전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
기반 명사구는 명사구 내부에 다른 명사구를 포함하지 않는 명사구로 정의된다. 이러한 기반명사구인식은 구문해석의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 많이 사용되어 왔다. 효과적인 기반 명사구인식을 위해서는 올바른 학습자질의 선택과 적절한 문맥의 범위의 설정이 중요하다. 이러한 관점에서 기존의 연구에서는 여러 가지 학습자질과 문맥의 범위로 기반명사구를 인식하였다. 하지만 기존의 연구들에서는 학습자질로 단순한 어휘, 품사, 띄어쓰기 정보만을 사용하여 좁은 범위의 문맥정보만을 사용하였다. 본 논문에서는 한국어의 기반 명사구 인식을 위해 학습의 자질로 어절의 중심어를 사용하는 HMM모델을 제안한다. 본 논문의 방법을 통해 정확률 94.3%, 재현률 93.2%의 성능을 얻었다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 IC칩과 무선을 통해 식품, 동물, 사물 등 다양한 개체의 정보를 관리할 수 있는 첨단 인식 기술이다. 기존에 널리 사용되고 있는 바코드가 일정한 방향으로 인쇄된 내용을 리더기를 이용해야만 인식하는데 비하면 RFID는 초소형칩(IC)을 내장해 무선 주파수로 추적하기 때문에 인식범위가 넓고 인식 속도 역시 매우 빠르다. 뿐만 아니라 담을 수 있는 정보량에서도 모델에 따른 차이는 있지만 바코드와는 비교가 되지 않을 정도로 많다.
본 논문에서는 영상처리기(image processor)가 내장되어 있지 않은 영상획득기(frame grabber) CCD 카메라만을 가지고 2차원 및 3차원 운동 측정과 분석을 위한 실시간 마커 인식 알고리즘을 개발하였다. 검색 범위의 축소를 통해 마커 출현 예상 위치를 추정하는 추적 알고리즘을 제시하며, 예상 범위 내에서 실제 마커를 탐색하는 알고리즘으로서 전화면 검색기법, 회오리 검색 기법, 사방팔방 기법을 제시하며, 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘들은 실시간 마커 인식을 위해 검색 대상의 범위를 축소하는데 그 목적을 두었다. 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘은 기존의 외곽선 축출 방법보다 빠른 중점 축출 알고리즘이다.
현재에 주로 개발되어 상용화가 시작되고 있는 음성인식 시스템의 대부분은 단어인식을 기분으로 하는 시스템으로 적용 단어수를 늘려줌으로서 인식범위를 늘일 수 있으나, 그에 따라 검색해야하는 단어수가 늘어남으로서 전체적인 시스템의 속도 및 성능이 저하되는 경향이 있다. 이러한 단점의 극복을 위하여 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)과 GA(Genetic Algorithm)를 이용한 한국어 음성의 음소단위 인식 시스템을 구현하였다. 음성 특징으로는 LPC Cepstrum 계수를 사용하였으며, 인식시는 인식대상이 되는 단어에 대하여 GA(Genetic Algorithm)을 통하여 각 음소를 분리하고, 음소단위로 학습된 HMM 파라미터를 적용하여 인식함으로써 각각의 음소별 가능하도록 하는 방법을 제안하였다.
생체인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를인증하는 기술로서, 그 필요성 및 효용성으로 인해 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 이에 국제표준화 기구인 ISO에서 생체인식 기술과 관련된 여러 가지 표준안을 개발중이다. 생체인식 기술 표준 중 생체인식 API와 생체인식 데이터 교환포맷 표준이 가장 핵심이 되는 표준이라고 할 수 있다. 본 고에서는 ISO에서 추진중인 생체인식 표준화 동향의 전반을 살펴보고, 생체인식 API 및 생체인식 데이터 교환포맷에 대해 상세히 분석한다.
RFID 시스템은 주파수마다 다른 인식 거리를 가지며, 장거리 시스템의 900MHz의 경우 1m에서 최대 10m까지 인식 범위를 가진다. 주파수는 거리에 의하여 해당 파장이 감쇠하는 현상이 생하며, PSK 질문기에서 발생하는 전파는 1/4파장 변화에 의하여 출력 신호 극성이 반전되며 허용 인식범위 내 응답기에서도 적합한 통신이 안되는 영역이 발생하였다. 본 연구에서는 900MHz RFID 장비를 기본으로 안테나와 태그의 위치를 변경하여 테스트를 진행하여 어떤 지정에서 음영구역이 발생하는지 테스트를 진행하고, 문제점이 발생하는 원인에 대하여 논하며 이런 문제점을 해결하기 위하여 일본에서 2.4GHz RFID 응답기에서 사용하는 베이스 밴드 FSK 변조회로를 기반한 900MHz RFID 응답기 설계방안을 제안한다.
일반적으로 타이어의 정보를 알기 위해서는 운전자나 정비사가 직접 타이어를 육안으로 타이어의 측면의 정보를 확인하거나, 타이어의 측면을 사진을 찍어 확인하는 방법을 이용한다. 이러한 방법은 개개인의 직접 인터넷으로 정보를 알아 봐야하고, 사진 찍을때의 환경에 따라 정보가 틀려져, 이는 개개인의 긴간적인 부담과 정보의 오차가 발생하게 된다. 그래서 본 논문에서는 측면의 타이어 정보 인식을 더욱 더 정확하고 시간적인 부담을 줄이기 위해 범위 레이저 센서를 이용하여 타이어의 옆면을 체크 하는 시스템을 개발하여 객관적이고 정확한 판단을 내릴 것이다.
본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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