본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출한 후 HMM에 의해 서명 모델을 구축하였다. 산출된 두 특징을 융합하는 방법으로는 SVM 분류기를 사용하였다 실험 결과 제안된 기법은 분절 단위 기반의 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
본 논문은 다구간 등분할법과 퍼지추론으로 단어인식을 행하는 패턴매칭법을 제안한다. 패턴매칭시 발생되는 시간변동은 발성순서에 따라 등간격으로 다구간 분할함으로써 해결하고, 주파수변동은 구간의 차수별로 정해진 퍼지관계로부터 패턴간의 퍼지추론이 행해짐으로써 흡수한다. 추론에 사용된 삼각형 맴버쉽 함수의 중심값과 변동폭은 패턴의 평균값과 분산값으로 대응되도록 작성한다. 20대 남성 2인이 발성한 데이터를 사용하여, 제안된 방법으로 DDD지역명 28개를 구간수와 변동폭을 달리하여 인식실험한 결과, 8구간과 4배의 변동폭을 가질 때 92%의 인식을 얻었다.
스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 한국어 음성 합성기 데이터베이스 구축을 위하여 HMM을 이용하여 자동으로 음소경계를 추출하고, 음성 파라미터를 이용하여 그 결과를 보정하는 반자동 음성분할 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 16KHz로 샘플링된 음성을 대상으로 삼았고, 레이블링 단위인 음소는 39개를 선정하였고, 음운현상을 고려한 확장 모노폰도 선정하였다. 그리고 언어학적 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴 매칭 방법으로는 HMM을 이용하였다. 유성음/무성음/묵음 구간 분류에는 ZCR, Log Energy, 주파수 대역별 에너지 분포 등의 파라미터를 사용하였다. 개발된 시스템의 훈련된 음성은 정치, 경제, 사회, 문화, 날씨 등의 코퍼스를 사용하였으며, 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않은 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성 분할 실험을 수행하였다. 실험 결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계 위치와의 오차가 10ms 이내가 $87\%$, 30ms 이내가 $91\%$가 포함되었다.
본 연구는 단어 패턴 중 유사한 특성의 정보에 기초를 둔 DMS(Dynamic Multi-Section) 모델을 제안한다. 이 모델은 각각의 단어를 몇 개의 구간(Section)의 시계열로 분할하고, 각각의 구간 모두에 지속 시간 정보와 구간을 대표하는 특징 벡터를 구간의 정보로 등록해 둔 것이다. 단어 패턴에서 모델을 작성하는 절차는 대표 특징 벡터와 지속 시간의 정보를 거리에 따라 반영하면서 단어 패턴과 모델과의 매칭을 반복하여 매칭에 의한 누적 거리가 최소로 되도록 하는 것이다. 제안된 음성 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위해 DP 방법, HMM 방법 및 MSVQ 방법에 의한 음성 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 또한 제안된 DMS 모델을 이용한 음성 인식시에도 DMS/DP 방법에 의한 인식 및 DMS/VQ에 의한 인식률은 89.3%이다. 또한 DMS 모델을 이용한 DMS/DP에 의한 인식률은 95.8%이고, DMS/VQ에 의한 인식률은 96.8%이다. 그러므로, DMS 모델을 이용한 DMS/VQ 방법에 의한 인식이 일반적으로 많이 이용되고 잇는 DP 방법이나 HMM 방법 및 MSVQ 방법과 비교해 볼 때 인식률도 우수하며, 기억 용량 및 계산량도 감소되어, 본 연구에서 제안하는 DMS 모델의 유용성이 입증되었다.
본 논문은 기존 모형들보다 더 정확한 고속도로 사고 예측 모형을 개발하기 위해 수행한 연구 결과를 제시하고 있다. 기존 모형들은 도로 기하구조와 사고 건수 간 연관성을 밝히기 위해 해당 사고 지점 주변의도로 특성만을 고려하는 반면, 본 연구에서는 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간을 합쳐서 고려하는 점이 다르다. 차량교통사고는 주행중인 상황에서 발생하고, 특히 고속도로의 경우 한 지점의 차량 속도는 전방 도로 상황에 따라 민감하게 변하기 때문에 본 연구에서 적용한 기법은 상당히 현실적이라 할 수 있다. 모형을 구축하기 위해 서해안고속도로 4차로 구간 269.3km를 선정하여 기하구조 데이터를 구축하였고, 해당 구간에서 2003~2008년 6년 동안 발생한 1,664건의 교통사고를 매칭시켰다. 본 데이터의 사고발생특성은 포아송분포보다 음이항분포를 따르는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 개발한 모형에 따르면 교통사고 발생은 곡선길이와 곡선반경에 반비례 관계인 것으로 나타났다. 한편 교통사고 발생은 직선부의 직선길이에 비례하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구 결과와는 다른 결과로서, 본 연구에서 가정했던대로 교통사고 발생은 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간상황에 의존한다는 것을 알 수 있다. 그 외에도 본 연구에서는 내리막 직선길이, 과속카메라 설치여부, 분류부와 합류부의 교통사고 발생에 미치는 영향에 대해서도 중요한 결과를 도출했다. 본 연구 결과는 고속도로 도로 설계와 안전 진단 사업에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 본 연구 기법을 일반 국도나 도시내 주요 도로들에 대해서도 적용해 보는 것이 바람직할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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