Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.889-890
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2009
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.23-30
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1998
음성인식기술이 어떻게 변천되어 왔는가를 살펴보고, 음성인식 연구에 관한 최근의 국내외 연구동향과 앞으로의 전망에 관하여 논하고자 한다. 국외의 경우 국가적 차원에서 대규모 프로젝트를 중심으로 연구가 진행되어 음성인식 기술이 크게 발전하여 현재 일부 실용화 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 국내의 경우 1980년대부터 비교적 활발한 연구가 이루어져 최근 몇 년간 많은 발전을 가져왔다. 최근에는 대어휘 연속음성인식에서도 신뢰할 만한 결과가 많이 보고되고 있으며, 음성 인식 기술 뿐만 아니라 멀티미디어 기술을 이용한 다양한 휴먼 인터페이스를 제공하는 보다 편리한 휴대용 단말기에 관한 연구도 활발해지고 있다.
바이오 인식, 즉 지문, 목소리, 얼굴, 눈동자, 칩, 땀 등 인간이 가진 바이오 인식 정보를 기반으로 한 IT는 많은 응용이 가능하다. IT 전문가들은 모바일을 활용한 바이오 인식 비즈니스야말로 21세기의 새로운 광맥이 된다고 믿고 있다. 바이오 인식 기술은 가트너 그룹 및 미국 MIT 대학의 '21세기 유망 20대 기술' 중 하나로 선정되기도 하였으며 타 IT 산업에 비해 10~20% 이상의 높은 성장률을 보일 것으로 예상하고 있다 본 논문에서는 이와 같은 바이오 인식 기술을 모바일장치에 적용한 최신 사례들을 분석하고 동향을 소개한다.
얼굴 표정 인식은 인간 중심의 human-machine 인터페이스의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 얼굴 표정 인식 기술은 주로 얼굴 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 모델을 통하여 각 감정의 범주로 분류한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 표정 인식 기술에 사용되는 표정 특징 추출 기법과 표정 분류 기법을 설명하고, 각 기법에서 많이 사용되고 있는 방법들을 간략히 정리한다. 또한 각 기법의 특징들을 나열하였다. 또한 실제적 응용을 위해서 고려해야할 사항들에 대하여 제시하였다. 얼굴 표정 인식 기술은 인간 중심의 human-machine 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 로봇 분야에서도 활용 가능할 것으로 전망한다.
인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.12
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pp.91-100
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2014
In this paper, we categorize existing human gesture recognition technologies to camera-based, additional hardware-based and frequency-based technologies. Then we describe several representative techniques for each of them, emphasizing their strengths and weaknesses. We define important performance issues for human gesture recognition technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Our analyses show that camera-based technologies are easy to use and have high accuracy, but they have limitations on recognition ranges and need additional costs for their devices. Additional hardware-based technologies are not limited by recognition ranges and not affected by light or noise, but they have the disadvantage that human must wear or carry additional devices and need additional costs for their devices. Finally, frequency-based technologies are not limited by recognition ranges, and they do not need additional devices. However, they have not commercialized yet, and their accuracies can be deteriorated by other frequencies and signals.
The personal identification based on the biometrics has emerged as one of the new trend. This study attempted to explore and examine the user recognition in the use of the personal identification based on the biometrics in the respect of self-efficacy, trustiness, security, and safety alongside the effect of the recognition on the future use intention through survey. The result of this study demonstrated the effect on the use intention of the perceived trustiness and ease of the fingerprint identification, perceived ease of the iris identification and the perceived trustiness of the vein identification. The result of this study is expected to suggest direction on the application of the biometrics considering user recognition.
본고에서는 인지증강을 위한 서비스, 경험정보 인식 기술과 경험정보 모델링 기술에 관한 동향을 살펴본다. 경험정보 기반 인지증강 서비스를 위해 기존의 센서 데이터 중심의 인식 기술과 더불어 개인 경험상황의 특징을 고려한 인식기술에 관한 연구와 다수의 이질적인 경험 데이터를 기반으로 한 사용자 특정 패턴분석을 위한 경험정보 모델링 및 분석 기법에 관한 지속적이고 폭넓은 연구가 필요하다.
동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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