http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Learning mode switching 기반 DCGAN을 사용한 시계열 웨어러블 센서 데이터에 대한 새로운 data augmentation 방법
전하늘(Haneul Jeon),이동훈(Donghun Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.11
This paper describes a new image augmentation method based on a DCGAN considering mode switching in terms of transient learning accuracy threshold on the problem of human gesture recognition through imaging of wearable sensor time-series data and a deep CNN structure. Because the discriminator in GANs learns faster than the generator, it is known that mode collapse occurs, in which only image modes biased to a specific image type are augmented among various image forms. In this study, to solve the mode collapse caused by the learning difficulty mismatch between networks, we add a learning mode switching layer between the generator and discriminator and receive feedback from both networks’ transient learning accuracies to switch the learning mode if predefined thresholds are exceeded. We confirm that the proposed approach balanced the learning rate between the generator and discriminator networks, resolved the mode collapse problem, and increased the test accuracy of a deep CNN trained with an augmented image set by approximately 20.35% compared to a conventional DCGAN. In addition, it showed better accuracy on a performance comparison with other improved DCGAN methods.
보행에 따른 대퇴사두근 부위별 근활성도의 착용형 관성센서 측정에 대한 영향 평가
전하늘(Haneul Jeon),김소연(Soyeon Kim),노동현(Dong Hyeon Noh),이동훈(Donghun Lee) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.5
본 논문에서는 착용형 관성센서를 기반으로 인체 하지부 운동분석을 수행할 때 대퇴부의 근활성도가 대퇴부에 부착된 센서 출력에 미치는 영향을 가속도 및 각속도 관점에서 분석하고 평가한다. 데이터 취득 시 발생하는 센서 노이즈 및 외란 요소들은 착용형 관성센서로 측정된 시계열 동작 데이터 분석 및 딥러닝 기술의 일반화 성능에 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 근활성에 의한 센서 출력을 외란으로 정의하고 정량적으로 평가하였다. 순수 근활성에 의한 착용형 관성 센서 출력을 파악하기 위해 EMG 센서를 통해 보행 시 발생하는 근활성과 동일한 근활성이 이루어지는 새로운 실험 방법(MSRCR)을 제안하였으며, 제안된 실험을 통해 수집된 센서 데이터의 가속도와 각속도의 norm값을 분석하여 외측광근이 센서 출력에 가장 적은 영향을 주는 부위임을 확인하였다. In this study, during the motion analysis of the human lower limb based on the wearable inertial sensor, the effects of the muscle activity of each quadriceps femoris muscle on the sensor output attached to it is analyzed and evaluated in terms of acceleration and angular velocity. Sensor noise and disturbance factors generated during data acquisition negatively affect the generalization performance of time series motion data analysis and deep learning technology measured by the wearable inertial sensor. Therefore, in this study, the sensor output by muscle activity was defined as disturbance and quantitatively evaluated. To grasp the wearable inertial sensor output by pure muscle activity, a new experimental method (MSRCR) was proposed in which the same muscle activity as that occurring during walking is achieved through the EMG sensor, and sensor data were collected through the proposed experiment. By analyzing the L2-norm values of the acceleration and angular velocity, it was confirmed that the lateral vastus muscle had the least effect on the sensor output.
전하늘(Haneul Jeon),김소연(Soyeon Kim),전동수(Dongsu Jeon),정형진(Hyungjin Jeong),이동훈(Donghun Lee) 대한기계학회 2022 大韓機械學會論文集A Vol.46 No.2
본 논문은 multimodal human-robot interactions를 위해 개발된 지능형 소셜 로봇들의 성능평가를 위한 테스트 벤치 개발에 대하여 기술한다. 로봇과의 자연스러운 physical and emotional interactions에 대한 소비자들의 성능 기대치가 점차 높아지고 있기 때문에, 지능형 로봇은 그 세대가 거듭될수록 요소 인지 및 판단 기능들이 고도화뿐만 아니라 서로 복잡하게 통합되고 있다. 하지만 우리는 이러한 지능형 로봇들의 인지 및 판단을 위한 인공지능기술에 쏟는 노력 대비 지능형 로봇의 성능들을 종합적으로 평가하기 위한 방법 및 기술 분야에는 상대적으로 많은 성과가 없었던 것에 주목할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 소셜 로봇의 HRI 성능평가를 위한 테스트 벤치 개념을 제안하고, 그 핵심 구성 요소로서 평가지표 및 평가시나리오의 개발에 주목하고자 한다. 테스트 벤치는 최대 2인의 피험자와 통합 HRI 기능을 탑재한 로봇 원형 Cube의 위치 및 자세를 실시간으로 측정할 수 있는 모션 캡쳐 시스템 및 운영/결과 분석을 위한 운영 콘솔로 구성된다. 피험자 인식/재인식, 피험자 및 소리 종류와 위치 추정과 관련된 5가지 성능지표를 제시하고 최종적으로 Cube의 인식 및 판단 견실성을 가늠할 수 있다. 결론 부분에서 시나리오별 성능의 종합적 평가 결과 및 소셜 로봇의 성능 개선 방향을 제시한다. This study describes the development of a test bench for the performance evaluation of intelligent social robots developed for multimodal human-robot interactions (HRI). As consumers" performance expectations for natural physical and emotional interactions with robots are gradually increasing, the generation of intelligent robots continues. Currently, the cognitive and judgment functions are not only advanced, but also complexly integrated with each other. However, there has been relatively little achievement in the field of methods and technologies for comprehensively evaluating the performance of intelligent robots compared to the efforts devoted to artificial intelligence technology for cognition and judgment of these intelligent robots. Therefore, the concept of a test bench for evaluating the HRI performance of social robots is proposed in this study with a focus on the development of evaluation indicators and evaluation scenarios as the key components. The test bench consists of a motion capture system that can measure the position and posture of a robot Cube equipped with integrated HRI functions with up to two subjects in real time, and an operating console for operation/result analysis. Five performance indicators related to subject recognition/re-recognition, subject and sound type and position estimation are presented, and finally the reliability of the Cube recognition and judgment can be evaluated. In conclusion, the comprehensive evaluation results of the performance for each scenario and the direction of improvement of social robot performance are presented.