본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.
재미있는 게임을 만들기 위해 다양한 측정기법들이 개발 과정에서 사용된다. 경험적인 부분에 대해서는 측정 및 분석이 어렵기 때문에 일반적으로 데이터를 수치화하기 쉬운 부분에 대해서만 측정, 분석하게 된다. 이는 게임의 재미는 경험적인 부분이 중요하다는 점에서 한계가 명확한 방법이다. 본 연구는 게임을 진행하는 사용자의 경험을 손쉽게 수치화하기 위하여 게임 사용자의 안면을 인식하고 인식된 정보로부터 감정 변화를 측정하는 기술을 활용하는 시스템을 제안한다. 시스템은 게임을 진행하는 사용자의 안면으로부터 실시간으로 감정을 인식하고 수치화하여 기록한다. 이렇게 기록된 데이터에는 시간 및 게임 진행과 관련된 수치, 안면으로부터 인식된 감정에 대한 수치 등이 포함된다. 기록된 데이터를 이용하면 특정 시점에서 게임이 사용자에게 어떤 감정을 유도하는지 판단할 수 있게 된다. 본 연구의 시스템을 활용하여 기록된 경험적인 부분에 대한 수치 데이터는 게임을 개발자의 의도대로 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
온라인 필기 한글 인식 연구 중 HMM 네트워크를 기반으로 한 방법이 흘려 쓴 한글 인식에 있어서 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만, 또박또박 쓴 정서체 한글 인식에 대해서는 때때로 예측하지 못한 결과를 출력하기도 한다. 필기자가 정성 들여 필기했을 경우 보다 일관성 있는 인식 결과를 출력할 수 있는 것이 중요하다. 또한 계산 능력이 떨어질 수밖에 없는 휴대용 컴퓨터에서의 활용을 위해 인식 속도의 향상도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정서체 인식률 및 인식 속도 개선을 위해 16-방향 체인코드 대신 구조적 정보를 포함하는 새로운 코딩 방식을 제안하고자 한다.
스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.
실외에서의 위치추적은 GPS(Global Positioning System) 등의 다양한 방법이 활용가능하다. 하지만 실내에서는 사용이 어려워 비전, RFID 및 Zigbee 등을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 비교적 비용 효과적으로 구축이 가능한 수동형 RFID 태그를 기반 이동형 로봇의 위치 추적 알고리즘을 제안하도록 한다. 총 7 종의 태그에 대하여 각 태그가 가지고 있는 특성을 실험을 통하여 분석하고 분석한 결과에 따라 태그를 배치하여 효과적으로 로봇의 이동에 따른 위치 추적 및 이동방향 예측방법을 기술한다. 제안하는 방법을 실험실 환경에서 레고 마인드스톰을 활용하여 그 효용성을 나타내도록 한다.
본 논문에서는 랜드마크를 활용한 카메라의 외곡에 대한 보정 기술을 제안한다. 이를 위해 OpenCV를 활용하여 랜드마크와 카메라로 부터 입력받은 영상의 매칭점을 비교하여 매칭 결과를 도출하며 매칭된 결과를 시스템 관리자에게 알려 줌으로써 카메라의 외곡을 확인 할 수 있다. 또한 제안한 방법을 활용하여 카메라의 외곡뿐만 아니라 외곡 각도 계산 까지 가능함에 따라 외부 환경으로 인한 카메라의 각도 변환에 대응 할 수 있으며 시스템 사용자의 편의성 및 비용 감소에도 도움이 될 것이다.
최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 해군의 향후 군사용 드론 활용 가능방안을 제안한다. AI, 자율주행 등의 4차 산업혁명 기술들과 함께 상용분야에서는 이미 다양한 드론 활용방안들이 제시되고 있으며, 육군은 이에 발맞춰 2018년 10월 드론봇 전투단을 창설하여 운용 중에 있다. 하지만 아직 해군의 군사용 드론 운용 및 활용방안 등에 관한 연구는 미진하며, 따라서 현재 해군의 군용 드론 활용현황을 살펴보고 객체인식, 자율주행 등의 최신기술과 상용활용 사례 등을 군에 접목시켜 앞으로의 활용 가능방안에 대해서 제안하고자 한다.
야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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