• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2012.06a
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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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.6
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• pp.2263-2268
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• 2010

In this paper, the hybrid compensation algorithm($A_{HB}$) for localization using the Compensation Algorithm distance($CA_d$) and the Algorithm of Equivalent Distance Rate(AEDR) in SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) is suggested and the performance of the proposed algorithm is analyzed by practical experimentations. From experimentations, it is confirmed that the errors are reduced in 28 coordinates of total 32 coordinates in the experimental region and the errors are reduced about above 70% in the assigned 3 type error level ranges by $A_{HB}$. Also, it is analyzed that the average localization error is reduced from 2.67m to 1.19m as 55.4% in total 32 coordinates by $A_{HB}$ and the error compensation capability of $A_{HB}$ is very excellent as above 90%. From above results, we have seen that the error reduction ratio and error compensation capability of $A_{HB}$ is more excellent than each $CA_d$ or AEDR.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.5C
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• pp.364-370
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• 2005

The first step of face recognition is to align an input face picture with database images. We propose a new algorithm of removing registration error in eigenspace. Our algorithm can correct for translation, rotation and scale changes. Linear matrix modeling of registration error enables us to compensate for subpixel errors in eigenspace. After calculating derivative of a weighting vector in eigenspace we can obtain the amount of translation or rotation without time consuming search. We verify that the correction enhances the recognition rate dramatically.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2488-2492
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• 2011

Currently, the importance of location-based services and location awareness has been grown due to the advancement of wireless communication technologies. Among several localization techniques, the trilateration localization is one of major localization techniques. However, distance estimation errors caused by obstacles and indoor environment changes lead to inaccurate localization. Although there are existing trilateration localization methods, they have focused on addressing a few problems of trilateration location approaches without detailed analysis. This paper analyzes existing trilateration location methods and evaluate their performance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.1
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• pp.80-86
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• 2013

The 3-Dimensional(3D) localization system based on beacon expansion and coordinate-space disassembly for the design of the 3D localization system in indoor environment is proposed and the performance of the proposed system is analyzed in this paper. The localization ratio of the 3D localization system adapts the proposed algorithm is analyzed by the calculation of errors occurred in the coordinates that the mobile node locates. It is indicated that the average error distance of the 3D localization system adapts the proposed algorithm is less than that of the 3D localization system not adapts the proposed algorithm as 0.47m. The localization average distance error in 12 coordinates is indicated that the 1.5m case is less than 2.5m case as 0.38m by some experimentations under the condition that the distances between the ceiling and the mobile node are 1.5m and 2.5m measured from the ceiling respectively. It is seen that the 3D localization system based on beacon expansion and coordinate-space disassembly can improved the degradation of the quality of service that is caused by some conditions and performance differences in sensors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.4
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• pp.1248-1253
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• 2010

In this paper, the compensation algorithm for localization using the concept of equivalent distance rate(AEDR) in order to compensate ranging error in the SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) is proposed and the performance of the proposed algorithm is analyzed by the localization experiments. The ranging error of the SDS-TWR in the distance between mobile node and beacon node is measured to average 1m~8m by ranging experiments. But it is confirmed that the performance of the localization by the AEDR is better than that of the SDS-TWR 4 times in university auditorium and corridor, and the localization error of above 3~10m is reduced to average 2m and that of below 3m is reduced to average 1m respectively. It is concluded that the AEDR is superior to the NLOS(Non Line Of Sight) than LOS(Line Of Sight) in performance of ranging compensation for localization, and the AEDR is more helpful to localization systems practically considering the environment of sensor networks is under NLOS.