근래에 들어 사료자동급여기에 대한 인식에 있어서 많은 변화가 생겨났다. 급여기에 대한 올바르지 못했던 인식과 무수한 소문들이 하나 둘씩 원인이 규명이 되어감에 따라서 급여기에 대한 필요성이 한층 증대 되고 있는게 현실이다. 이에 자동급여기가 보급되면서 일어났던 문제점과 해결책 그리고 필요성을 필자의 경험에 입각하여 기술해 보고자 한다.
본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 모니터링 하려는 인식대상물에 태그를 부착하여 무선주파수를 이용하여 인식대상물의 데이터를 인식하는 기술로서 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 물류 및 제조에서 많은 도입이 시도되고 있다. 4RFID는 특정 인식지역 내의 모든 태그들을 인식한다. 이러한 점이 RFID가 갖는 장점 중 하나이다. RFID의 인식 메커니즘은 복수 태그들을 동시에 인식하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 RFID 하드웨어만으로는 인식되는 태그의 이동방향, 순서, 적합성 등을 판단하기 어렵다. 이러한 문제점들은 실제 RFID 현장 적용 시에 예기치 못하는 문제점들을 발생시키는 원인이 되어왔다. 그 중 대표적인 문제점으로 단일 RFID 게이트에서의 입/출고 판단의 어려움과 서열화된 인식대상의 서열 판단의 어려움, 그리고 고스트 인식을 들 수 있다. 고스트 인식이란 협소한 장소에서 태그가 부착된 인식대상이 이동할 때 정해진 프로세스와는 무관한 RFID가 해당 인식대상을 인식하여, 혼란을 야기시키는 것을 말한다. RFID 개발자는 이러한 문제를 적용 사례마다 분석하여 해결해야 하며, 프로그램을 통해 해결하지 못하는 경우에 RFID 시스템을 다시 설치해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 인식대상의 방향인지, 서열인지, 인지 적합성 검증과 관련하여 인식대상을 인식할 때 획득되는 기본 데이터들을 이용하여 문제를 해결할 수 있는 알고리즘과 이를 모듈화하여 현장 적용 시에 캡처링 애플리케이션의 개발 시간을 단축할 수 있는 시스템을 개발한다.
본 논문에서는 화소에서의 방향성을 이용하여 필기체 한글 인식에 유용한 세선화 알고리듬을 제안하였다. 세선화하기 전에 방향성 검출을 시행한다. 검출된 방향성에 의해서 직선과 사선으로 분류한다. 직선성분에는 Rutovitz crossing number를 이용한 알고리듬을 적용한다. 사선성분에는 Hilditch crossing number를 이용한 알고리듬을 적용한다. 제안한 알고리듬을 이미 제안된 다른 6가지의 세선화 알고리듬을 적용한 세선화 영상들과 성능을 비교하였다. 비교 항목으로는 기준 골격선과의 유사도, 잔가지 수, 그리고 자소 분리율 등이 사용되었다. 실험은 570개 문자에 대해서 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리듬은 유사도와 필기체 한글 인식에 많이 사용되는 자소 분리율에서 6개 비교 대상 중에서 가장 우수한 결과를 보였다.
이 연구는 의료기기 효용성 인식에 관한 치위생학과 전공 대학생들의 주관성을 진단하고, 기능적인 측면에서 세부적인 유형적 효과요인들을 짚어봄으로써 향후 의료기기의 효용성의 인지 방향성을 알아보고자 한다. 연구결과, Q방법론을 이용하여 총 3가지의 유형으로 분석되었다. 즉, 결과내용은 제 1유형[(N=11) : 안전 및 광고의 중요성1(Safety & Importance of Advertising 1)], 제 2유형[(N=9) : 안전 및 광고의 중요성2(Safety & Importance of Advertising 2)], 제 3유형[(N=10) : 안전 및 내구성(Safety & Endurance)] 등으로 분류되었다. 이처럼, 분석된 내용은 각각 차별적인 것으로 정리되었다. 추후, 본 연구는 발전적인 대안책을 제공하고, 의료기기 효용성 인식에 관한 연구방향에 보다 심도 있는 접근 유형을 확인하는데 의미를 두었다.
컨투어렛 변환은 2차원의 웨이블렛 변환을 확장한 개념으로 다중스케일과 방향성필터뱅크를 이용한다. 이러한 컨투어렛 변환은 웨이블렛 변환의 특징인 다중스케일과 시간-주파수의 지역적 특성뿐만 아니라 방향성분에 대해서도 풍부한 정보를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다 본 논문에서는 컨투어렛 변환과 주성분분석기법을 이용하는 융합기법에 의한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 컨투어렛 변환에 의해 얼굴영상을 방향성 부대역 영상으로 분할한 후, 주성분분석기법을 이용하여 방향성분별로 분할된 각각의 부영상에 대하여 특징벡터를 산출한다. 그리고 최종 단계에서는 각각의 대역별로 산출된 매칭도를 효과적으로 융합할 수 있는 융합기법을 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상과 CBNU 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 웨이블렛 변환을 이용한 방법에 비해 향상된 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
동작 인식은 동작을 인식하여 처리하는 기술로 사용자에게 편이성과 직관성을 제공한다. 이러한 장점 때문에 동작 인식 기술은 군사, 의료, 교육 등 여러 분야에 융합되어 응용되고 있다. 특히, 게임 분야에서 동작 인식은 실제 동작과 유사하게 플레이할 수 있다는 장점 때문에, 의료, 군사, 교육 등의 분야와 융합되어지고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 동작 인식 게임의 융합 발전 방향을 논하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 동작 인식 기술 현황과 게임을 살펴보고 동작 인식 게임의 문제점과 개선 방안을 기술한다. 본 논문은 국내 동작 인식게임의 융합 경쟁력을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다.
음성 인식 연구는 유사음소 단위의 인식시스템을 구축하는 방향과 단어 단위의 인식시스템에서의 효율을 최대화하는 방향으로 이루어지고 있다. 이중 유용한 유사음소 단위의 인식시스템 구현을 위해서는 음소의 경계 검출 문제와 검출된 음소에 대한 인식률 향상 문제가 해결되어야 한다. 기존의 LPC(Linear Predictive Coefficient) 방법들은 기준 음소데이터의 LPC와 입력 음성프레임의 LPC 사이의 거리를 Itakura-Saito 방법으로 구하여 음소의 경계를 검출하였으며, 근래에는 MFCC(Mel-Frequency-Cepstrum Coefficient)를 이용하여 스펙트럼의 천이부분을 음소의 경계로 검출하는 방법들이 제안되어왔으나 이러한 방법들은 공통적으로 적응성이 미비하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 음소경계검출을 위해서는 auto-correlation을 이용하고 음소인식을 위해서는 적응성이 뛰어난 다층 Feed-Forward 신경망을 사용하는 새로운 인식시스템을 제안하였다 제안하는 시스템은 기존의 방법들보다 적응성이 뛰어나고 특징추출부분과 인식 부분의 알고리듬이 독립적이라는 장점을 가지며 프레임단위의 음소인식시스템의 구현 가능성을 확인해 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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