• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.6
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• pp.471-476
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• 2016

In this paper, recognition system for continuous human action is explained by using motion history image and histogram of oriented gradient with spotter model based on depth information, and the spotter model which performs action spotting is proposed to improve recognition performance in the recognition system. The steps of this system are composed of pre-processing, human action and spotter modeling and continuous human action recognition. In pre-processing process, Depth-MHI-HOG is used to extract space-time template-based features after image segmentation, and human action and spotter modeling generates sequence by using the extracted feature. Human action models which are appropriate for each of defined action and a proposed spotter model are created by using these generated sequences and the hidden markov model. Continuous human action recognition performs action spotting to segment meaningful action and meaningless action by the spotter model in continuous action sequence, and continuously recognizes human action comparing probability values of model for meaningful action sequence. Experimental results demonstrate that the proposed model efficiently improves recognition performance in continuous action recognition system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.151-154
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• 2001

본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.137-144
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• 2002

본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 위성영상으로 구성한 스트립영상과 영상의 헤더 정보를 이용하여 3차원 위치결정 모델링을 수행하여 그 정확도를 평가하였다. 스트립영상은 동일한 패스를 촬영한 단영상들을 연속적으로 접합시켜 구성하였다. 이 방법은 접근가능지역에서 기준점으로 오차보정을 실시한 후 비접근지역으로 연결되는 스트립영상을 기준점 필요 없이 위치결정을 할 수 있는 방법으로 비접근지역에 대한 지형정보 취득에 효과적인 방법으로 판단하였다.

• ICROS
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• v.6 no.3
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• pp.68-81
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• 2000

본 논문에서는 최근 10여년간 세계적으로 많은 관심과 더불어 비약적인 연구발전을 이루어 온 이산사건시스템의 관리제어에 있어서 기본적인 이산사건모델링과 관리제어이론을 설명하고최근의 연구동향 등을 소개한다. 또한 기존의 연속변수시스템과 대비해 이산사건시스템의 동적특성을 알아보고 구체적인 사례들을 살펴본다. 이러한 이산사건시스템의 동적특성을 기술하기 위해 형식언어이론에 기초한 논리적 이산사건모델을 소개하고 그 위에서 관리제어이론의 개념을 설명하나다 그리고 제어가능성 및 관측가능성의 관리제어기 존재조건을 토대로 관리제어기의 구현에 대해 알아본다 마지막으로 현재까지 수행되어온 관리제어에 대한 다방변의 연구 활동을 살펴보고 앞으로의 연구방향을 전만해 본다

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.25 no.1
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• pp.37-54
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• 1999

In this paper, we proposed a modeling method of continuous combat simulation by using VENSIM. VENSIM is a CASE tool for developing continuous simulation. It provides a simple and flexible way of building simulation models from causal loop or influence diagram. As a case model, we developed "a prototype model of battle"incorporating infantry, artillery, air defense weapon, aircraft, and guerrilla engagement.ngagement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.371-373
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• 2000

본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.3-13
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• 1998

본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.3 no.3
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• pp.125-131
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• 1990

A finite element technique for the time dependent large structural problems is presented. It is based on the error estimation for the bases of solution spaces. An a-posteriori energy norm of residual error serves as the error indicator. Mode shapes which are calculated by scaling the Ritz vectors are applied to discretize the continuous spatial domain. Finally, the performance of the proposed methods is demonstrated by solving simple examples.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.67-72
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• 2000

PET는 합성섬유, 필름, 음료수병, 성형 플라스틱 등의 다양한 용도를 가지고 있으며 특히 섬유 원료부분에서는 전세계의 약 40%이상을 차지하고 있는 상업적 입장에서 아주 중요한 소재이다.［1］그러나, PET 제조공정은 긴 반응시간과 높은 반응온도, 대용량의 다단계 공정시설을 필요로 하는 대표적인 에너지 다소비 공정으로서 현대의 치열한 고분자 제품의 시장경쟁 상황에서 에너지 투입량 감축을 위한 공정의 해석 및 개발과 그로 인한 생산원가의 절감이 필수적이다. 본 연구에서는 실제 공장에서 사용되는 단일 연속식 직접 에스테르화 반응기(CSTR Direct Esterification Reactor)를 모델링하고 Van Krevelen［2］의 Group contribution method로 계산된 올리고머의 열용량값을 이용하여 에너지 소모량을 계산하였다. 모델링 결과는 모두 실제 공장의 자료와 비교되었으며 가장 제어하기 쉬운 변수에 따른 반응물의 물성과 에너지 소모량을 분석하였다. 또한 압력이 일정한 조건 하에서 입력변화에 따른 반응기의 동적 모델링을 동시에 수행하였으며 투입에너지량과 반응기의 운전지표와의 관계를 분석하였다. 이러한 연구는 실제 공정분석과 최적화에 있어서 소모 에너지량을 고려한 보다 정확한 지표를 제시하고 에너지 사용의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.5
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• pp.44-50
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• 1995

This paper describes a large-vocabulary continuous speech recognition system using continuous hidden Markov models for the Korean language. To improve the performance of the system, we study on the selection of speech modeling units, inter-word modeling, search algorithm, and grammars. We used triphones as basic speech modeling units, generalized triphones and function word-dependent phones are used to improve the trainability of speech units and to reduce errors in function words. Silence between words is optionally inserted by using a silence model and a null transition. Word pair grammar and bigram model based oil word classes are used. Also we implement a search algorithm to find N-best candidate sentences. A postprocessor reorders the N-best sentences using word triple grammar, selects the most likely sentence as the final recognition result, and finally corrects trivial errors related with postpositions. In recognition tests using a 3,000-word continuous speech database, the system attained $93.1\%$ word recognition accuracy and $73.8\%$ sentence recognition accuracy using word triple grammar in postprocessing.