• 제목/요약/키워드: 자동식별

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레이더 상 불특정 선박의 자동식별 알고리즘 (Automatic Recognition Algorithm of Unknown Ships on Radar)

  • 정현철;윤성웅;이상훈
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권8호
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    • pp.848-856
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    • 2016
  • 해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.

NBDP시스템의 ARQ모드에 있어서 자동식별 위상동기 (Phasing Procedure with Automatic Identification in the ARQ mode of the NBDP)

  • 이흥기;김기문
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.79-85
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    • 1998
  • NBDP시스템에서 9디지트 해상이동식별번호는 7-신호 식별부호로 변환되어 호출국을 자동식별하기 위한 위상동기절차를 거쳐 정보송신국(ISS)의 클럭에 동기 되는데 사용된다. 본 연구에서는 NBDP시스템의 ARQ 모드에서의 페이징절차에서, 호출동기를 위한 자동식별 동기방법과 식별신호간의 변환 및 점검합신호의 검출 알고리즘을 정리하고, 호출의 위상동기를 ITU-R에서 정하고 있는 조건보다 더 빠르게 동기될 수 있는 위상동기방법을 제안하였다.

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딥러닝 기법을 이용한 주차 공간 자동 식별 시스템 (An Automatic Parking Space Identification System using Deep Learning Techniques)

  • 서민경;엄성용
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.635-640
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    • 2021
  • 본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.

어구 자동식별 모니터링 시스템의 실해역 시험 (Real Sea Experiment of Fishing Gear Automatical Identification Monitoring System)

  • 김성률;이두천;김현애;임춘식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.686-688
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    • 2021
  • 어구 자동식별 모니터링 시스템의 신뢰성 제고를 위해서는 실제 해상에서의 성능 시험이 중요하다. 본 연구를 통해 어구 자동식별 모니터링 시스템의 실해역 시험 개념과 RoLa와 LTE Cat.M1 통신 성능 시험 내용과 결과를 기술한다.

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광 인터넷에서 망 관리를 이용한 자동 구성 메커니즘 (Auto-Configuration Mechanisms Using Network Management at Optical Internet)

  • 안명규;권태현;차영욱
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.640-643
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    • 2002
  • 링크 관리 프로토콜에서 데이터 링크의 연결성 검증 및 링크 식별자의 자동 매핑을 위하여 교환하는 Test 메시지와 제어채널의 IP 주소를 자동으로 발견하기 위한 Bootstrap 메시지는 제어채널이 아닌 데이터 링크로 전달되므로 광 네트워크에서 불투명한 스위칭 기술을 요구한다. 본 논문에서는 불투명한 스위칭 기술을 지원하지 않는 광 네트워크에서 망 관리 기능을 이용하여 인접 노드 사이의 제어채널에 대한 IP 주소 및 인접 노드와 데이터 링크에 대한 식별자를 자동으로 구성 할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 망 관리를 통한 자동 구성은 불투명한 스위칭 기술을 지원하지 않는 광 네트워크에서 수동 구성에 따른 오류 발생의 가능성을 개선시킬 수 있다.

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두 단계 학습을 통한 중국어 최장명사구 자동식별 (Two-Level Machine Learning Approach to Identify Maximal Noun Phrase in Chinese)

  • 윤창호;이용훈;김미훈;김동일;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.53-61
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    • 2004
  • 일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.

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자동 개인식별을 위한 안면삼각법과 히스토그램분석 (Facial Triangle and Histogram Analysis for Automatic Super-impose Individual Recognition)

  • 이진행;송현교;강민구
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.321-327
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    • 1999
  • 본 연구는 스캐너로 입력한 사진을 법의학을 응용한 안면삼각법(facial triangle)과 사진분석법을 이용하여 수직각, 수평각 등을 측정한 각도에서 CCD 카메라로 두개골 영상을 입력받아 중첩시키기 위한 슈퍼임포즈 개인식별 영상시스템의 성능향상과 다양한 영상처리 응용 프로그램을 활용함으로서 자동식별을 위한 개인식별 능력을 향상하였다.

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한글정보처리에서 다음절의 자동식별 (Automatic Discriminating of Monosyllable in Korean Characters)

  • 이주근;남궁재찬
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.30-34
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    • 1976
  • 24개의 기본요소를 가지고 2-7개 요소로서 한 문자를 구성하는 한글 data의 연속입력으로부터 space code없이 단음절을 자동식별하는 한 system을 제안한다. 3천여자의 한글을 30종의 form으로 form화하고, 그들 form에 대한 7개의 form 특징과 문자구간을 검출하여 단음절을 식별한다. 그 결과 연속입력되는 한글 data의 처리에서 음절분리용 space code를 사용했을 때와 비교하여 컴퓨터의 기억용량이 약 25% 절감되고 처리속도가 약 30% 향상된다.

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향상된 자동식별기능과 익명성을 제공하는 핑거프린팅 (Improved Automatic Identification and Anonymous Fingerprinting)

  • 정찬주;유희종;원동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.137-140
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    • 2000
  • 최근에 네트워크와 하드웨어 기술의 발달에 따라 디지털 컨텐츠의 지적소유권에 관한 분쟁이 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 지적소유권에 대한 분쟁을 해결하는데 사용될 수 있는 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 판매된 디지털 컨텐츠를 재분배하는 구매자를 판매자가 등록센터의 도움 없이 재분배자를 식별하는 향상된 자동식별기능을 갖는다.

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인공지능 기반의 말더듬 자동분류 방법: 합성곱신경망(CNN) 활용 (AI-based stuttering automatic classification method: Using a convolutional neural network)

  • 박진;이창균
    • 말소리와 음성과학
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    • 제15권4호
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    • pp.71-80
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    • 2023
  • 본 연구는 말더듬 화자들의 음성 데이터를 기반으로 하여, 인공지능 기술을 활용한 말더듬 자동 식별 방법을 개발하는 것을 주목적으로 진행되었다. 특히, 한국어를 모국어로 하는 말더듬 화자들을 대상으로 CNN(convolutional neural network) 알고리즘을 활용한 식별기 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 말더듬 성인 9명과 정상화자 9명을 대상으로 음성 데이터를 수집하고, Google Cloud STT(Speech-To-Text)를 활용하여 어절 단위로 자동 분할한 후 유창, 막힘, 연장, 반복 등의 라벨을 부여하였다. 또한 MFCCs(mel frequency cepstral coefficients)를 추출하여 CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동 식별기 모델을 수립하고자 하였다. 연장의 경우 수집결과가 5건으로 나타나 식별기 모델에서 제외하였다. 검증 결과, 정확도는 0.96으로 나타났고, 분류성능인 F1-score는 '유창'은 1.00, '막힘'은 0.67, '반복'은 0.74로 나타났다. CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동분류 식별기의 효과를 확인하였으나, 막힘 및 반복유형에서는 성능이 미흡한 것으로 나타났다. 향후 말더듬의 유형별 충분한 데이터 수집을 통해 추가적인 성능 검증이 필요함을 확인하였다. 향후 말더듬 화자의 발화 빅데이터 확보를 통해 보다 신뢰성 있는 말더듬 자동 식별 기술의 개발과 함께 이를 통한 좀 더 고도화된 평가 및 중재 관련 서비스가 창출되기를 기대해 본다.