• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.29-34
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• 2019

This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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• pp.123-127
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• 2004

In this paper, we propose that the chaotic behavior analysis in the several Arnold chaos mobile robot of embedding some chaotic such as Arnold equation with obstacle. In order to analysis of chaotic behavior in the mobile robot, we apply not only qualitative analysis such as time-series, embedding phase plane, but also quantitative analysis such as Lyapunov exponent in the mobile robot with obstacle. We consider that there are two type of obstacle, one is fixed obstacle and the other is hidden obstacle which have an unstable limit cycle. In the hidden obstacles case, we only assume that all obstacles in the chaos trajectory surface in which robot workspace has an unstable limit cycle with Van der Pol equation.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.197-204
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• 2005

In this paper, we propose a method to an obstacle avoidance of chaotic robots that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface in the ubiquitous environment. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. We also show computer simulation results of Chua's equation, Lorenz equation, Hamilton and Hyper-chaos equation trajectories with one or more Van der Pol as an obstacles. We proposed and verified the results of the method to make the embedding chaotic mobile robot to avoid with the chaotic trajectory in any plane.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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• pp.100-105
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• 2004

In this paper, we propose a method to avoid obstacles that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. When a chaos robot meets an obstacle in a Lorenz equation or Hamilton equation trajectory, the obstacle reflects the robot. We also show computer simulation results for avoidance obstacle which fixed obstacles and hidden obstacles of Lorenz equation and Hamilton equation chaos trajectories with one or more Van der Pol obstacles

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.259-264
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• 2007

본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장해물을 만나거나 근접하게 되면 장해물을 회피하는 방법과 목표물을 만나면 목표물을 집중 탐색하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장해물 회피를 위해서 장해물을 고정 장해물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장해물로 장해물을 가정하여 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 목표물 탐색을 위해서 BVP 모델을 이용하여 목표물로 가정하여 카오스 궤적을 가지고 집중적으로 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.407-420
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• 2021

심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.705-717
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• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권5호
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• pp.232-240
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• 2021

Heterogeneity in cancer is the major obstacle for precision medicine and has become a critical issue in the field of a cancer diagnosis. Many attempts were made to disentangle the complexity by molecular classification. However, multi-dimensional information from dynamic responses of cancer poses fundamental limitations on biomolecular marker-based conventional approaches. Cell morphology, which reflects the physiological state of the cell, can be used to track the temporal behavior of cancer cells conveniently. Here, we first present a hybrid learning-based platform that extracts cell morphology in a time-dependent manner using a deep convolutional neural network to incorporate multivariate data. Feature selection from more than 200 morphological features is conducted, which filters out less significant variables to enhance interpretation. Our platform then performs unsupervised clustering to unveil dynamic behavior patterns hidden from a high-dimensional dataset. As a result, we visualize morphology state-space by two-dimensional embedding as well as representative morphology clusters and trajectories. This cell morphology profiling strategy by hybrid learning enables simplification of the heterogeneous population of cancer.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.257-263
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• 2011

최근 증강현실(Augmented Reality)에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 기술들이 발전함에 따라서 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 본 논문에서는 높은 해상도의 모델파일을 지원하고 보다 높은 증강현실을 위한 기술지원을 하는 Goblin XNA 기반으로 시스템을 구현하였다. 마커의 개수, 위치 및 카메라와의 거리 변화에 따른 모델 출력의 관계를 실험을 통해서 확인하였으며, 이를 바탕으로 유아용 학습 콘텐츠를 제작하고 구현하였다. 구현한 콘텐츠에서 각 페이지에 있는 마커에 유아에게 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠의 페이지마다 3개의 마커를 두어 일부분이 장애물에 의해 가려지더라도 원활한 인식을 할 수 있도록 하였다. 그리고 내용에 맞게 3D 모델이 증강되는 동시에 사운드가 재생되도록 하여 학습에서의 현존감과 몰입을 높여 학습효과를 극대화하도록 하였다.

• 한국사회복지학
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• 제65권4호
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• pp.61-88
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• 2013

이 연구는 아동학대 예방과 개입의 큰 축을 담당하는 병원 학대피해아동보호팀의 아동학대 사망사건 개입경험을 탐색할 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 전국적으로 등록된 62개 병원 학대피해아동보호팀과 접촉하였고, 최종적으로 아동학대 사망사건을 경험한 5개 병원 학대피해아동보호팀 구성원들(의료사회복지사와 의사)과의 인터뷰를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 질적연구방법을 사용하여 분석한 결과, 팀의 개입에도 불구하고, 학대 피해 아동이 매우 위중한 상태에서 병원에 도착했거나, 보호자의 거짓말이나 치료 거부로 인한 치료적 대응의 지연 때문에, 아동의 사망 진행을 막기 어려웠던 것으로 나타났다. 그럼에도 학대피해아동보호팀의 의심과 개입을 통해 사망 원인이 학대임을 밝혀낸 것은 팀 활동의 의미 있는 성과로 간주되었다. 이 과정에서 신고의무자 역할에 대한 인식 부족과 부담은 의료진의 적극적인 개입을 막는 장애물이며, 개입을 지속하기 위해서는 학대 인과관계 규명에 필요한 증거자료의 확보가 중요하다는 점이 확인되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 학대 상황에 대한 조기 발견과 증거 확보 조치, 사망 원인 규명을 위한 실천적 및 정책적 방안에 대해 제언하였다.