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독립 구동형 다중 공기패드 기반 욕창 예방 매트리스 구조 연구
양견모(Kyon-Mo Yang),박민로(Min-Ro Park),구재완(Jaewan Koo),이종일(Jong-il Lee),곽동기(Donggi Gwak),이석재(Seokjae Lee),손동섭(Dong-Seop Sohn),김민규(Min-Gyu Kim),서갑호(Kap-Ho Seo) 제어로봇시스템학회 2021 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.27 No.10
This study examined the structure of an independently actuated multi-air pad mattress for preventing pressure ulcers, owing to lower body pressure, in specific locations of the body where pressure sores can occur. The contributions of this study are as follows: 1) The parameters were derived and simulations were performed to design air pad units of different sizes with similar heights. 2) The mattress was manufactured by examining the bending of the folding bed, with 36 air pads and three different sizes. 3) Each air pad was independently controlled to inflate, contract, and retain to reduce the pressure on specific body positions. 4) Finally, using the fabricated prototype, the proposed designs were experimentally verified.
도메인 지식 기반 확률모델을 이용한 스마트 TV의 상황인지 시스템
양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.4
인터넷 연결과 다양한 센서가 부착된 스마트 TV는 점차 다양한 기능을 제공하고 있다. 하지만 이러한 기능을 사용하기 위해서 사용자는 각각의 기능을 학습해야 하고 상황에 맞게 선택해야 하는 문제가 있다. 상황인지 서비스는 사용자와 응용프로그램간의 상호작용을 위한 상황정보를 이용하여 사용자의 상태를 인지하고 서비스를 제공한다. 확률추론 모델인 베이지안 네트워크는 불확실한 상황에서의 상황인지를 위해 사용되었는데, 데이터가 부족할 경우에도 도메인 지식을 이용하여 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 스마트 TV의 상황인지 서비스를 위한 시스템을 집안환경 모델링과 상황추론으로 제공하는 시스템을 제안한다. 전자에서는 상황정보를 획득하고 서비스를 제공하며, 후자에서는 사용자, 스마트 TV, 환경으로 모듈화한 베이지안 네트워크를 사용한 상황추론 서비스를 생성한다. 제안한 방법의 추론 시간 복잡도를 LS알고리즘에서 사용한 베이지안 네트워크의 추론 시간 복잡도 계산을 통하여 계산한 결과, 기존의 베이지안 네트워크보다 감소하는 것을 확인하였다. 또한 각 서비스를 위한 대표 시나리오를 통하여 획득한 입력값으로 의도한 서비스를 수행하는 경우를 평가한 결과, 평균 89%로 계산되었다. 또한 서비스 만족도를 SUS테스트를 통하여 파악한 결과, 76.5점으로 시스템의 성능과 만족도를 입증하였다. A smart TV provides various functions using the internet connection and various sensors attached. However, there is a problem that users have to learn these functions and select them appropriately to use. A context-aware service recognizes user states and offers services using the context which is interaction information between users and applications. Bayesian network, a probabilistic model, is used for context-awareness in uncertain circumstances. Bayesian network has advantage that it can be designed with the insufficient information by using domain knowledge. In this paper, we propose a context-aware system which consists of modeling home environment and reasoning contexts. In the former, we obtain the context and offer services, and in the latter, we infer the context-awareness using modular Bayesian networks. We confirm that the proposed system has lower time complexity than the system using a monolithic network by using the LS algorithm‘s calculate method of time complexity. In addition, we assess the service performance with the input taken from the scenarios representing each service resulting in average 89% of the performance. The performance shows the accuracy of the reasoning of each networks. The satisfaction that calculated by SUS-test resulting in 76.5 points, which justifies the performance and satisfaction of the proposed system.
양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.
행동선택 네트워크의 계층적 계획 시스템을 이용한 에이전트 행동 생성
양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.12
최근 지능형 에이전트의 목적을 달성하기 위한 에이전트 행동 생성 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 모듈형 행동 선택 네트워크와 STRIPS 계획 시스템을 이용한 가정환경 서비스 에이전트의 행동생성 방법을 제안한다. 행동 선택 네트워크는 현재 상태에 빠르게 반응하여 행동을 생성하는 방법으로, 목적별로 모듈화하여 설계한다. 또한 특정 서비스의 수행을 목적으로 하는 네트워크와 공통된 목적을 수행하기 위한 네트워크를 독립적으로 설계하여 네트워크를 재사용하고, 활성도 계산량을 줄인다. 반응형 계획 시스템은 현재 상황에 맞는 빠르고 유연한 행동을 생성할 수 있지만 복잡한 목적을 가진 서비스 요구에 대응하기 힘들다. 따라서 STRIPS언어를 이용한 계획 기반 시스템을 통해 복잡한 문제를 해결하기 위한 행동 선택 네트워크의 시퀀스를 생성한다. 실험을 통해 모듈형 행동선택 네트워크의 활성도 계산량 감소를 증명하였으며, 제안하는 방법을 Unity3D를 이용하여 구현한 가정환경 시스템에 적용하여 방법의 유용성을 확인하였다. Recently, agent research about generating behaviors for achieving specific goals have been conducted. In this paper, we propose a hybrid method using STRIPS planning and modular behavior selection networks. The behavior selection network (BSN) can generate actions quickly by taking the current context into account. and it is designed for specific goals to reduce computation of activation. The module consists of specific networks and common networks. The former is for specific goal and the latter is for common goal. These two kinds of networks are designed independently for reusing and reducing the computation of activation level. The reactive system like BSN can generate behaviors flexibly and quickly. However, it is not easy to be applied to complex problems. The STRIPS planning can generate the sequences of behavior selection networks for solving complex problems. To verify the usability of the proposed method, we apply the method to the home environment implemented using Unity3D. Experimental results confirm the reduction in computation.
스마트 TV에서의 상황인지를 위한 모듈형 베이지안 네트워크
양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.2
최근 다양한 센서와, 인터넷 연결을 이용한 서비스와 기능을 제공하는 스마트 TV의 보급률이 증가하고 있다. 하지만 지금까지 TV에서의 상황인지 연구는 콘텐츠 서비스에 중심을 두었기 때문에 사용자가 스마트TV의 기능을 사용하기 위해서 각 기능의 역할에 대해 학습해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 현재 상황을 인식하고, 상황에 맞는 적절한 기능 조정 서비스를 제공해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 스마트 TV에서의 상황인식을 위해 도메인 지식을 활용한 모듈형 베이지안 네트워크를 제안한다. 상황인지를 위해서 널리 사용되는 베이지안 네트워크는 불완전한 상황에서 유연하게 대처하고, 충분한 양의 데이터가 없을 경우 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계될 수 있는 장점이 있다. 또한 서비스와 기능적으로 독립인 모듈형 네트워크 설계를 통하여 네트워크의 계산량을 줄이고, 설계한 네트워크를 재사용 할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위해 혼동행렬을 작성하고 정확률, 재현률, 정확도를 계산하여 이를 규칙기반 시스템과 비교한 결과해 각각 최소 16% 20% 10%가 높았으며, t-검증을 통하여 제안하는 방법이 불완전한 상황이 발생할 수 있는 스마트 TV의 상황인지에 우수함을 95%의 유의수준에서 입증하였다. 또한 시나리오를 통하여 제안한 모델의 유용성을 확인하였다. Recently, the smart TV which offers functions and services using a variety of sensors and internet connection is proliferated. However, because so far the research of a context-awareness in TV has been focused on content services, it have problem that user learn a role of each function that is offered the smart TV to use the functions. We aware a current user situation and offer function control services considering the situation to solve the problem. This paper proposes modular Bayesian networks using domain knowledge for context-aware of the smart TV. Bayesian networks, which can respond flexibly in uncertain situations and can be designed by domain knowledge when the data is not enough, has emerged as a powerful technique for context-aware services. And the network modeling through a modular method that is independent services and functions is possible to reduce a time complexity and can reuse the designed networks. The precision, recall and accuracy of networks which are constructed by the proposed method are at least 16%, 20% and 10% higher than the rule based system respectively. And the t-test confirms that the proposed method outperforms the rule-based system in uncertain situations at significance level of 95%.