• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1171-1172
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• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.74-77
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• 1999

본 논문에서는 본 연구실에서 개발한 주소 음성인식 시스템의 인식 속도를 개선시키기 위하예 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 기존의 가변 프루닝 문턱치는 일정 프레임이 경과하면 일정 값을 가진 문턱치를 계속하여 감소시켜나가는 방법을 반복하기 때문에, 불필요한 탐색공간을 탐색하게 된다. 본 논문에서 새로이 제안하는 가변 프루닝 문턱치를 채용하는 방법은 처음 일정 구간이 경과되면 일정 문턱치를 감소시키나, 다음 일정 프레임에서는 탐색되어야할 후보에 따라서 문턱치를 변화시켜 프루닝시키기 때문에 탐색공간을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 본 연구실에서 개발한 한국어 주소 입력 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 48개의 연속 HMM 유사음소단위(Phoneme Like Units; PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, .사용환경 변화에 의한 인식성능의 저하를 최소화하기 위해 최대사후 확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation; MAP)을 사용하며, 인식알고리즘으로는OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하고 있다. 남성화자 3인에 의한 75개의 연결주소명을 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 고정 프루닝 문턱치를 적용한 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.26초였고, 기존의 가변 프루닝 문턱치의 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.1초인 데 비하여, 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용찬 경우에는 인식률 저하없이 인식 시간이 4.34초로, 기존에 비해 각각 0.92초, 0.76초 인식 시간이 감소되어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.는 달리 각 산란 영역에서 그 지수는 1씩 작은 값을 갖는다.향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ耀Ā삱?⨀؀Ā Ā?⨀ጀĀ耀Ā?돀ꢘ?⨀硩?⨀ႎ?⨀?⨀넆돐쁖잖⨀쁖잖⨀／ࠐ?⨀焆덐瀆倆Āⶇ퍟ⶇ퍟ĀĀĀĀ磀鲕좗?⨀肤?⨀⁅Ⴅ?⨀쀃잖⨀䣙熸ጁ↏?⨀

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.5
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• pp.9-13
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• 2009

Modal parameters including resonant frequencies and mode shapes are heavily utililized in most damage identification throries for structural health monitoring. However, extracting modal parameters from dynamic responses needs postprocessing which inevitably involves errors in curve-fitting resonants as well as transforming the domain of responses. In this paper, the applicability of a damage identification method based on free vibration responses to the in-sevice responses is experimentally verified. The experiment is performed via applying periodic and nonperiodic moving loads to a simply supported beam and displacement responses are measured. The moving load is simulated using steel balls and a downhill device. The damage identification results show that the in-service response may be applicable to identifying damage in the beam.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.5
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• pp.67-75
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• 2016

This study focused on university students' risk perception of cybercrime through media exposure. For this purpose, I tried to figure out the results of risk perception on cybercrime with 8 factors. As a result, the lowest type of cybercrime was internet fraud, and it was caused by media type and degree of exposure, where university students get information about cybercrime. There's a difference of students' risk perception by media type, news media was the best. Depending on the media of the environment, even in the area of cyber crime there is a difference of perception of risk for each individual. And it can be confirmed that the risk perception in response to the exposure of the media has changed.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.6
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• pp.103-113
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• 2011

In this paper, we propose gesture recognition based 3D Serious Games to prevent dementia. These games are designed to enhance the effect of preventing dementia by helping increase brain usage and physical activities of users by the entire body gesture recognition. The existing cameras used for gesture recognition technology are limited in terms of recognition ratio and operation range. For more stable recognition of the body gestures, we recognized users with a 3D depth camera, obtained joint data of users, and analyzed joint motions to recognize gestures of the body. Game contents were designed to practice memory, reasoning, calculation, and spatial recognition focusing on the atrophy of brain cells as a major cause of dementia. Game results of each user were saved and analyzed to measure how their recognition skills improved.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.86-99
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• 2011

Due to the uncertainty of intention recognition for behaviors of users, the intention is differently recognized according to the situation for the same behavior by the same user, the accuracy of user intention recognition by minimizing the uncertainty is able to be improved. This paper suggests a novel ontology-based method to recognize user intentions, and able to minimize the uncertainties that are the obstacles against the precise recognition of user intention. This approach creates ontology for user intention, makes a hierarchy and relationship among user intentions by using RuleML as well as Dynamic Bayesian Network, and improves the accuracy of user intention recognition by using the defined RuleML as well as the gathered sensor data such as temperature, humidity, vision, and auditory. To evaluate the performance of robot proactive planning mechanism, we developed a simulator, carried out some experiments to measure the accuracy of user intention recognition for all possible situations, and analyzed and detailed described the results. The result of our experiments represented relatively high level the accuracy of user intention recognition. On the other hand, the result of experiments tells us the fact that the actions including the uncertainty get in the way the precise user intention recognition.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.773-778
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• 2009

This paper studied the training methods less affected by the emotional variation for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotional variations on the speech signal were studied using speech database containing various emotions. The performance of the speech recognition system trained by using the speech signal containing no emotion is deteriorated if the test speech signal contains the emotions because of the emotional difference between the test and training data. In this study, it is observed that vocal tract length of the speaker is affected by the emotional variation and this effect is one of the reasons that makes the performance of the speech recognition system worse. In this paper, vocal tract normalization method is used to develop the robust speech recognition system for emotional variations. Experimental results from the isolated word recognition using HMM showed that the vocal tract normalization method reduced the error rate of the conventional recognition system by 41.9% when emotional test data was used.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.35-38
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• 1998

웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용한 정보검색 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 Hypertext Word를 인식할 수 있는 거승로 기존의 웹 브라우저를 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보여지는 고정되지 않고 계속 하여 변화하는 인식후보를 인식하기 위해 당 연구실에서 개발한 가변 어휘 인식기를 사용하였다. 시스템은 windows 95/NT 환경에서 개발되었으며, 사용자가 새로운 인터페이스를 배울 필요 없이 바로 사용할 수 있도록 사용자 편의성 부분도 고려하여 개발되었다. 개발된 시스템은 독립 환경, 독립 화자에 대해 실험한 결과 130여개의 단어에 대해 편균 90% 정도의 인식성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.569-573
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• 2008

패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.5 no.2
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.