http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Hyong-Euk Lee,Young-Min Kim,Z. Zenn Bien 한국과학기술원 인간친화 복지 로봇 시스템 연구센터 2004 International Journal of Assistive Robotics and Me Vol.5 No.4
This paper introduces the virtual steward robot which can interact with the inhabitant and assist/serve daily lives in the intelligent home environment. This virtual robot agent has learning and emotional interaction capabilities, and it is capable of performing human-friendly interactions. The learning system tries to reveal the empirical behavior patterns of the user"s daily life style, and appropriately controls each device with the acquired knowledge through reinforcement learning techniques and fuzzy logic. In order to achieve friendly interactions with the user, a virtual 3D avatar has been programmed to perform facial expressions in responding to the recognized emotional state of the user. For this task, we have developed an emotional model, and an affective relation between robot and the user.
Development of a Steward Robot for Intelligent Sweet Home
Hyong-Euk Lee,Young-Min Kim,Kwang-Hyun Park,Z. Zenn Bien 한국과학기술원 인간친화 복지 로봇 시스템 연구센터 2005 International Journal of Assistive Robotics and Me Vol.6 No.4
This paper introduces a new service robot, named Joseph, which can be categorized as a steward robot. As an intermediate agent between residents and a complex smart home environment, this robot can provide the residents with easily accessible, convenient, and cost effective environment for independent living. The learning capability and emotional interaction of the robot can enhance human-friendliness in various tasks. A learning system can provide personalized services by accumulating knowledge of the resident"s behavior patterns in daily activities. An emotional interaction system generates facial expression to be more human-friendly. We have developed two types of steward robots: software type and hardware type. The hardware type robot has a mobile platform and two robotic arms so as to perform various tasks with mobility.
확률적 퍼지 룰 기반 학습에 의한 개인화된 미디어 제어 방법
이형욱(Hyong-Euk Lee),김용휘(Yong-Hwi Kim),이태엽(Taeyoub Lee),박광현(Kwang-Hyun Park),김용수(Yong-Soo Kim),조준면(Joonmyun Cho),변증남(Z. Zenn Bien) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.2
사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다. Intention reading technique is essential to provide personalized services toward more convenient and human-friendly services in complex ubiquitous environment such as a smart home. If a system has knowledge about an user's intention of his/her behavioral pattern, the system can provide more qualified and satisfactory services automatically in advance to the user's explicit command. In this sense, learning capability is considered as a key function for the intention reading technique in view of knowledge discovery. In this paper, we introduce a personalized media control method for a possible application in a smart home. Note that data pattern such as human behavior contains lots of inconsistent data due to limitation of feature extraction and insufficiently available features, where separable data groups are intermingled with inseparable data groups. To deal with such a data pattern, we introduce an effective engineering approach with the combination of fuzzy logic and probabilistic reasoning. The proposed learning system, which is based on IFCS (Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) algorithm, extract probabilistic fuzzy rules effectively from the given numerical training data pattern. Furthermore, an extended architectural design methodology of the learning system incorporating with the IFCS algorithm are introduced. Finally, experimental results of the media contents recommendation system are given to show the effectiveness of the proposed system.
사용자 행동 패턴 선호도 학습을 위한 퍼지 귀납 학습 시스템
이형욱(Hyong-Euk Lee),김용휘(Yong-Hwi Kim),박광현(Kwang-Hyun Park),김용수(Yong-Su Kim),정진우(Jin-Woo Jung),조준면(Joonmyun Cho),김민경(MinGyoung Kim),변증남(Z. Zenn Bien) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2
스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
사용자 행동 패턴 선호도 학습을 위한 퍼지 귀납 학습 시스템
이형욱(Hyong-Euk Lee),김용휘(Yong-Hwi Kim),박광현(Kwang-Hyun Park),김용수(Yong-Su Kim),정진우(Jin-Woo Jung),조준면(Joonmyun Cho),김민경(MinGyoung Kim),변증남(Z. Zenn Bien) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.7
본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습 (life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 압력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다. Smart home is one of the ubiquitous environment platforms with various complex sensor-and-control network. In this paper, a new learning methodology for learning user's behavior preference pattern is proposed in the sense of reducing user's cognitive load to access complex interfaces and providing personalized services. We propose a fuzzy inductive learning methodology based on life-long learning paradigm for knowledge discovery, which tries to construct efficient fuzzy partition for each input space and to extract fuzzy association rules from the numerical data pattern.
The IrPen: A 6-DOF Pen for Interaction with Tablet Computers
Jaehyun Han,Seongkook Heo,Hyong-Euk Lee,Geehyuk Lee IEEE 2014 IEEE computer graphics and applications Vol.34 No.3
<P>Researchers have proposed various techniques for over-the-surface interaction using pens. However, current pen systems can't properly support these techniques because of their limited tracking abilities. The IrPen, an extension of the IrCube tracker, is a six-degree-of-freedom pen system that properly supports over-the-surface interaction on tablet computers. Besides incorporating the tracker's basic operating principles, the IrPen takes into account tablet-specific requirements. It employs a sensor small enough for tablets, and the pen structure minimizes issues caused by reflections from a tablet surface. The design also addresses issues related to occlusion and ambient lighting.</P>