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이무훈 ( Moohun Lee ),조준면 ( Joonmyun Cho ),유정주 ( Jeongju Yoo ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
정보검색 기술의 발달과 더불어 검색에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 있다. 특히, 스마트TV와 같은 장치에서 동영상 콘텐츠를 검색하는데 있어서 콘텐츠의 타이틀과 같은 정형 메타데이터를 이용한 검색뿐만 아니라, 콘텐츠 주제와 같은 비정형 메타데이터를 이용한 검색도 요구되고 있다. 이러한 검색 요구사항을 수용하기 위해서는 주제와 같은 비정형 메타데이터가 구축되어 있어야만 가능하다. 콘텐츠의 주제는 사람의 이해와 분석을 통해서 수작업으로 구축 가능하다. 본 논문에서는 수작업 만으로 구축 가능한 콘텐츠의 주제를 기계학습을 기반으로 자동화 할 수 있는 기법을 제안하고, 제안한 기법의 실험을 통하여 타당성을 검증한다.
이무훈 ( Moohun Lee ),조준면 ( Joonmyun Cho ),박준홍 ( Junhong Park ),이강우 ( Kangwoo Lee ),서영호 ( Youngho Suh ),김현 ( Hyun Kim ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
서비스 로봇의 활용에 있어, 보다 고품질의 다양한 서비스를 제공하기 위해 로봇이 사용자의 위치를 추적하고 필요에 따라 사용자 주위로 이동할 수 있는 추종 기능이 요구된다. 현실적으로 사용자 위치 추종 기능을 독립적인 단일 로봇만으로 구현하기는 어려우며 다수 로봇과 환경 내에 설치된 장치들을 복합적으로 활용하여 구현하는 것이 효과적이다. 한국전자통신연구원에서는 네트워크 기반으로 다수의 이종 로봇과 환경 내 장치간의 협업에 대한 연구를 진행해 왔으며, 이러한 연구의 일환으로 이종 다수 로봇 협업 기반 사용자 추종 및 사용자 위치 기반 로봇 서비스 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 기 개발된 사용자 위치 추적 시스템을 실제 로봇에 적용하여 사용자를 추종하고, 이를 바탕으로 로봇이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇 응용 시스템에 대해 설명한다.
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.
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.
촬영위치 및 자세를 결합한 영상 콘텐츠의 영상물 제작현장 적용 연구
장윤섭(Yoon-Seop Chang),이성호(Seong-Ho Lee),조준면(Joonmyun Cho),서영호(Young-Ho Suh) 대한공간정보학회 2016 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2016 No.10
사진 또는 비디오 형식의 영상 콘텐츠에 촬영당시의 위치 및 자세 정보를 결합하고 이를 다시 현장감 있게 재현할 경우 여러 응용들이 가능하다. 특히 영상을 직접 다루는 드라마, 영화등 영상물 제작현장에 적용할 경우 중요한 두 가지 문제를 해결할 수 있다. 직접 방문에 의해 많은 비용과 시간이 소요되어 온 촬영장소 검색(섭외)을 현장방문 없이 쉽고 빠르게 할 수 있으며, 제작현장에서 사장되기 쉬운 영상 콘텐츠에 적용하여 증강현실(AR, Augmented Reality) 기반의 한류 관광 서비스 등을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 영상 취득시 촬영위치 및 자세 정보를 함께 기록하여 영상 콘텐츠에 결합하고, 이후에 이들 콘텐츠를 로드뷰, 2D 지도, 증강현실 기반으로 촬영조건 그대로 재현해 시각화함으로써 영상물 제작현장의 이들 문제를 해결하였다. 문제해결을 위해 촬영장소 검색, 한류 드라마 연계 관광, 사용자 참여형 업로드의 세 가지 서비스 시나리오를 도출하였다. 영상 콘텐츠 저작/수집 클라이언트, 촬영위치/자세 분석 및 매핑 엔진, 시맨틱 검색 엔진, 로드뷰 기반 시각화 뷰어, 증강현실 시각화 뷰어를 포함한 시스템을 설계 및 구현하였으며, 이들 구성요소들을 조합하여 세 가지 서비스목적에 맞는 모바일 앱 3종을 iOS 및 안드로이드용으로 개발하였다. 전국의 주요 드라마 촬영지 20여 곳과 실제 드라마 제작현장 한 곳을 방문하여 영상 콘텐츠를 수집하고 서비스에 적용하여 활용 가능성을 확인하였다.