http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 곽근창 (검색결과 175 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
u-로봇을 위한 인간-로봇상호작용기술의 연구동향 및 발전전망
곽근창,윤호섭 에스케이텔레콤 (주) 2008 Telecommunications Review Vol.18 No.3
최근 정부는 지능형 서비스 로봇에 대한 중요성을 인식하면서 세계 최고 수준의 정보 기술(IT: Information Technology) 인프라와 로봇 기술(RT: Robot Technology)을 융합하고, 네트워크를 통해 외부서버에 주요 기능을 분담시켜 로봇에 대한 만족도 향상과 저가격의 로봇보급을 가능하도록 하는 네트워크 기반 지능형 서비스 로봇(URC: Ubiquitous Robotic Companion)에 관한 연구 개발을 추진해왔다. 이와 관련해서 정보통신부는 네트워크로봇 상용화의 첫 신호탄으로써 국민로봇시범사업을 시행해왔다. 이러한 지능형 서비스 로봇의 실용화에 있어 가장 우선적으로 해결되어야 하고, 서비스 로봇시장의 산업화를 촉진시키기 위한 핵심적인 기술로써 인간과 로봇이 자연스럽게 교감하면서 상호작용하는 인간-로봇 상호작용 기술(HRI: Human-Robot Interaction)의 중요성이 최근 부각되었다. 따라서, 본 논문에서는 u-로봇을 위한 인간-로봇 상호작용기술의 국내외 연구동향과 발전전망에 대해서 살펴본다. 특히 한국전자통신연구원(ETRI)에서 상용화를 위해 연구개발 중인 시청각기반 인간-로봇상호작용기술과 관련된 세부기술들의 발전현황과 특징에 관하여 기술한다.
-
곽근창,김혜진,배경숙,윤호섭,Kwak, K.C.,Kim, H.J.,Bae, K.S.,Yoon, H.S. 한국전자통신연구원 2007 전자통신동향분석 Vol.22 No.2
인간로봇 상호작용 기술(human-robot interaction)은 다양한 의사소통 채널인 로봇카메라, 마이크로폰, 기타 센서를 통해 인지 및 정서적으로 상호작용할 수 있도록 로봇시스템 및 상호작용 환경을 디자인하고 구현 및 평가하는 지능형 서비스 로봇의 핵심기술이다. 본 고에서는 오디오 기반 인간로봇 상호작용 기술 중에서 음원 추적(sound localization)과 화자인식(speaker recognition) 기술의 국내외 기술동향을 살펴보고 최근 ETRI 지능형로봇연구단에서 상용화를 추진중인 시청각 기반 음원 추적(audio visual sound localization)과 문장독립 화자인식(text-independent speaker recognition)기술들을 다룬다. 또한 이들 기술들을 가정환경에서 효과적으로 사용하기 위해 음성인식, 얼굴검출, 얼굴인식 등을 결합한 시나리오에 대해서 살펴본다.
-
곽근창,지수영,조영조,Gwak Geun-Chang,Ji Su-Yeong,Jo Yeong-Jo 대한전자공학회 2006 전자공학회지 Vol.33 No.3
인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
-
A Design of Granular Model Using Conditional Clustering and Density Peaks
곽근창 한국정보기술학회 2015 한국정보기술학회논문지 Vol.13 No.7
In this paper, an improved conditional clustering method based on rapid search of density peaks to construct granular model is proposed. This clustering generates linguistic contexts in the output space and estimates the cluster centers so that possess the homogeneity between input and output space. Furthermore, it can obtain the valid number of cluster corresponding to each context by rapidly searching density peaks using the correlation between local density and distance index from high density points. Thus, this proposed clustering approach can be used as if-then rules with unique characteristics of granular model. It also has the prediction performance by the model output with uncertainty. For this, the experiments are performed on simple synthetical data sets and real-world application problem to demonstrate the superiority and effectiveness through the efficient rule extraction and design of granular model.
-
-
심전도의 다양한 2차원 변환에 의한 합성곱 신경망기반 개인식별
곽근창,이진아 대한전기학회 2022 전기학회논문지 P Vol.71 No.1
In this paper, we propose personal identification method based on Convolutional Neural Networks (CNN) by various two-dimensional (2D) transform of Electrocardiogram (ECG) signals. For this purpose, various 2D time-frequency representation are peformed by Short-Time Fourier Transform (STFT), Fourier Synchrosqueezed Transform (FSST), and Wavelet Synchrosqueezed Transform (WSST) from one-dimensional ECG signals. The individual identification performance is achieved by transfer learning based on the pretrained GoogleNet and ResNet-101. The performance of experimental results are compared by the well-known PTB-ECG database.
-
CFCM 기반 적응 뉴로-퍼지 시스템에 의한 비선형 시스템 모델링
곽근창,김성수,유정웅,전명근 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2002 컴퓨터정보통신연구 Vol.10 No.2
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성 방법을 제안한다. 기존의 입력공간 그리드 분할을 이용한 ANFIS의 규칙 생성에 있어서는 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 조건부적인 퍼지 클러스터링(CFCM)을 이용하여 입·출력 데이터의 특성을 잘 반영할 수 있는 클러스터를 구하고, 퍼지 균등화 방법을 적용하여 출력변수의 소속함수를 자동 생성하도록 하였다. 이렇게 함으로써 적은 규칙 수를 갖으면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 정수장 응집제주입결정 모델링에 적용하여 제안된 방법이 기존의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다. In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) using the conditional fuzzy c-means(CFCM) and fuzzy equalization(FE) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional ANFIS approaches. Therefore, GFCM clustering method is adopted to render the clusters which represent the given input and output fuzzy data and FE method is used to automatically construct the fuzzy membership functions. From this, one can systematically obtain a small size of fuzzy rules which shows satisfying performance for the given problems. Finally, we applied the proposed method to the nonlinear system modeling problems and obtained a better performance than conventional works.
-
-
곽근창(Keun-Chang Kwak),김승석(Seoung-Suk Kim),유정웅(Jeong-Woong Ryu),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.8
본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분 석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. In this paper, we propose a TSK(Takagi-Sugeno-Kang)-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy c-Means) clustering, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) and hybrid GA(Genetic Algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive GA) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). Finally, we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.
-
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
