• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.9-10
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• 2011

패턴인식 문제의 학습을 위하여 여러 형태의 오차 함수들이 제안되었다. 이 논문에서는 이들 오차함수들에 대하여 그 특징을 통계학적으로 분석하여 비교하였다. 이 분석결과는 패턴인식기의 학습에 있어서 적합한 오차함수를 선정하는 이론적 토대를 마련해준다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2012년도 전기공동학술대회 논문집
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• pp.133-133
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• 2012

본 연구에서는 현재의 실내 위치인식시스템에 있어서 오차 발생 문제점을 초전센서를 이용하여 보완하였다. 기존의 CSS기술은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) 기반의 위치인식시스템을 구현하는 기술로 사용되고 있으나 전파의 반사 및 간섭에 의해 레인징의 오차가 크게 발생하고 수신 감도가 현저하게 떨어지는 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 환경적인 제약을 받는 공간에서 CSS을 이용한 SDS-TWR과 초전센서를 사용하여 수신불량과 오차를 줄여 사용자의 위치인식을 가능하도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2263-2268
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• 2010

본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5C호
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• pp.364-370
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• 2005

얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2488-2492
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• 2011

현재 무선 통신기술의 발전으로 위치기반 서비스 및 위치 인식의 중요성이 증가하는 추세이다. 여러 위치 인식 기법 중에서 삼변측량 기법이 대표적이다. 그러나 삼변측량 기법에서는 장애물이나 실내 주변 환경의 변화로 인하여 거리 오차가 발생하면 정확한 위치 인식을 할 수 없다. 위치 인식을 향상시키는 기존 삼변 측량 인식 기법에 대한 연구가 많이 있었지만, 삼변측량 위치인식 기법에 대한 체계적인 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 기존의 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치 인식의 오차를 줄이는 기법들을 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1800_1801
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• 2009

본 논문에서는 실내 환경에서 신호세기를 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication)인식 방법과 신호의 도착 시간 차이를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival )인식 방법을 이용하여 태그 위치 측정 및 오차 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 물체 위치 인식을 위해 기존의 제안된 거리에 따라 발생하는 경로손실(Path Loss) 방정식과 신호의 도착 시간차이를 이용하여 태그를 인식한 다음 삼각측량법과 SX 알고리즘을 이용하여 태그의 위치를 측정한다. 또한, 실내 환경의 다양한 오차를 포함하고 있는 태그의 위치 측정 데이터에 대해 확장된 칼만 필터를 사용하여 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권1호
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• pp.80-86
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• 2013

본 논문에서는 실내환경에 적합한 3차원 위치인식시스템의 설계를 위해 비컨노드 확장 기반의 3차원 위치인식시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 실제 이동노드가 위치한 좌표에 대한 오차를 각각 계산하여 제안하는 3차원 위치인식 보정알고리즘의 위치인식률을 분석하였다. 실험결과, 제안한 위치인식알고리즘을 적용한 3차원 위치인식시스템의 오차거리는 제안한 알고리즘을 적용하지 않은 경우에 비해 오차거리가 평균 0.47m 더 적은 것으로 나타났다. 그리고 천장을 기준으로 천장과 이동노드와의 거리가 1.5m 및 2.5m인 경우에 대해 각각 실험한 결과, 12개의 좌표에 대한 위치인식 평균 오차거리는 1.5m의 경우가 2.5m 경우 보다 0.38m 더 낮음을 확인하였다. 비컨노드 확장과 좌표공간 분해 기반의 3차원 위치인식알고리즘은 3차원 위치인식에서 센서의 조건과 성능차이로 인해 발생하는 서비스 품질의 저하를 향상시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1248-1253
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• 2010

본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하기 위하여 균등거리비율 개념을 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 위치인식 측정 성능을 분석하였다. SDS-TWR의 Ranging 오차는 실험에 의하면 비콘노드와 이동노드의 특정 거리구간에서 평균 1m~8m로 측정되었다. 그러나 제안한 AEDR에 의한 위치인식 성능은 실험을 통해 전체적으로 교내 강당과 복도 모두에서 SDS-TWR 보다 4배 정도 우수하였으며, 측정된 3~10m 이상의 위치인식 오차를 평균 2m 내외로, 3m 이내의 위치인식 오차를 평균 1m 내외로 각각 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 AEDR은 LOS(Line Of Sight) 보다 NLOS(Non Line Of Sight)에서 훨씬 더 위치인식 보정 성능이 우수함을 나타내며, 대부분의 센서 네트워크의 환경이 NLOS임을 고려할 때 AEDR이 실제환경에서의 위치인식에 큰 도움을 줄 수 있다고 판단된다.