본 연구에서는 통신망 관로도상 정보의 자동인식 및 사용자의 반자동 입력으로 전자 통신망 도면을 작성하고 통신망의 설비정보를 관리자에 의해 입력하여 데이터베이스화하고 통신망 설비의 관리에 이용할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위해 먼저 손으로 작성된 관로도에서 버튼 업(botton up) 처리로 범례정보에 속하는 기호 정보와 선로 정보를 자동인식하고 기타정보는 사용자가 반자동 입력하여 이를 기초로 새로운 전자 통신망 관로도를 작성한다. 또한 통신망 설비의 관리에 기초가 되는 문자정보는 관리자의 요구에 따라 입력하여 통신망 설비의 관리에 사용할 수 있도록 데이터베이스화 만다. 본 방법에서는 통신망 관로도가 갖는 사전정의 충분한 이용과 기타 정보의 반자동 입력으로 도면의 복잡도에 관계없이 자동화된 도면을 얻을 수 있다. 또한 설비정보는 관리자에 의해 반자동으로 추가되어 관리되므로 통신망 설비를 용이하게 관리하는 기초가 된다. 시스템 구축을 통하여 그 결과를 고찰한다.
비콘 서비스란 가까운 범위 안에 있는 사용자 위치를 찾아 메시지 전송, 모바일 결제 등을 가능하게 하는 스마트폰 근거리통신 서비스로, O2O 실현에 핵심적인 역할을 담당한다. 비콘을 활용하면 사물과 상황인식, 콘텐츠 푸시, 실내위치 측위, 자동체크인, 지오펜스 등 다양한 서비스 제공이 가능하다. 본 연구에서는 비콘을 활용하여 출석을 체크하는 자동 출석 시스템을 구현하였다. 자동 출석 시스템에서는 사용자가 강의실에 들어오는 것을 인식하여 출석 검사를 하며, 이 자료를 인터넷을 통하여 데이터베이스에 저장한다. 다양한 강의를 구별할 수 있으며, 들어온 시간, 나간 시간 등의 검사가 가능하며, 이를 좀 더 보완한다면 상황인식 시스템으로써 다양한 서비스와 연계시킬 수 있다.
컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 다양한 물리적 객체와 디지털 정보를 연동하는 자동인식 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 자동인식시스템은 다양한 산업분야에서 활용되고 있음에도 불구하고 보건의료와 관련한 자동인식 기술의 접목은 아직까지 다른 산업기술 전반에 미치지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 의료장비, 혈액, 인체조직 등 보건의료 용품의 자동인식에 관한 여러 연구가 진행 중이다. 이 논문은 인간 유전체 연구의 필수 연구재료인 생물자원을 대상으로 자동인식 기술의 적용 방안을 제안한다. 먼저, 자동인식기술 도입을 위해 사용 환경상의 고려사항을 정의하고, 조사과정 또는 실험을 통하여 적합한 형태의 태그 인터페이스로서 바코드를 선택하였다. 바코드 심볼로지는 2차원 바코드 심볼로지인 Data Matrix를 사용하고, 데이터 스키마는 국제적 범용성 추구를 위하여 UCC/EAN-128 기반으로 설계하였다. 제안된 기술들이 실제 환경에 적용되는지를 보이기 위한 어플리케이션을 개발하고, 이에 대한 실험 및 평가를 다음의 방법으로 수행하였다. 생물자원이 실제 보존되는 영하 $196^{\circ}C$, 영하 $75^{\circ}C$의 초저온 보존환경에서 바코드 인식실험을 한 결과 1.6초 내외의 평균 인식시간을 보이며, 데이터 스키마는 생물자원 활용 분야의 요구사항을 만족하는 것으로 평가되었다. 따라서 제안한 방법으로 생물자원의 정보처리 과정에서 정확성과 데이터 입력의 신속성이 제공될 수 있다.
본 논문에서는 OCR(Optical Character Recognition)의 정확도를 위해 인쇄체 한글 문서 영상에 대한 자동 평가방법을 제안한다. 자동 평가방법은 문서가 스캔된 상태에 따라 낮은 해상도, 영상 자체의 기울어짐, 많은 잡음 등을 판단하여 인식하지 않고도 인식률을 추측할 수 있다. 평가방법은 영상 자체의 밝기, 기울기, 영역의 특징, 문자의 상태 등을 특징 항목으로 만들어 점수를 산출한다. 각 항목의 점수는 가장 높은 인식률을 가지는 영상의 특징 값을 기준으로 삼는다. 각각의 특징에 대해 점수가 산출되면 인식률에 높은 비중을 차지하는 특징에 높은 가중치를 적용하여 최종 점수를 산출한다. 영상 평가방법을 통해 높은 점수를 얻은 영상은 상용 인식기를 통해 인식한 결과 높은 인식률을 나타냈고, 평가방법에서 낮은 점수를 받은 영상은 상대적으로 낮은 인식률을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 문서영상을 위한 자동 평가방법은 인식기를 사용하지 않고 영상의 품질을 측정하기 때문에 빠른 시간에 인식률을 추측할 수 있고, 낮은 인식률을 보일 수 있는 영상에 대해서는 항목별 점수를 피드백으로 사용할 수 있어 인식하기전 문서 영상의 전처리에 과정에 도움을 줄 수 있다.
최근, 문장단위의 음성을 인식할 수 있는 시스템을 개발하는 단계에 접어들면서 자발적인 발성음성의 인식 또는 음성언어 이해의 차원을 위한 시스템의 개발을 위해 운율특징을 이용하는 연구가 요구되고 있으나, 지금까지 개발되어온 음성이식시스템은 주로 독립단어의 인식수준에 머물고있기 때문에 운율을 이용하고자 하는 연구가 상대적으로 미흡한 수준에 있다. 본 연구에서? 나국어의 중의성 문장에서 서술어 부분을 세그멘트하고 이 부분의 억양패턴을 자동인식하여 중의성 문장이 서술형, 의문형, 명령형, 권유형인지를 파악하므로써 인식시스템에서 억양패턴을 이용할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 서술형 문장음서으이 서술어 부분의 억양변황에 의해 의문형, 명령형, 권유형 무장으로 변환시키므로써 서술어 부분의 억양패턴에 따라 문장의 형태가 구분될 수 있음을 확인하였다.
학술지 데이터 베이스 구축에 있어서 가장 주요한 문제점온 기존 문헌의 디지털화이다. 기존 문헌을 디지털화함에 있어서 택할 수 있는 방법은 문서 인식기(OCR)를 통한 자동인식과 수작업을 통해서 컴퓨터로 입력하는 방법이 있다. 전자의 방법은 현재의 한글 문서 인식기술로 볼 때 인식률이 저조하고, 인식기를 통한 자동인식에서 발생된 오류를 수정하는 비용이 수작업으로 입력하는 비용에 비해 더 크다고 판단된다. 따라서 자료의 입력은 수작업으로 하는 것이 효율적이다 학술지 데이터 베이스들 구축하고 이를 서비스하기 위해 서는 입력된 텍스트 데이터를 표준화하여 구조적으로 변환/편집해야 한다. 이는 구조문서 표준이라 할 수 있는 XML의 이용이 필요하다는 말이기도 할 것이다. 또한 디지털화 된 문서를 효율적으로 활용하고 관리하기 위해서는 비쥬얼한 구조문서 저장 관리기가 필요하다. 본 논문에서는 디지털화 된 텍스트를 구조적인 XML문서로 변환하여 효과적으로 저장 관리 할 수 있는 저장관리기를 설계하고 개발하였다.
인터넷 미디어, OTT, VOD 등 신규미디어가 비장애인의 정보제공 매체로 널리 확대되나, 자막 서비스를 제공하지 않아 청각장애인의 정보 격차가 더욱 심화되고 있다. 청각장애인의 미디어 접근성 제고를 위해 음성인식 서버 및 스마트 폰·태블릿 앱 간 연계를 통해 음성을 인식하여 자동으로 자막을 생성하고 표시하는 음성-자막 자동 변환 시스템을 개발하였고 음성인식률을 높이기 위해 뉴스/시사/다큐 장르 영상 콘텐츠의 음성에 대해 학습용 데이터를 제작하여 음성인식 성능을 고도화 시켰다. 본 논문에서는 청각장애인을 위한 음성-자막 자동 변환시스템 구성과 음성인식률 비교 평가 결과를 보여준다.
본 논문에서는, 후지쯔의 음성 자동인식 관련 제품 개발의 역사, 현재의 상품, 그리고 앞으로의 연구 개발에 대해서 소개한다. 현재는 4,000단어로 부터 12,000단어를 인식하는 특정 화자형의 F2360, 17단어를 인식하는 불특정 화자형의 F2355 L/S를 판매하고 있으며, 앞으로의 연구 개발로는 음소 변형에 적극적으로 대처하고, 자연적인 발성을 인식하기 위한 기초 기술을 개발할 계획에 있다. 인식할 단어의 문자 표기에 음향 segment 변형 규칙을 적용하여 음향 segment network를 자동 생산하여서 입력 음성과의 조합을 행한다. 이 기초 기술을 대어휘 단어 음성 인식에 응용하기 위해서 필요한 단어 후보 선택 방식, 문절 발성을 문장 입력에 응용하기 위한 문절 후보 생성 방식과 문 검사 방식에 대해서도 서술한다.
칩을 분석하는 과정에서 게이트의 검출도 중요하지만 그와 동등하게 중요한 부분이 wire의 인식이다. 본 논문은 wire의 자동인식의 방법에 관한 것으로, 칩 내부를 전자현미경으로 촬영한 사진을 기반으로 wire를 추출한다. 사람이 수작업으로 일일이 그 wire들을 그린다면 시간과 정확성이 떨어지므로 wire 인식 과정을 자동화하는 방법을 제시한다.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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