본 논문에서는 시중에서 판매되는 점자학습 기기의 단점들을 보완한 점자학습 보드를 제안한다. 학습 보드는 다음과 같은 기능을 수행한다. 첫째, 자음, 모음 등의 기초적인 글자 학습, 단어와 문장 학습, 게임학습, 총 세 가지의 학습 모드를 지원하는 기능. 둘째, 사용자의 학습 데이터를 분석하여 마지막 학습 일자, 학습 진행 상황 등의 다양한 요소를 고려한 학습, 복습 내용을 자동으로 업로드하는 기능. 셋째, 기기에 연동된 애플리케이션을 통해 학습상태를 확인하고 기기를 조작하는 기능. 넷째, 학습 보드와 앱의 음성안내, 생체인식을 사용한 로그인, 음성인식을 통한 언어 변환, 보드 자동 교체 등의 사용자 편의성을 위한 기능이다. 본 논문은 이를 통해 점자학습에 대한 접근성을 높여 시각장애인의 문맹률 감소를 목표로 한다.
최근에 음성인식 및 음성합성 기술의 발달로 음성을 이용한 정보안내시스템이 다양한 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 선박에서도 선교업무의 피로도를 감소시키고, 비상상황시 효과적인 대처를 위해 항행정보안내시스템의 필요성이 커지고 있다. 그러나 음성을 이용한 선박의 정보안내시스템은 목표와는 달리 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 주된 이유는 기능 및 인터페이스의 설계가 개발자 위주로 시작되었기 때문에, 사용과정이 복잡하여 실제 항해사가 사용하는데 망설인다는 점이다. 둘째로는 음성인식률이 사람에 따라, 혹은 환경에 따라 변하기 때문에, 시스템의 안정성이 떨어진다는 점이다. 이런 이유로 인해, 현재 IBS에서는 비상상황시 음성경보기능이 활용되고 있을 뿐이다 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고, 음성기술을 안전운항에 적극적으로 활용하기 위하여, 사용자 중심의 시스템을 설계하였다. 우선, 실제 항해사와의 면담의 피드백과정을 통해 음성을 이용한 항행정보안내시스템의 요구기능을 결정하였다 그리고 음성인식이 사용자에 독립적이며, 안정적인 음성인식엔진을 적용하였다. 여기서, 음성지령과정을 단순화하기 위해 확인과정을 자동화하였고, 음성인식상의 오류는 자동수정기능으로 보완하였다. 본 논문에서 개발한 음성을 이용한 시뮬레이터 기반 항행정보안내시스템은 항해사의 실시간 선박 운항 시뮬레이션을 통해 운용성능을 시험하였다.
얼마전 한국자동판매기공협협회(이하:협회)에서는 유니세프에 국내 자판기 운영업체들이 어떻게 하면 기부관련 협약 체결을 할 수 있는지를 물었다. 취지를 요약하자면 "자판기 모금을 통해 착한 일을 해보고 싶어 하는 곳이 많다. 유니세프에 수익금의 일부를 기부하는 것에 관심을 갖는 곳이 있는데 어떻게 하면 참여를 할 수 있는가? 협회 차원에서 그 방법을 안내하고 싶다"는 내용이었다. 반응은 의외였다. 별로 자판기 업계가 유니세프 기부에 참여하는 것을 반기지 않았다. 좋은 일에 기부하고자 하는 선의를 무시하는 것 같아 꼬치꼬치 이유를 물었다. 유니세프 관계자는 "자판기 운영자와 협약을 맺으면 '이 자판기 수익금 중 일부(%)는 유니세프를 통해 불우한 지구촌 어린이들에게 지원됩니다'라는 문구를 사용하게 된다"고 밝히며 "그런데 그동안 기부에 참여 한다고 해놓고 문구만 사용하고 기부금은 입금하지 않는 업체가 많았다"고 말했다. 문제는 그렇게 해도 유니세프가 일일이 단속 할 수 없는 현실이라는 점. 그렇기 때문에 솔직히 자판기 운영업체가 참여를 한다고 해도 못 미더운 심정이라고 밝혔다. 아울러 이 관계자는 "협회를 통해 많은 업체가 참여할 경우 자판기를 통한 기부확산이라는 점은 긍정적이지만 염려되는 면이 있는 것이 사실이다"면서 "솔직히 협회차원에서 나서서 협약 안내를 하지 않았으면 한다"입장을 밝혔다. 부아가 치밀었지만 현실이 잘못되어 있는 점은 어쩔 수 없는 일이다. 유니세프 쪽에서 자판기 분야의 참여업체가 선례가 오죽 좋지 않았으면 그런 입장을 표명했을까?
본 논문은 연속 분포 HMM을 사용한 핵심어 추출기법(Keyword Spotting)과 화자 인식에 기반한 음성 다이얼링 및 부서 안내에 관한 것이다. 개발된 시스템은 상대방의 이름, 직책, 존칭 등에 감탄사나 명령어 등이 혼합된 형태의 자연스런 음성 문장으로부터 다이얼링과 안내에 필요한 핵심어를 자동 추출하고 있다. 핵심 단어의 사용에는 자연성을 고려하여 문법적 제약을 최소한으로 두었으며, 각 단어 모델에 대해서는 음소의 갯수 더하기 $3{\sim}4$개의 상태 수와 3개 정도의 mixture component로써 좌우향 모델을, 묵음모델에 대해서는 2개 상태의 ergodic형 모델을 구성하였다. 인식에 있어서는 프레임 동기 One-Pass 비터비 알고리즘과 beam pruning을 채택하였으며, 인식에 사용된 어휘는 36개의 성명, 8개의 직위 및 존칭, 5개 정도의 호출어, 부탁을 나타내는 동사 및 그 활용이 10개 정도이다. 약 $3{\sim}6$개 정도의 단어로 구성된 문장을 실시간($1{\sim}3$초이내)에 인식하고, 약 98% 정도의 핵심어 인식 성능을 나타내고 있다.
본 논문은 대형 마트에서의 쇼핑 편의성을 향상시키기 위한 스마트 쇼핑 카트 시스템을 제안하고 구현한 것을 다룬다. 현재의 쇼핑 환경에서 소비자들이 물품을 찾는데 불편함과 계산하는 과정에서 발생하는 대기시간의 문제점들이 있다. 본 시스템은 이 문제점을 해결하기 위해 카트 디스플레이를 활용하여 물품의 위치를 실시간으로 안내하고, 데이터베이스와 라즈베리파이를 활용하여 물품을 개별적으로 다시 스캔하지 않고도 계산대와 카트를 연결하여 자동 결제 기능을 제공한다. 이를 통해 쇼핑 과정을 효율적으로 만들어 고객들이 보다 신속하고 편리하게 쇼핑을 마칠 수 있도록 한다. 연구 결과로는 쇼핑 계산과정에서 대기시간의 감소와 물품 위치의 정확한 안내가 고객들에게 높은 효율성과 편의성을 제공한다는 점을 강조하며, 이로 인해 마트의 고객 회전률이 상승하여 지역 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 사용자에게 의미적으로 관련된 링크를 자동적으로 제공하는 웹 항해 안내 시스템을 제안한다. 본 시스템은 각각의 웹 페이지를 온톨로지에 존재하는 특정 개념과 관련시키고, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 관계를 고려하여 웹 페이지들 간의 새로운 링크를 생성한다. 본 시스템은 온톨로지를 기반으로 의미적 링크를 제공함으로써 웹 항해 안내를 향상시키는데 초점을 두고 있다. 본 노문에서 제안한 시스템을 이용하여 초등학교 5학년 학생들에게 웹 페이지를 탐색하면서 과제를 수행하는 실험을 한 결과 실험 집단에 속한 학생들의 방향 상실 정도, 웹 페이지의 재 방문율, 그리고 과제 수행에 소비된 시간이 통제 집단에 속한 학생들의 경우보다 작았고 과제 수행율은 실험 집단의 학생들이 통제 집단의 학생들보다 높았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹 기반 교육에서 중요한 항해 가능한 웹 사이트를 설계하는 데 도움이 되리라 기대된다.
본 논문은 스마트워치의 진동을 이용하여 시각장애인에게 길을 안내하는 시스템을 구현한 이전 연구를 개선하고 확장한 내용에 대해 소개한다. 초기 연구에서는 경로의 지형과 경로 상에 설치된 지물에 대해 부정적인 값과 긍정적인 값을 계산하고 이를 토대로 안전한 길을 우선 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 여러 진동 패턴을 설계하여 사용자를 진동으로 길을 안내하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서는 이전의 안전한 길 우선 추천 알고리즘에 사용자 개인의 선호를 반영하였다. 그리고 추천된 경로에 대한 사용자의 만족도 평가가 즉각 반영되도록 알고리즘에 자동피드백 기능을 추가하였다. 히스토리 시뮬레이션 기능을 추가하여 지난 경로를 검토할 수 있도록 하였고, 스마트워치의 나침반을 이용하여 시각 장애인이 분기점 등에서 길 방향을 찾을 수 있도록 하였다.
본 연구는 실내 GIS 모델을 구축하기 위한 위상학적 모델이 객체의 기하학적 특징을 반영할 필요성에 의해, 기하적 정보를 갖는 위상학적 모델인 기하 네트워크 모델을 자동 구축하는 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 한다. GNM의 요소 중 기하 정보를 갖는 요소를 자동 추출하기 위한 중심 알고리즘으로서 직선 중심축 추출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 SMAT 알고리즘은 기존의 S-MAT 알고리즘을 활용하여 일반화되었고, 해당되는 객체의 범위를 단순 폴리곤에서 내부 폐색 구역을 갖는 폴리곤으로 확장하였다. 자동 구축된 GNM은 타 시스템에서의 활용 및 용이한 접근을 위해 최종적으로 .csv 파일로 출력된다. GNM 자동 추출 알고리즘은 최단 경로 탐색, 위급 상황 발생 시 대피로 안내, 상황에 따른 차별적 분석 등 다양한 경우에 효율적으로 활용될 수 있다.
Injection pressure is one of factors that influence part quality. In this paper, injection pressure was minimized by optimizing valve gate locations. In order to perform design optimization, MAPS-3DTM (Mold Analysis and Plastic Solution-3D) was used for injection mold analysis and PIAnOTM (Process Integration, Automation and Optimization) was used as process integration and design optimization. Also we adapted meta models based on design of experiments for efficiency. By using introduced methodology, we were able to obtain a result so that maximum injection pressure reduced by 28% compared to the initial design. And the validity of the proposed method could also be demonstrated.
자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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