정보화가 기업의 승패를 좌우하는 화두로 등장하고 있다. 특히 건설정보화 전략은 공기 단축 · 공비절감 등 건설프로젝트 수행의 최적수단으로 작용하면서 기업경영의 기본 인프라로 자리매김하고 있다. 과거 정보화가 비용으로 인식됐다면, 현재에는 투자로 인식될 만큼 정보화 마인드가 바뀐 것도 사실이다. 건설정보화의 현주소를 추적했다.
Kim, Do-Hyeon;Park, Jae-Hyeon;Kim, Cheol-Ki;Cha, Eui-Young
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.10
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pp.1977-1985
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2007
The character recognition technique is one of the artificial intelligence and has been widely applied in the automated system robot HCI(Human Computer Interaction), etc. This paper introduces the character set and the representative character that can be used in the recognition of the mage ROI. The character codes in this ROI include the digit, symbol, English and Hereat etc. We proposed the efficient multi-classifier structure by combining the small-size classifiers hierarchically. Moreover, we generated each small-size classifiers by delta-bar-delta learning algorithm. We tested the performance with various kinds of images and achieved the accuracy of 99%. The proposed multi-classifier showed the efficiency and the reliability for the mixed character code set.
본고에서는 인지증강을 위한 서비스, 경험정보 인식 기술과 경험정보 모델링 기술에 관한 동향을 살펴본다. 경험정보 기반 인지증강 서비스를 위해 기존의 센서 데이터 중심의 인식 기술과 더불어 개인 경험상황의 특징을 고려한 인식기술에 관한 연구와 다수의 이질적인 경험 데이터를 기반으로 한 사용자 특정 패턴분석을 위한 경험정보 모델링 및 분석 기법에 관한 지속적이고 폭넓은 연구가 필요하다.
음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)
본 논문에서는, 지문인식에 있어서 특징 추출알고리즘과 추출된 특징을 가지고, matching하는 알고리즘을 제안하였다. 지문인식에 필요한 특징추출 알고리즘들은 Gabor-filter라는 알고리즘에 기반을 두었으며, minutiae 와는 달리 특징추출에 있어서 전처리과정(smoothing, binarization, thining, restoration) 을 필요로 하지않는다. 또한, 지문의 matching에 있어서의 알고리즘은 fingercode들 간의 유사성에 기반을 두었다. 이를 통한 실 험결과로써, 인식의 정확성은 95.7(%), FAR(2.9%), FRR(1.4%)을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.646-648
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2002
본 논문에서는 차량번호판의 용도구분 문자를 자소 단위로 분리하는 효율적인 방법을 제안하고, 신경망을 이용하여 자소를 인식하는 방법을 소개한다. 용도구분 문자(가, 거, 나, 너‥‥)는 실제 번호판의 훼손, 카메라의 성능, 기타 여러 가지 조건에 의해서 번호판 영상에 많은 잡영이 포함된다. 따라서 차량번호판 한글문자를 자소분리하는 것은 어려운 작업이다. 제안하는 이진 영상처리 기법(morphological operation, connected component labeling 등) 으로 분리된 자소가 인식시스템으로의 입력벡터로 입력되었을 때 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.103-106
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2001
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 문제는 실시간 처리로 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 손짓 형상의 원시형상 요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으며 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상 요소와 부 원시형상원소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 제스처 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다.
본 논문에서는 얼굴 인식 분야에서 사용되는 PCA/LDA 알고리즘을 대신하기 위해 DCT/LDA 알고리즘을 제안하였다. PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식의 경우 PCA 를 이용하여 얼굴 영상을 적은 수의 특징 값으로 표현한 다음 LDA를 수행한다. 그러나 PCA는 트레이닝 과정의 계산량이 많고 트레이닝 셋이 변할 때마다 기저 벡터가 변화한다. PCA/LDA의 단점을 개선하기 위해 계산량이 적고 기저 벡터가 일정한 DCT의 계수를 사용한다. DCT/LDA를 사용할 경우 특징 값을 빠르게 추출하면서 PCP/LDA와 유사한 성능을 얻을 수 있다. 실험을 통하여 포즈 변화와 조명 변화가 있는 얼굴 데이터 셋에서 최고 97.8%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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