• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-56
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• 2013

본 논문에서는 ORB 알고리즘을 기반으로 하는 다중객체 인식 구현을 위하여 개선된 매칭 기법을 제안한다. 객체 인식 알고리즘으로 잘 알려진 SURF 알고리즘은 객체인식에 강인하지만 연산량이 많아 실시간으로 구현하기에는 어려운 단점이 있다. 따라서 ORB 알고리즘을 활용하여 객체를 인식하였고, 실시간 다중객체인식을 위해 매칭 단계를 개선하여 속도를 약 70% 향상 시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2020

음성인식은 음향모델, 언어모델, 디코더 등의 기술을 이용한다. 음성인식은 하드웨어와 소프트웨어 구성이 정확하게 설계가 되어야 한다. 음성인식 프로젝트는 인프라 구성과 도입되는 음성인식 엔진도입, 인식률 그리고 시스템과의 연계가 중요하다. 하지만 음성인식 프로젝트는 솔루션 도입으로 인지하고 수행할 경우에는 많은 위험이 발생한다. 이 중 가장 문제가 되는 것이 인식률이다. 본 논문에서 음성인식 개발 프로젝트 수행에 도출되는 인식률을 개선하는 방안을 제시하겠다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.61-64
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• 2013

본 논문에서는 모바일 기반 OpenCV 라이브러리를 이용한 마커리스 객체 인석 성능 향상을 위한 소프트웨어적인 관점의 방법을 제안한다. 기존의 마커리스 기반 알고리즘을 이용하여 테스트를 수행한 후 성능에 저하를 발생시키는 요인들을 분석하고 그에 따른 상황별 적절한 해결책을 제시한다. 이에 따라 크게 프로그램 코드 개선, 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선, 센서를 활용한 성능 향상을 도모한다. 프로그램 코드 개선은 테스트 결과를 분석 한 후 수행시간이 가장 많이 소요되는 함수를 최적화하고 또한 최적의 특징점의 수를 제한한다. 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선은 병렬 처리가 제공되는 모바일에 한하여 병렬처리기법으로 코드를 수정한다. 마지막 센서를 활용한 성능향상은 실시간 작업 처리 단위를 묶음으로 처리하였을 때 발생하는 품질의 저하를 보정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 마커리스 객체 인식 성능 향상 방법을 소프트웨어적인 관점에서 제안하고 이에 대한 결과 모바일 기반 실시간 증강현실 서비스를 위한 성능 향상 면에서 효과적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.508-510
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• 2002

본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.61-69
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• 2012

삼면이 바다인 우리나라의 연안에 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리의 개체수가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 따라서 불가사리를 구제하거나 불가사리의 개체수의 변화 및 이동 경로 파악 등을 위하여 수중 영상에서 불가사리 개체를 인식하는 기술은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 아무르불가사리의 형태적 특징 분석을 이용한 개선된 인식 방법을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 아무르불가사리의 형태적 특징인 오목과 볼록에 대한 추출 정보가 부족한 경우를 위해 제안된 개선된 인식 방법이다. 바다 속에서 촬영되는 불가사리의 영상에서 불가사리의 형태적 특징을 모두 추출하는 것은 매우 어렵다. 따라서 제안하는 인식 방법은 다양한 아무르불가사리 영상에서 개체를 인식하는데 효과적이다. 실험결과, 제안한 기법의 인식률은 92.5%로 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.285-290
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• 2020

본 연구는 워드프로세서를 사용하여 영어텍스트구문을 작성하는 사용자들의 영어작문능력을 개선하는 방안을 제시하고자 한다. 컴퓨터와 IT기술의 발달로 영어작문능력 향상을 위한 컴퓨터보조언어학습이 보편적으로 사용되고 있다. 기존의 프로그램들은 일부 단어의 철자, 접속사의 필요성, 주어-동사의 수일치 등과 같은 몇몇 문법오류사항을 인식하여 표시해주는 기능이 있다. 그러나 사용자가 작성한 영어문장의 적절성에 대한 소수의 오류사항을 알려주고 있지만 영어문장에서 가장 흔하게 사용되고 있는 명사구성립의 적법성에 대한 오류인식은 하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 워드프로세서의 문장오류인식 프로세스에 명사구성립인식 기능을 추가하여 더 나은 오류인식기능을 갖추도록 개선하여 사용자 편의성 및 문장적법성을 향상시키는 방안을 제시한다. 제안 방법은 문장 내에 사용된 명사를 추적하여 해당 명사가 문장요소로 사용되기 위한 최소단위인 명사구성립 여부를 확인하고 그에 따라 오류표기를 하여 사용자가 인식할 수 있도록 해준다. 사용자는 오류사항에 대한 인식을 통해 자신이 작성한 텍스트의 문장 적법성을 확인하고 수정하면서 문장작성 능력 및 적절한 어법의 사용에 대한 이해도가 증가할 것이라 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.684-689
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• 2005

본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1911-1915
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• 2010

영상수위계는 카메라에 의해서 수위표를 촬영하여 촬영된 영상을 처리하여 수위값으로 변환하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비이다. 이 수위계는 기존 수위측정 장비인 부자식, 압력식, 기포식, 초음파식, 레이다식과는 달리 수위표를 촬영한 영상으로부터 수위를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 영상자료로부터 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 관측지점 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 수위관측용으로 운영 중인 영상수위계의 수위측정자료를 분석한 결과, 안개가 짙게 낀 경우, 목자판이 오염된 경우, 목자판 내에 그림자가 진 경우 등에서 수면을 인식하지 못하거나 오인식이 발생하였다. 이와 같이 수위 오 결측이 발생하는 경우에 수면을 정확하게 인식할 수 있도록 수위 측정방법을 개선하였다. 영상의 분할 이진화 처리기법, 노이즈 제거 기법, 목자판 영역내의 영상농도에 대한 히스토그램을 통해서 목자판과 수면을 구분하는 기법을 영상처리방법으로 새롭게 적용하였다. 수위 오 결측이 발생하는 영상자료를 이용하여 개선된 영상처리방법의 성능을 검증한 결과, 기존 방법으로는 수면을 전혀 인식하지 못하였던 영상이 개선된 방법을 적용하면 안개가 낀 경우에 약 97%까지, 목자판이 오염된 경우에 약 89%까지, 목자판 내에 그림자가 진 경우에 약 92%까지 수면을 인식하였다. 따라서 이와 같이 개선된 방법을 적용하게 되면 영상수위계의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.