• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.996-1002
• /
• 2015

In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
• /
• pp.60-63
• /
• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.188-196
• /
• 2017

Purpose: The purpose of this research is to determine optimal replacement age using non-informative prior information and Bayesian method. Methods: We propose a novel approach using Bayesian method to determine the optimal replacement age in block replacement policy by defining the prior probability with data on failure time and repair time. The Marcov Chain Monte Carlo simulation is used to investigate the asymptotic distribution of posterior parameters. Results: An optimal replacement age of block replacement policy is determined which minimizes cost and nonoperating time when no information on prior distribution of parameters is given. Conclusion: We find the posterior distribution of parameters when lack of information on prior distribution, so that the optimal replacement age which minimizes the total cost and maximizes the total values is determined.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
• /
• pp.128-130
• /
• 2007

GIS를 포함한 전력기기의 신뢰도를 높이기 위해서는 절연체 내부에서 부분방전이 발생하는 것을 최소한으로 억제할 필요가 있다. GIS 내부에서 발생하는 부분방전은 사전에 진단하여 예방을 하는 것이 중요하며 이를 방치할 경우 대형사고로 이어질 확률이 매우 크다. 현재까지는 대부분의 GIS 진단장비가 외국제품이라 국내실정에 맞지 않고 가격이 비싸며 고장 시 유지보수가 힘들다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 연구내용에서는 손쉽게 부분방전을 판단할 수 있도록 저가형, 휴대형으로 개발한 GIS 진단장비에 대해 설명하고 GIS 현장에 실제 적용하여 실측한 부분방전에 대한 자료와 변전소의 부분방전 발생형태를 조사하는데 역점을 두었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
• /
• pp.745-747
• /
• 2001

인터넷 망을 통한 멀티미디어 컨텐츠 서비스는 다른 종류의 서비스와 달리 제 사간에 연속적으로 재생되어야 의미를 갖는 데이터들로 이루어져있으며, 이러한 속성을 얼마나 충족시키느냐에 따라 QoS가 결정된다. 좋은 서비스를 제공하기 위하여 원래서브의 부본서버를 여러 개 두어 서비스 요청을 분산시키는 방법을 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 클라이언트의 요청에 능동적으로 그리고 효과적으로 서비스하도록 웹로그 문서전송 서비스양의 분포에 따른 사전정보를 가지고 각 부본서버의 부하량을 체크하고, 이후에 발생하는 클라이어트의 요청을 분산시킬 수 있는 동적 알고리즘을 재안한다. 본 동적선택 알고리즘은 QoS가 중요한 대량의 멀티미디어 컨텐츠를 전송함에 있어서 HTTP 반응시간과 문서크기의 변동에 따른 근접척도 공정능력지수를 이용하여 클라이어트 요청을 확률분산시키는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.709-711
• /
• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.601-603
• /
• 2012

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.145-146
• /
• 2019

SDN(Software Defined Networking) 환경에서는 OpenFlow 프로토콜을 사용함으로써, 컨트롤러는 스위치가 패킷의 도착이나 Table의 상태에 따라 미리 Flow table의 Entry를 추가, 갱신, 삭제하도록 제어한다. 본 논문에서는 Flow entry의 사용량에 대한 확률을 정확하게 측정하기 위하여 Hidden Markov Mode (HMM)을 적용한 새로운 Flow entry 사전 제거 기법을 제안한다. 본 연구를 통해 HMM을 사용하여 기존 기술들보다 효과적이며 Flow table 관리에 있어 향상된 성능을 목표로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.344-347
• /
• 2010

최근 주목받고 있는 의미적 정보처리의 지식베이스인 온톨로지는 정형화된 표현을 통해 정확한 지식 처리와 추론관계를 명시해야 하기 때문에 온톨로지 확장에 대한 중요성 역시 강조되고 있다. 온톨로지 확장을 위한 기존의 방법들은 전문가를 통한 수작업 형태이거나 보편화된 사전이나 시소러스 집단의 분석을 통한 통계의 확률분포를 이용하는 반자동화된 방법들이 있다. 이에 본 논문에서는 Wikipedia에서 특정 도메인 문서들만을 수집한 후 중요문장 추출과정을 통해 해당 문서 내의 핵심어를 파악하여 이를 온톨로지의 개념 인식을 위한 정보로 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.441-442
• /
• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.