부분공간 인식기는 Karhunen-Loeve (KL) 변환을 기반으로 하는 대표적인 패턴인식 방법이다. 이 부분 공간 인식기는 고차원의 패턴을 저차원의 부분공간에 나타내어 인식을 한다. 그러나 차원 감축으로 인한 정보의 손실로 principal components가 유사하게 나타나는 패턴간에는 분별이 어려워지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 부분공간 인식기의 단점을 해결하기 위해 일반적으로 무시되는 minor components로 표현되는 패턴의 노벨티 성분을 이용하는 결합된 다중 노벨티 신경망 인식기를 제안하고 부분공간 인식기와 결합을 통해 인식률을 제고하는 방법을 제시한다. 필기체 숫자 데이터베이스에 대해서 제안한 인식기를 구성하고 특성을 분석한다. 제안한 방법은 다른 인식기들에 비해서 신경망에 사용된 가중치의 수는 증가하지만 가장 우수한 인식 성능을 나타내었다.
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
창의력, 비판적 사고력, 의사소통역량, 그리고 협업역량으로 대변되는 대학의 미래 학습 및 혁신 역량 교육을 효과적으로 지원하기 위해 대학도서관의 공간혁신이 과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 이용자와 사서의 관점에서 대학도서관 공간에 대한 인식 및 수요를 파악하고 이를 통해 공간혁신의 방향성 수립을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 본 연구를 위해, 이용자와 사서를 위한 각각의 설문지를 설계하고 대학도서관의 이용자 363명과 대학도서관 사서 186명의 응답을 수집하여 그들의 도서관 공간 및 공간서비스에 대한 인식과 수요를 분석하였다. 그리고 이용자의 공간에 대한 인식은 이용자의 특성별, 이용행태별 차이를 분석하고, 사서의 공간에 대한 인식은 소속도서관 규모, 사서의 인구통계학적 특성별로 차이를 분석하였다. 또한 공간 및 공간서비스에 대한 인식은 이용자와 사서간 차이분석을 실시하였다. 본 논문의 결과는 수요자 기반의 도서관 신축이나 공간 재구성 계획 시 참고할만한 자료가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.
본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
이 논문은 문맥 독립 화자인식에 사용될 벡터 양자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 특징 벡터 공간을 분할하여, 양자기 설계 시 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 저자가 제안한 문맥 종속 화자인식을 위한 준비반복 벡터 양자기 설계법의 벡터 공간에 대한 일반화이다. 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 종래의 설계법이 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 또한 공간 분할 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 특징 벡터 공간을 분할한 공간 분할 군집을 이용함으로써 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 각 양자 영역은 공간 분할 군집의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 각각의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 셋째, 공간 분할 군집은 특징 벡터 집합에 대해 표본 벡터 생성법(CSVQ1, 2), 특징 벡터 공간에 대해 균일 초격자 구조 생성법(CSYQ3)으로 형성하였다. 수치 실험은 화자 10명이 발성한 50개의 문장에 대해 문맥 독립 화자인식 실험으로 수행되었다. 특징계수는 12차 멜켑스트럼 벡터를 사용하였고 각각의 공간 분할 코드북 생성법에 대해 코드북 크기를 32부터 128까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 표본 벡터 생성법을 사용한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 설계에 필요한 계산량이 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어 문맥 독립 화자 인식에 새로운 대안이 되며 또한 특징 벡터 공간을 설정할 수 있는 다양한 응용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.
센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.
직관력은 현대와 같이 급변하는 사회에서 어떤 문제의 상황을 전체적으로 파악하거나 그 본질을 인식하는데 매우 중요하다. 특히 공간 직관력은 매일을 공간 속에서 생활하고 있는 우리에게는 더욱 소중한 교육적 대상이 된다. 공간 직관력은 눈에 보이는 구체물이나 감각적으로 받아들여진 사물을 통하여 그 배후에 있는 공간으로서 추상적, 이상적인 것을 감지할 수 있는 힘이다. 수학교육학적 관점에서 보면 공간 직관력에는 시각화(도형을 인식하는 능력, 도형을 구성하는 능력 등), 공간적 관계(도형이나 공간의 확장을 이해하는 능력 등), 공간적 방향 파악(위치를 파악하는 능력 등)을 포함한다. 본 연구에서는 이들 공간 직관력을 육성하기 위하여 초등학교 교육과정과 연계하여 적절한 학습 내용 및 방법을 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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