본 논문에서는 유아의 장난감에 RFID 시스템을 도입하여 유아가 흥미있어하는 장난감에 Tag를 삽입하고 Display 장치 부근에 RFID-Reader를 설치하여 장남감이 Reader 근처에 위치하게 되었을 때 장난감에 해당되는 학습정보를 Display 장치를 통하여 보여준다. 본 논문의 결과 유아가 장난감을 가지고 노는 동안에 영상, 음성 등의 콘텐츠를 Display 장치를 이용하여 보여주고 들려 줌으로써 자연스럽게 장난감의 정보를 학습할 수 있도록 하였다. RFID의 인식률과 인식거리를 감안하여 13.56MHz의 수동형 태그를 사용하였으며, 최대 인식거리는 20Cm에서 인식할 수 있도록 하였다. 실험은 RFID의 인식률과 콘텐츠의 자동인식 및 실행에 중점을 두었으며, RFID의 인식은 하나의 태그 인식에서는 99%이상의 성공을 하였고 두개이상의 태그에 대해서는 첫 번째 태그만을 인식할 수 있게 설계하여 콘텐츠를 실행하도록 하였다.
문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.
다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.
카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 DNA밴드 영상의 위치를 자동으로 인식한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 입력된 그레이 스케일 DNA밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 의하여 DNA밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 많은 양의 DNA밴드 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 ${\pm}1$도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.
자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다.
소비자는 본인의 건강을 위해서 화장품 및 식품의 성분을 보고 알레르기 유발이나, 주의 성분이 포함되어 있는지 여부를 확인 후 구매를 해야 하지만, 실상은 포장지나 패키징 용기에서 표기가 작고 상세 성분 표기를 찾기 어려우며 바쁜 일상 가운데 일일이 확인하는 과정이 소홀해지기 쉽다. 이에 본 논문은 소비자에게 용기에 부착된 성분을 보다 알기 쉽게 전달하도록 곡면 용기에 표시된 배합 성분표를 자동으로 인식하기 위한 인공지능 기반 스마트폰 애플리케이션을 제안한다. 제안한 스마트폰 기반 성분표 자동인식 어플리케이션은 곡면 용기에 표시된 성분표를 인식할 수 있도록 텍스트 추출 후 원근변환을 통해 인식을 정확도 95% 달성하였다. 또한, 성분명이 곡면에 표시되기 때문에 변형되거나 길이가 길어서 줄 바꿈이 있는 텍스트를 위해 텍스트영역의 경계영역과 위치를 계산하여 처리하였다. 이를 통해 제안한 스마트폰 어플리케이션은 내장된 카메라를 통해 용기에 부착된 성분표 영상을 획득한 뒤, 성분과 관련된 텍스트를 발견하고 인식하여 배합제한성분 정보를 추출하도록 하였다. 마지막으로 다양한 테스트를 통하여 개발한 애플리케이션으로 원통형 곡면 용기에 담긴 화장품의 성분표 인식에 문제가 없다는 것을 검증하였다.
본 논문은 개인용 휴대장비인 디지털카메라등을 통하여 차량의 앞/뒤 번호판을 자동인식하며 인식된 결과를 텍스트 형식으로 결과를 사용자에게 통보함은 물론, 입력된 차량의 정보를 부호화하고 통신망을 통하여 원격지 서버로 전달하고 원격지 서버는 복호화과정을 거쳐 전송된 텍스트 형태의 차량번호를 확인하여 차량에 대한 정보를 제공하는 시스템이다. 이는 급증하는 차량범죄 및 차량통제, 도난차량검거, 수배차량추적등 많은 분야에 효과적으로 사용이 가능하며 무선 및 도로교통에 많은 편의성과 효율성을 제고할 수 있다고 사료된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.155-165
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1998
음성자동인식을 위한 통계적 방법으로 은닉마코프모형이 널리 사용되고 있다. 이산형 은닉마코프모형보다 인식률이 우수한 연속형 은닉마코프모형을 고려하였으며, 인식을 위한 비터비(Viterbi) 알고리즘을 병렬화시켜 인식속도를 빠르게 하는 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법으로 실험을 통하여 인식률과 인식속도 개선률(speed-up)을 살펴보았다.
본 연구에서는 CAD 시스템의 테이터구조로 부터 특성을 추출하여 CAPP 시스템 의 입력으로 사용되는 형상특징을 자동적으로 인식하고 형상특징의 관련정보를 생성하 는 형상특징인식시스템을 개발하는데 있다. X.Y.Z 축에 수직인 평면들로 구성되는 비회전형상부품을 대상으로 하여, 주로 밀링작업과 연관이 있는 관통슬롯, 막힌슬롯, 관통스텝, 막힌스텝, 포켓의 5가지 형상특징을 자동적으로 인식하는데 특히 X.Y.Z축에 수직인 평면들로 구성되고 내부에 볼록 부위가 업는 형상 특징을 대상으로 한다. CAD시스템은 AutoCAD를 사용하여 퍼스널 컴퓨터에서 시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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