• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.51-54
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• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.63-67
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• 2000

본 논문에서는 화자인식의 성능향상을 위한 dynamic time warping (DTW) 기반의 문맥 제시형 화자인식에 대해 연구하였다. 화자인식에 있어 중요한 요소인 화자의 특성을 잘 반영할 수 있는 참조패턴을 생성하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 또한, 문맥 종속형과 문맥 독립형 화자인식의 단점을 개선하기 위해 문맥 제시형 화자인식을 수행하였다. Clos set에서 화자식별과 open set에서 화자확인 실험을 하였으며 실험결과 기존 방법의 참조패턴을 이용하였을 경우보다 유전자 알고리즘에 의한 참조패턴이 인식률과 인식속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.447-448
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• 2007

얼굴인식은 카메라로부터 영상을 취득하여, 이미 등록되어 있는 영상 중에 가장 높은 유사성을 보이는 영상을 취득 영상의 대상자로 판단하는 것이다. 정확한 판단을 위해서 일반적으로 얼굴인식에 사용되는 영상은 취득 당시 영상의 정보를 모두 가지고 있는 영상, 즉 압축되지 않은 영상을 사용한다. 하지만 대용량 데이터 얼굴인식 시스템에서는 저장 공간의 이유로 영상에 압축을 해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상압축이 얼굴인식에 미치는 영향에 대해서 고찰한다. 영상압축을 위해 사용되는 압축 형식은 JPEG, JPEG2K, SPIHT 이다. 동일은 형식의 얼굴인식의 알고리즘이라도 취득된 얼굴영상의 형식에 따라 인식률에 차이가 발생한다. 얼굴의 조명(illumination), 표정(expression), 자세(pose)는 인식률에 영향을 미치는 대표적인 요인이다. 따라서 얼굴인식이 압축에 미치는 영향을 설명하기 위해 영상별로 조명조건이 차이가 나는 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.323-326
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양, 특히 수화를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 손 모양 인식은 손가락 검출과 손 인식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 손가락 검출을 위해 본 시스템에서는 Distance Transform을 이용하여 손의 뼈대를 검출 하고, Convex Hull을 통해 손가락을 검출하는 방법을 제안한다. 뼈대 검출은 보다 정확한 손가락을 검출할 수 있는 장점이 생긴다. 손 인식에는 손 중심과 손가락의 길이, 손의 축, 손가락의 축, 팔 중심의 위치 등을 이용하여 Decision Tree를 생성하고, 반복적 검사를 통해 인식의 오류율을 줄였다. 실험결과에서는 수화 인식이 성공적으로 잘 인식 되었다는 것을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.72-75
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• 1998

본 논문에서는 숫자음 인식시스템의 인식률 향상을 위한 연구로서 4연속 숫자음을 대상으로 연음 현상 및 경음화 현상등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 숫자음에 강건한 모델을 작성하는 방법을 제안하고 인식실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로서는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서 음향학적 특징을 고려한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(Phoneme Like Units ; PLUS) 로 사용한다. 또한 , 인식실험에 있어서는 기존의 방법으로 모델을 작성한 경우와 연음 현상과 경음화 현상 등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 기존이 방법의 경우 64.6%, 음성학적 특징을 고려한 경우 68.6%의 인식률을 보여, 음성학적 특징을 고려한 경우가 4.0% 향상된 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.245-248
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2022

이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.649-651
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• 2008

상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2007

본 논문에서는 로봇 컨트롤 시스템을 위해 입력 받은 영상부터 몇 가지의 손 제스처를 인식하는 비전기반 손 제스처 인식방법을 제안한다. 로봇으로부터 입력 받은 이미지는 로봇의 위치, 주변환경, 조명 등 여러 요인에 따라 다양하게 존재한다. 본 논문은 다양한 환경에서 입력되는 영상으로부터 시스템이 로봇 컨트롤을 위해 미리 지정한 몇 가지 제스처를 인식하도록 한다. 먼저 이미지 조명 변화에 강한 손 제스처 인식을 위하여 레티넥스 이미지 정규화를 적용한 후, YCrCb 공간 상에서 입력된 영상에서 손 영역을 검출 후 위치를 추정한다. 인식된 손 영역에서 특징벡터를 추출함으로서 입력 영상내의 존재할 수 있는 손의 크기나 손의 회전각도 등에 상관없이 필요로 하는 제스처를 인식하도록 한다. 제안된 제스처 인식 결과는 로봇컨트롤을 위한 기존의 제스처인식과 비교하여 성능을 측정하였다.