• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-168
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• 1993

본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.12-22
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• 2012

최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.112-125
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• 2019

본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.26-36
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• 2021

본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.

• 인지과학
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• 제7권1호
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• pp.57-74
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• 1996

본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.