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옥수열(Sooyol Ok) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1
In the research of biomechanical engineering, robotics and neurophysiology, to clarify the mechanism of human bipedal walking is of major interest. It serves as a basis of developing several applications such as rehabilitation tools and humanoid robots. Nevertheless, because of complexity of the neuronal system that interacts with the body dynamics system to make walking movements, much is left unknown about the details of locomotion mechanism. Researchers were looking for the optimal model of the neuronal system by trials and errors. In this paper, we applied Genetic Programming to induce the model of the nervous system automatically and showed its effectiveness by simulating a human bipedal walking with the obtained model.
2족 보행운동 생성을 위한 적응적 노드 선택에 의한 유전적 프로그래밍의 성능 향상
옥수열(Sooyol Ok) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 많은 파라메트(Parameter)으| 조절이 필요하다. 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
GPU를 활용한 인공지능 및 수동 필터 기반의 해무 제거 알고리즘 개발
전영수(Youngsu Chon),이상훈(Sang-Hun Lee),김현철(Hyun-Cheol Kim),신상문(Sangmun Shin),오세웅(Sewoong Oh),옥수열(Sooyol Ok) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 해무로 인한 해상 또는 육상의 CCTV 영상의 품질이 저하되어 장애물 등을 식별하기 힘들어 선박 등의 운항에 매우 어려움이 많다. 이에 본 연구에서는 해무를 제거하기 위해 인공지능 기반의 필터와 수동 필터에 대한 상호보완적 요소를 적용하여 저품질의 영상을 개선하는 알고리즘을 개발하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. Background: 근해상에 수많은 선박들이 운항을 하고 있고, 선박들은 항로표지를 식별하여 운항을 한다. 하지만 해무로 인해 가시거리 확보 및 항로표지와 다른 선박 등의 식별이 어려워 지면서 운항에 많은 어려움을 겪고 있다. 이미지에 포함된 미세먼지나 안개를 제거하는 많은 선행연구들이 있지만, 해상을 타겟으로 한 연구는 미흡하다. 이미지가 전체적으로 어두워지거나 제거하는 과정에서 가려져있던 물체가 주변과 동화되어 식별하기 어려워지는 문제가 있다. 또한 제거하는 속도가 빠르지 않아 CCTV 영상과 같은 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. Method: 데이터의 손실을 최소화하기 위해 인공지능 기반의 필터와 수동 필터를 각각 적용시키는 것이 아닌 각 필터에 대한 상호보완적인 요소를 적용하고, 각 필터의 순서를 변경하거나 여러 번 적용시키는 방법을 제시하였다. 또한 처리속도를 개선을 위해 CUDA Programming을 사용하는 방법을 제시하였다. Results: 인공지능 기반의 필터를 사용한 후 수동 필터를 적용 시켰을 때, 데이터의 손실이 최소화 되는 것을 확인하였고, CUDA Programming을 통하여 실시간에 가까운 속도로 처리속도를 개선하였다. Conclusion: 인공지능 기반의 필터와 수동 필터를 각각 적용시켰을 때 발생한 데이터 손실이나 어두워지는 문제를 각 필터에 대한 상호보완적인 요소를 적용 시킴으로써 최소화 하였고, CUDA Programming을 사용하여 속도 개선이 이루어지는 것을 보였다. Application: 영상 또는 이미지에 포함된 해무를 빠른 속도로 제거하여 품질을 개선시키는 방법을 제시하였고, 이를 사용하여 항로표지식별이나 선박 등의 운항이 용이해질 것이라 기대된다.