일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.
신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 우선 음성을 음소로 분리하였다. 그런다음 각각의 음소를 인식하였다. 음소인식을 위해 제어망과 몇 개의 소규모 망으로 구성된 복합신경망을 이용하였다. 제어망은 음소가 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 음소를 인식한다. 마지막으로 프레임별 인식 결과를 누적하여 음소를 판별하였다.
본 논문에서는 신경 회로망과 DTW를 이용하여 격리 단어 인식을 수행하였다. 인식 대상 단어는 숫자음을 사용하였고, 숫자음에 포함된 음소를 세 부분으로 구분하여 각각의 신경회로망을 구성한 후, 전체 음소를 인식하기 위하여 세 개의 신경회로망을 합성하였다. 격리 단어 인식은 전단계에서 구한 음소를 이용하여 DTW기법으로 수행하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.
Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.
표정인식 시스템을 구현하기 위해서는 어떠한 얼굴 특징점이 특정한 내적상태와 밀접한 관련이 있는가를 알아야한다. 이를 위해 MPEG-4 FDP 중 39개의 얼굴 특징점을 사용하여 쾌-불쾌 및 각성-수면의 내적상태와 얼굴 특징요소간의 상관관계를 분석하였다. 연극배우들의 다양한 표정연기 사진 150장으로부터, 5개의 필터 크기와 8개의 필터 방위로 구성된 Gator wavelet을 사용하여 39개의 특징점을 중심으로 영상처리 하였다. 이들 특징점의 필터 반응 값과 내적상태의 상관관계를 분석한 결과, 내적상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간빈도 필터가 내적상태와 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위가 내적상태와 관련이 있었다.
본 연구에서는 집단화 알고리즘을 이용하여 한국어 단독음의 표준 패턴을 설정하였다. Minimax기법을 이용하여 각 단독음에 대하여 최고 3개까지 표준패턴을 설정하여 인식하였다. 특징 파라미터는 선형예측계수와 자기 상관 계수를 이용하였으며 패턴들 간의 유사도 비교는 Itakura가 제안한 거리측정법을 이용하였다. 표준패턴을 1개만 설정하였을 때 $55.9\%$, 2개를 설정했을 때 $76.9\%$, 3개를 설정했을 경우는 $89.5\%$의 인식률을 얻었다.
다중정보를 이용한 개인 인증시스템은 음성인식, 얼굴인식, 전자서명 둥의 방법을 이용하여 보안 시스템을 구축하는 기술로서 통신망 전반에 존재하는 많은 위협들로부터 중요한 정보를 보호할 수 있는 매우 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 공개키 암호 및 전자서명 기술을 기반으로 디지털 정품 컴퓨터 S/W 및 H/W 와 관련된 제품을 인터넷 공간에서 거래할 수 있는 전자상거래 시스템(CBT-Shop)을 구현하였다. 다중정보의 개인인증 기술을 싸이버테크 인터넷 쇼핑몰의 설계와 구현에 적용함으로서 보안이 고려된 상거래시스템 구현이 가능하게 됨을 설명하고 있다.
최근 인터넷 플렛폼이 대중화되면서 영상물을 접하는 횟수가 늘어났다. 영상 선택에 있어서 대표 이미지가 중요한 역할을 하는데, 현재 빅데이터를 이용하여 개인 맞춤 서비스가 활성화 되면서 이를 이용하여 개인 맞춤 서비스로 특정인물 기반 대표 이미지 추출할 수 있게 된다면 영상 선택에 있어 소비자의 편의를 도우며 이목을 끌 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 영상 산업기술과 방송 통신 융합 서비스의 일환으로 특정인물 기반 대표이미지를 추출하는 서비스에 대해 연구하였다. 이를 위하여 얼굴 인식을 처리하는 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 얼굴 인식 분야를 연구 개발하였다.
가정에서 쉽게 측정 가능한 신장, 체중, 체지방율 등의 측정만으로 본인의 비만정도를 인지하게하고, 각 개인마다 상황 정보 기술을 활용하여 개인 비만상황, 집안의 비만상황 등을 총괄하여 체계적으로 관리하고, 이들의 최근 몇 달 동안 또는 몇 년 동안 비만 이력 관리 등을 통하여 비만상황에 따라 지속적인 대처방안을 알려주는 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 U-health 서비스를 위한 비만상황 인식과 개인이력관리 및 비만증상 온톨로지를 제안한다. 또한 비만관리 서비스를 구축하기 위하여 비만관련 증상, 요인, 대처방법 등을 온톨로지화하여 서비스 시스템에 적용함으로써 U-health 서비스를 위한 온톨로지 기반의 비만상황인식 서비스시스템(OCS)을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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