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Mirror Neuron System 계산 모델을 이용한 모방학습 기반 인간-로봇 인터페이스에 관한 연구
고광은(Kwang-Enu Ko),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.6
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다. The mirror neuron regions which are distributed in cortical area handled a functionality of intention recognition on the basis of imitative learning of an observed action which is acquired from visual-information of a goal-directed action. In this paper an automated intention recognition system is proposed by applying computational model of mirror neuron system to the human-robot interaction system. The computational model of mirror neuron system is designed by using dynamic neural networks which have model input which includes sequential feature vector set from the behaviors from the target object and actor and produce results as a form of motor data which can be used to perform the corresponding intentional action through the imitative learning and estimation procedures of the proposed computational model. The intention recognition framework is designed by a system which has a model input from KINECT sensor and has a model output by calculating the corresponding motor data within a virtual robot simulation environment on the basis of intention-related scenario with the limited experimental space and specified target object.
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Harmony Search 알고리즘의 수렴성 개선에 관한 연구
이상경(SangKyung Lee),고광은(Kwang-Enu Ko),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.3
복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다. In order to solve a complex optimization problem more efficiently than traditional approaches, various meta-heuristic algorithms such as genetic algorithm, ant-colony algorithm, and harmony search algorithm have been extensively researched. Compared with other meta-heuristic algorithm, harmony search algorithm shows a better result to resolve the complex optimization issues. Harmony search algorithm is inspired by the improvision process of musician for most suitable harmony. In general, the performance of harmony search algorithm is determined by the value of harmony memory considering rate, and pitch adjust rate. In this paper, modified harmony search algorithm is proposed in order to derive best harmony. If the optimal solution of a specific problem can not be found for a certain period of time, a part of original harmony memory is updated as the selected suitable harmonies. Experimental results using test function demonstrate that the updated harmony memory can induce the approximation of reliable optimal solution in the short iteration, because of a few change of fitness.
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워터마크가 삽입된 이차원 바코드와 위ㆍ변조 방지 시스템
이상경(SangKyung Lee),고광은(Kwang-Enu Ko),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6
일반적으로 인쇄 문서의 위변조를 방지하기위해 복사방지마크와 이차원 바코드가 많이 사용되고 있다. 하지만 이차원 바코드는 복사 방지 마크와 분리 배치되어 있어 사본 구별이 시각적으로 힘들고, 스캐너로만 인식할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 이차원 바코드에 워터마크를 삽입해 시각뿐만 아니라 스캐너로 정확하게 구분 할 수 있는 위변조방지기술에 대해 연구했다. 복사 방지마크는 디지털 입출력 장치의 저주파 필터 특성으로 인해 특정 패턴이 소실되거나 변형되는 것을 이용해 패턴으로 만들었다. 원본과 사본을 스캔한 이미지의 히스토그램을 분석을 통해 성능검증을 했다. 그리고 이차원 바코드를 웹캠이나 핸드폰 카메라로 인식한 인증키로 온라인 서버에 접속해 내용을 확인하는 시스템을 제안했다. Generally, the copy protection mark and 2D bar-code techniques are widely used for forgery protection in printed public documents. But, it is hard to discriminate truth from the copy documents by using exisiting methods, because of that existing 2D-barcode is separated from the copy protection mark and it can be only recognized by specified optical barcord scanner. Therefor, in this paper, we proposed the forgery protection tehchnique for discriminating truth from the copy document by using watermark inserted 2D-barcord, which can be accurately distinguished not only by naked eye, but also by scanner. The copy protection mark consists of deformed patterns that are caused by the lowpass filter characteristic of digital I/O device. From these, we verified the performance of the proposed techniques by applying the histogram analysis based on the original, copy, and scanned copy image of the printed documents. Also, we suggested 2D-barcord confirmation system which can be accessed through the online server by using certification key data which is detected by web-camera, cell phone camera.
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정상상태시각유발전위를 이용한 Mirror Neuron System 기반 BCI 시스템 개발
이상경(SangKyung Lee),김준엽(Jun-Yeup Kim),박승민(Seung-Min Park),고광은(Kwang-Enu Ko),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.1
정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5㎐∼75㎐의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface (BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다. Steady-State Visually Evoked Potentials (SSVEP) are natural response signal associated with the visual stimuli with specific frequency. By using SSVEP, occipital lobe region is electrically activated as frequency form equivalent to stimuli frequency with bandwidth from 3.5㎐ to 75㎐. In this paper, we propose an experimental paradigm for analyzing EEGs based on the properties of SSVEP. At first, an experiment is performed to extract frequency feature of EEGs that is measured from the image-based visual stimuli associated with specific objective with affordance and object-related affordance is measured by using mirror neuron system based on the frequency feature. And then, linear discriminant analysis (LDA) method is applied to perform the online classification of the objective pattern associated with the EEG-based affordance data. By using the SSVEP measurement experiment, we propose a Brain-Computer Interface (BCI) system for recognizing user"s inherent intentions. The existing SSVEP application system, such as speller, is able to classify the EEG pattern based on grid image patterns and their variations. However, our proposed SSVEP-based BCI system performs object pattern classification based on the matters with a variety of shapes in input images and has higher generality than existing system.
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