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- 저자 : 최안렬(Ahnryul Choi) (검색결과 7 건)
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인공지능 및 인솔형 센싱 장치를 활용한 인체 중력중심 추정
문호세(Jose Moon),허현무,최안렬(Ahnryul Choi),문정환(Joung Hwan Mun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 스마트 깔창을 활용한 보행 중 인체 중력중심 예측 알고리즘 개발을 목표로 한다. 스마트 깔창에 부착된 압력센서의 값을 입력으로 하여 구성된 인공지능 알고리즘에 의해 보행 시 인체의 중력중심을 예측한다. 인공지능 알고리즘은 상관계수 0.9 이상, RMSE 95mm 이하의 결과를 보였다. 예측된 인체의 중력중심을 기반으로 깔창 사용자의 병리학적 보행 메커니즘을 간편하게 분석할 수 있는데 도움을 줄 수 있다.
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인공지능 및 ICT 센서융합 기술 기반의 위험상황 감지 예비연구 : 생리학적 신호의 특징점 추정 모델 제안
허현무(Hyun Mu Heo),정현우(Hyunwoo Jung),최안렬(Ahnryul Choi),문정환(Jung Hwan Mun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 위험상황을 감지하는 예비연구로써 자동 감정 감지 기술 (Automated emotion recognition, 이하 AEE)을 실생활에 적용하기 위해 손목에서 측정되는 생리학적 신호를 이용하여 특징점이 뚜렷한 손가락 끝 신호를 예측하는 특징점 추정 모델을 제안한다. AEE는 다양한 분야에서 고객의 감정적인 요구를 판단할 수 있는 기술로 위급한 감정을 인식하여 위험상황을 인식할 수 있다. 그러나 기존의 AEE 연구는 대부분 손가락 끝에서 획득되는 생리학적 데이터를 활용하고 있어 실생활에 적용이 어렵다. 이를 극복하고자 손목착용형 장치에서 획득되는 생리학적 신호를 이용하여 감정분류 정확도가 높은 손가락 끝의 생리학적 신호로 예측하는 특징점 추정 모델을 제안한다. LSTM (Long Short-Term Memory)을 활용한 Sequence 예측 기법을 적용하였으며 그 결과 nRMSE는 2.31%로 산출되었다.
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인공지능 및 ICT 융합 기술을 활용하여 요추부 토크 추정 연구
채승헌(Seung Heon Chae),문호세(Jose Moon),허현무(Hyun Mu Heo),최안렬(Ahnryul Choi),문정환(Joung Hwan Mun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 연구는 ICT 융합의 센서 및 인공지능을 활용하여 들기 작업 시 발생하는 요추부 모멘트를 추정하였다. 근골격계 질환이 없는 성인 남성 9 명을 대상으로 Squat, Stoop 2 가지 동작에 대해 실험을 진행하였다. 인공지능 모델은 시계열 데이터 예측에 좋은 성능을 보이는 LSTM 모델을 사용하여 요추부 모멘트를 예측하는 모델을 구성하였다. 인공지능 모델은 상관계수 0.95 이상 RMSE 0.300 이하 결과를 보였다.
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지역별 관수제어 모델링 및 지역별 기후 특성과의 연관성에 관한 연구
정진형(Jin-Hyoung Jeong),조재현(Jae-Hyun Jo),김승훈(Kim-Seung Hun),최안렬(Ahnryul Choi),이상식(Sang-Sik Lee) 한국정보전자통신기술학회 2021 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.14 No.3
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 노동력 부족과 기후변화 심화에 따른 다양한 리스크 확대 등 국내 농업은 현실적 문제를 마주하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트 농업 기술을 발전시키고 있다. 스마트 농업 기술 발전에 있어서 관수제어는 최적의 생장환경 조성에 중요한 역할을 하며 환경보호 차원에서도 중요한 이슈이다. 본 논문은 농작물의 품질 향상, 생산 비용 감소 및 생산량 증가 등을 목적으로 국내 파프리카 농가 지역의 근권 환경 데이터를 수집하고 이를 분석하여 관수제어 모델링을 제시하는 연구에 대한 내용이다. 본 논문에서 제시하는 관수제어 모델링은 지역별 기후적 특징으로 인한 배지무게, 급액, 배액의 변화를 그래프로 제시하는 것이다. 그래프 도출을 위해 데이터 수집 및 분석을 통해 매개변수를 정했으며, 제시한 관수제어 모델링 방법을 수집한 근권 환경 데이터에 적용하여 6개의 지역(강원도, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남)의 관수제어 매개변수를 구하고 이를 통해 그래프를 도출했다. 이후 관수제어 모델링 방법의 유효성 검증을 위해 도출된 매개변수를 분석하여 기후적 특징(평균 온도 및 강수량)과 연관시켜보는 연구를 진행했다. Domestic agriculture is facing real problems, such as a decrease in the population in rural areas, a shortage of labor due to an aging population, and increased risks due to the deepening of climate change. Smart farming technology is being developed to solve these problems. In the development of smart agricultural technology, irrigation control plays an important role in creating an optimal growth environment and is an important issue in terms of environmental protection. This paper is about the study of collecting and analyzing the rhizosphere environmental data of domestic paprika farms for the purpose of improving the quality of crops, reducing production costs, and increasing production. Irrigation control modeling presented in this paper Control modeling is to graphically present changes in a medium weight, feed, and drainage due to regional climatic features. To derive the graph, the parameters were determined through data collection and analysis, and the suggested irrigation control modeling method was applied to the collected rhizosphere environmental data to control irrigation in 6 regions (Gangwon-do, Chungnam, Jeonbuk, Jeonnam, Gyeongbuk, and Gyeongnam). The parameters were obtained and graphs were derived from them. After that, a study was conducted to analyze the derived parameters to verify the validity of the irrigation control modeling method and to correlate them with climatic features (average temperature and precipitation).
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근권 환경부 측정장치를 이용한 지역별 관수제어 모델링 연구
정진형(Jin-Hyoung Jeong),조재현(Jae-Hyun Jo),김승훈(Kim-Seung Hun),최안렬(Ahnryul Choi),이상식(Sang-Sik Lee) 한국정보전자통신기술학회 2021 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.14 No.2
세계 농업 생산성 보고서에 따르면 현재 농업의 연평균 성장률은 1.63% 수준으로 2050년까지 증가하는 세계 인구 약 100억 명을 지원하기 위한 성장률 1.73% 보다 낮은 수준이며 이는 세계 농업의 생산성은 2050년까지 세계 인구의 식량, 사료, 바이오에너지 수요를 지속적으로 충족시킬 수 있을 만큼 증가하지 않고 있으며 미래의 식량난을 예고하고 있다. 본 연구는 농작물의 생산비용 감소, 생산량 증대, 품질 향상 등을 목적으로 국내 농가의 근권 환경 데이터 수집 후 데이터 분석을 통해 지역별 관수 제어 모델을 만들고 해당 지역에서 농사를 시작하는 농부들에게 조언을 줄 수 있는 모델을 제시하는 것을 목적으로 진행되었다. 본 연구에서 제시하는 관수제어 모델링은 시간의 흐름 및 기후에 따른 근권 환경 변화로 인한 배지무게·급액량·배액량의 변화를 그래프 모형으로 나타내는 것을 의미한다. 관수제어 모델링을 위해 근권 환경부 측정 장치를 통해 충정남도 논산, 부여, 예산 지역의 3~6월 근권환경 데이터 및 배지무게·급액량·배액량의 변화에 대한 데이터를 수집했으며 수집된 데이터를 통해 관수제어 모델도출을 위한 매개변수 설정하고 매개변수를 통해 시간의 흐름에 따른 무게·급액량·배액량의 변화를 확인 할 수 있는 관수제어 모델을 도출했다. According to the World Agricultural Productivity Report, the current annual average growth rate of agriculture is 1.63%, which is lower than 1.73% to support the world"s 10 billion people, which is growing by 2050. The demand for food, feed, and bioenergy is not growing enough to continue to meet the demand, and it is predicting a future food shortage. The purpose of this study was to create a regional irrigation control model for the purpose of reducing the production cost of crops, increasing production, and improving quality, and presenting a model that can give advice to farmers who start farming in the region. The irrigation control modeling presented in this study means to represent the change of medium weight·supply liquid·drainage amount due to changes in the root zone environment according to the passage of time and climate in a graph model. For water control modeling, we collected data on the change in the amount of the root zone environment and the weight of the badge·supply amount·drainage amount from March to June in Nonsan, Buyeo, and Yesan regions in Chungnam Province through the measuring device of the Ministry of Environment in the root region. We set up the parameters for derivation and derived an irrigation control model that can confirm the change in weight · supply liquid · drainage amount over time through the parameters.
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ICT 센서 융합을 위한 전이학습 기반 인체 동작 의도 예측 모델
김태형(Tae Hyong Kim),이동준(Dongjun Lee),이광민(Kwangmin Lee),최안렬(Ahnryul Choi),문정환(Joung Hwan Mun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 착용형 어깨 보조 외골격 장치의 구동부 자동 제어를 위하여 전이학습 기반의 착용자 동작 의도 판단 모델을 제안하는 것이다. 근전도 센서, 관성 측정 센서 (IMU), 압력 센서를 사용한 모델의 분류 정확도는 94%를 보였으며, 전이학습 기법을 통하여 학습된 IMU와 FSR센서를 활용한 모델은 90%의 정확도를 보였다. 따라서, 제안한 방법은 다른 종류의 센서 신호를 기반으로 하는 모델을 사용하지만 재학습을 하지 않으면서 훈련 시간 단축 및 높은 정확도를 보장하는 방법으로 사료된다.
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