• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.5-16
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• 2005

본 연구는 방대한 기호학 학문과 영역 탓에 이해하기 어렵고 또한 명확하지 않은 기호학 분야의 연구에서 찰스 샌더스 퍼스(Charles Sanders Peirce)의 기호학을 명확히 이해하고, 그의 기호학적인 연구의 업적을 아이덴티티 디자인 분야에 활용 할 수 있도록 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해서 연구는 기존의 기호학과 관련된 디자인관련 논문들을 재 고찰하고, 퍼스의 삼원적 기호학에 대한 진의와 범주에 대한 이해를 통해서 기업의 심볼마크를 설명하였다. 이 결과를 통해서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1) 심볼마크는 관습적으로 한 제품, 서비스, 기업 자체를 의미하며 따라서 표현체적인 측면에서는 법칙 기호이다. 2) 심볼마크는 하나의 기호로서 대상체를 상징하므로 대상체의 세범주적 구분에 의해서 상징 기호이다. 3) 퍼스의 기호학적 정의에서 볼 때, 기업의 심볼마크는 사회적인 규칙을 통해서 존재하므로, 이는 논항 기호로 이해가 되어야만 한다. 4) 기업의 심볼마크는 과거부터 기업 혹은 조직들이 사용해 온 것이고, 대중들은 이를 어느 정도 인식하고 있다. 따라서 기업이 자신의 제품에 심볼마크를 부착하고 대중에게 표상체로서 심볼마크를 보이는 것은 개별적이고 구체적인 사실, 즉 있는 그대로의 사실로서 작용한다. 따라서 심볼마크는 해석체적인 측면의 발화 지시적인 개별기호이다. 퍼어스의 기호학적인 측면에서의 심볼마크의 분류와 이해는 기호의 다양한 상호관계와 연계를 가지는 범주의 법칙과 여러 유형에 대한 이해를 단지 조형적인 측면에서의 구분이 아닌 개념적으로 또한 포괄적인 이해를 요구한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.79-84
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• 2019

영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.837-846
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• 2003

본 연구에서는 아파트의 설계도면을 처리의 대상으로 하고 있다. 이러한 아파트 도면은 굵고 평행한 두 개의 선으로 표현되는 주벽과 심볼(문, 창, 베란다. 타일 $\cdots$), 치수선(Dimension Line), 치수보조선, 여러 가지 수치를 나타내는 숫자(치수)와 문자 등으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 이러한 아파트 도면 내에서 아파트 건물의 골격을 이루는 주벽을 인식하는 방법을 제시하고 있다. 이를 위해서 가는 라인을 제거하고 굵은 라인만을 남기는 이진화 방법을 사용하여, 이러한 라인들을 벡터화하고, 주벽의 존재위치를 한정하였다. 이를 이용해 치수보조선을 구하고 찾은 피수보조선을 이용하여 주벽을 검출하고, 찾아진 주벽에 연결되는 다른 주벽으로 영역을 확장해 나가는 방법을 구현하였다. 마지막으로, 주벽사이에 있는 창문은 비록 주벽이 아닌 창문 심볼로 표현되어 있더라도 주벽으로 인식해야 하기 때문에, 찾아진 주벽을 이용해 이들 주벽사이에 존재하는 창문을 찾는다. 실험결과 인식률에서 본 연구에서 제시하는 방법이 96.5%의 인식율을 나타내어 Karl Tombre 연구팀의 방법 90.7%보다 5.8% 더 우수하게 나타났고, 오인식의 수도 작게 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제24권7호
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• pp.410-415
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• 2005

최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.11-25
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• 2012

이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.107-123
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• 2006

이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 $O(m(p+q)^2)$ 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.720-732
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• 1996

아이콘 이미지를 위한 공간 매치 검색기법은 이미지를 몇개의 인식가능한 심볼로 인식하고, 이것을 도큐먼트를 대표하는 값으로 받아들여 인덱싱한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면, 질의에 있는 이미지를 심볼로 변환한 후 접근기법을 통해 원하는 이미지를 검색한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 내용-본위 검색을 효율적으로 지원하기 위하여, 시그니쳐를 이용한 아이콘 이미지의 공간 매치 검색 기법을 제안하다. 이를 위하여 2차원 아이코닉 이미지에 대한 새로운 색인 표현 방법을 제시하며, 구현한 전체 시스템 구성을 설명한다. 아울러 기존의 9-DLT 방법과 정확률과 검색율면에서 성능평가를 수행하여, 제안하는 기법이 이미지의 내용-본위 검색에 효율적임을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2409-2416
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• 2014

본 논문에서는 넌코히어런트 비동기 조건에서 PSK, QAM 등의 선형 디지털 변조 방식을 자동으로 식별하는 알고리즘을 제안한다. 디지털 변조 신호는 심볼 천이 주기간 주파수, 위상, 진폭 등의 특성이 반복적으로 변하게 된다. 이러한 특성을 이용하여 변조 방식을 식별할 수 있도록 순환 모멘트와 고차 큐뮬런트를 이용하는 방법을 제안한다. 계층적 의사 결정 트리 방식의 알고리즘 구조를 사용하여 고속으로 처리 가능하도록 구성하였으며 총 4개의 특징 추출 인자를 사용하여 식별하였다. 모의실험 결과 심볼 수 4,096개, SNR 15dB 이상에서 95% 이상의 식별 정확도를 나타내었으며, 반송 주파수와 위상 편이가 발생하더라도 신호를 분류하는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2009-2019
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• 2013

본 논문에서는 cyclic moment 및 새로운 인자인 변형 cumulant를 기반으로 하여 아날로그 및 디지털 신호의 변조방식을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 각 변조신호들은 cyclic moment 차수에 따라 서로 다른 cycle frequency 특성을 가진다. 이러한 특성을 분류인자로 하여 다양한 변조신호를 효과적으로 분류해 낼 수 있다. 또한 cycle frequency 특성이 같은 변조신호들 간의 분리를 위해서 진폭 및 위상 변화와 변형 cumulant를 decision tree의 분류인자로 사용하였다. 심볼 수, SNR, 주파수 옵셋을 고려하여 알고리즘 성능검증을 수행하였다. 약 819개의 심볼이 수집되었을 경우, 제안하는 자동변조인식 알고리즘은 SNR 10dB 이상, 주파수 옵셋 25% 이하 조건에서 평균 95% 이상의 정확도를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.279-283
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.