it can help human beings manage their health very well.
중년여성의 자기효능감과 새치스트레스가 새치염색 후 만족도에 미치는 영향
배현서 ( Hyeon-seo Bae ),손진아 ( Jin-a Son ),김서희 ( Seo-heui Kim ) 한국미용학회 2018 한국미용학회지 Vol.24 No.2
The purpose of this study was to examine the effects of self-efficiency and gray hair stress on satisfaction after gray hair coloring in middle-aged women. A questionnaire survey was conducted with women in their 40s and 50s. Survey items consisted of their general characteristics, self-efficiency, gray hair stress, and satisfaction after gray hair coloring. Frequency, reliability, descriptive statistics, correlation, and regression analysis was conducted. The results were as follows. First, for the reliability test, Cronbach's α of selfefficiency, gray hair stress, and satisfaction after gray hair coloring was 0.889, 0.857, and 0.867, respectively. Second, for the correlation analysis, self-efficiency and gray hair stress had statistically significant positive(+) correlation with satisfaction after gray hair coloring. For the regression analysis, third, self-efficiency did not have a significant effect on gray hair stress. Fourth, selfefficiency had a significantly positive(+) effect on satisfaction after gray hair coloring. Fifth, gray hair stress had a significantly positive(+) effect on satisfaction after gray hair coloring This study will provide an opportunity to understand the characteristics of the middle-aged and broaden empathy and communication between customers. Further programs for customer care should be developed. Moreover, various color study should be conducted for the gray hair coloring market to give internal and external satisfaction to customers.
데이터마이닝 로드맵 개발과 수처리 응집제 제어를 위한 데이터마이닝 적용
배현,김성신,김예진,Bae, Hyeon,Kim, Sung-Shin,Kim, Ye-Jin 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.7
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다. In coagulant control of water treatment plants, rule extraction, one of datamining categories, was performed for coagulant control of a water treatment plant. Clustering methods were applied to extract control rules from data. These control rules can be used for fully automation of water treatment plants instead of operator's knowledge for plant control. To perform fuzzy clustering, there are some coefficients to be determined and these kinds of studies have been performed over decades such as clustering indices. In this study, statistical indices were taken to calculate the number of clusters. Simultaneously, seed points were found out based on hierarchical clustering. These statistical approaches give information about features of clusters, so it can reduce computing cost and increase accuracy of clustering. The proposed algorithm can play an important role in datamining and knowledge discovery.
퍼지 논리와 신경망에 기반한 공정 예측 및 품질 추정을 위한 공정관리 의사지원시스템
배현(Hyeon Bae),우영광(Young-Kwang Woo),김성신(Sungshin Kim),우광방(Kwang-Bang Woo) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1
차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System: NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 애칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.
지식정보와 신경회로망을 이용한 가압경수로 증기발생기 수위제어
배현(Hyeon Bae),우영광(Young Kwang Woo),김성신(Sungshin Kim),정기수(Kee Soo Jung) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.3
가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다. The water level of a steam generator of pressurized light water nuclear power generator is known as a subject whose control is difficult because of a shrinking and swelling effect that is been mutually contradictory in a variation of feed water. In this paper, a neural network model selects first coordinative controller by a inappropriate gain of two PI controllers and the selected controller's gain is tuned by a fuzzy self-tuner. Model inputs consist of the water level, the feed water, and the stream flow. One controller of both coupling controllers whose gain is handled firstly is decided based upon above data. The proposed method can analyze patterns of signals using the characteristic of neural networks and select one controller that needs to be tuned through the observed result in this paper. If one controller between both the water level controller and the feed water controller is selected by the neural network model, then a gain of the PI controller is suitably tuned by the fuzzy self-tuner. Rules of the fuzzy self-tuner drew from the pattern of input and output data. In the summary, the goal of this paper is to select the suitable controller and tune the control gain of the selected controller suitably through such two processes.
원수조건에 따른 상수도 응집제 종류와 주입량 결정을 위한 데이터 마이닝 적용
배현(Hyeon Bae),김성신(Sungshin Kim),최대원(Dae-Won Choi),이승태(Seung-Tae Lee),김예진(Yejin Kim) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류와 주입량을 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 탁도와 색도를 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하였는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이터 마이닝 기법 등을 이용한 응집제 종류와 양을 결정하는 제어기를 개발하였다.