이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.
최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.
본 논문은 영상 처리 기법을 이용한 차량 조수석 탑승자 인식 방법을 제안하였다. 이 방법은 차량 내에 장착된 카메라로부터 실시간으로 동영상을 획득하여 조수석의 탑승자를 모니터링 하여, 조수석에 탑승자의 존재 유무와 탑승자의 자세 등을 인식한다. 본 논문의 방법은 조수석 영역의 불변 특징을 추출하고 움직임을 검출하여 탑승자의 상태를 인식한다. 실험에서 제안한 방법이 차량의 움직임과 밝기 변화와 같은 환경 변화에 강인한 인식 방법임을 보였다.
보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.
본 논문은 일반 웹페이지를 음성인식이 가능한 웹페이지로 전환하고, 이 페이지가 사용 될 수 있는 웹서비스를 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 웹서비스 소비자와 웹서비스 제공자로 구성되어 있다. 웹서비스 소비자는 다음에 설명하는 두개의 웹서비스 제공자를 호출하는 기능과 재구성된 웹페이지외 xml 문서를 저장하는 기능, xml 문서로부터 사용자의 음성과 매핑되는 URL을 검색하는 기능을 포함하고 있다. 웹서비스 제공자는 웹페이지를 변환하는 웹서비스 제공자와 음성인식 웹서비스 제공자이다. 웹페이지 변환 웹서비스 제공자는 일반 웹페이지를 분석하여 필요한 태그를 변환하는 기능과 하이퍼링크 값인 URL을 추출하는 기능으로 구성되어 있다. 사용자의 음성을 분석하고 인식하는 음성인식기는 기존의 연구에서 구현된 음성인식 웹서비스 제공자를 이용하였다.
오늘날 항만에서의 컨테이너 처리를 하지 못하고 있는 가운데 자동화 처리를 위해서는 식별자의 인식이 가장 큰 문제점을 해결하기 위해 항만에서 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 back-propagation을 사용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.
본 연구는 사업장 근로자들의 구강보건에 대한 인식과 실천정도와 관련요인을 파악하여 근로자들의 구강건강관리 및 증진을 위한 기초자료를 마련하고자 서울 경기 지역에 소재하는 산업체 근로자 133명을 대상으로 설문조사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 산업체 근로자의 구강건강 인식수준에서 충치나 치주질환 예방 인지도는 높았지만, 잇솔 외 구강위생용품의 필요성에 대한 인지도는 낮은 점수를 보였다. 구강보건관리 실천 수준의 경우, 잇솔질 시 혀 세척의 중요성에 대해 가장 높은 인식을 보였으며, 구강검진의 중요성에 대해 가장 낮은 인식을 보이고 것으로 나타났다. 2. 일반적 특성에 따른 구강보건 인식에서는 평균 소득이 200~300만원인 근로자가 다른 근로자보다 구강보건 인식이 높게 나타났다. 구강보건관리 실천에서는 일반적 특성에 따른 구강보건관리 실천이 차이가 없는 것으로 나타났다. 3. 산업체 근로자의 구강보건 행동에 따른 구강보건 인식은 최근 2년 내 구강검진 경험이 있는 자, 하루 평균 잇솔질 횟수가 3회 이상인 자, 지난 1년 간 치과 내원 경험이 있는 자, 구강보건 교육 경험이 있는 자가 구강보건인식이 높았으나 유의한 차이를 나타내지 않았다. 구강보건관리 실천은 잇솔질을 3회 이상 하는 근로자와 지난 1년 간 치과 내원 경험이 있는 근로자가 다른 근로자보다 구강보건관리 실천이 높은 것으로 나타났다. 4. 산업체 근로자의 구강건강 관심 정도와 구강건강 상태에 따른 구강보건 인식은 구강건강 에 대한 관심이 높은 근로자일수록 구강보건 인식이 높은 것으로 나타났다. 구강보건관리 실천에서는 구강건강 관심 정도와 구강건강 상태에 따라 구강보건관리 실천이 차이가 없는 것으로 나타났다. 5. 산업체 근로자의 구강보건 인식과 구강보건관리 실천과의 관계에서 정적 상관관계를 보여 구강보건 인식이 높을수록 구강보건관리 실천이 높은 것으로 나타났다.
MPEG극 텍스쳐 서술자에는 균등 질감(Homogeneous Texture), 경계 히스토그램(Edge Histogram), 텍스쳐 브라우징(Texture Browsing) 서술자가 있다. 본 논문에서는 이들 텍스쳐 서술자를 이용하여 홍채 인식에 대한 성능을 비교 분석한다. 전처리 과정을 통해 추출된 560장의 흥채 영상을 이용하여, 세 서술자에 대한 각 계수에 대한 군집화 효율성 비교와 에러 분포 비교를 통해 서로 다른 홍채 그룹에 대한 변별 능력을 비교한다. 실험 결과를 통해 세 서술자 중 균등 질감 서술자가 홍채 패턴을 인식하는 데 있어서 가장 효율적인 서술자로 나타났다. 그러나, 실험결과는 기존의 홍채 인식 방법에 비해, MPEG-7 텍스쳐 서술자를 이용한 홍채 인식에 인식 성능 향상을 위한 노력이 필요함을 알 수 있다.
지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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