본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 해당 웹 사이트에 얼굴 인식을 통한 자동로그인 시스템 서비스를 구현한다. 얼굴 인식 라이브러리로 face_recognition을 사용한다. 웹 사이트에 접근 시 원하는 채용공고에 지원할 수 있으며. 원하는 기업을 검색하고 저장하여 모아 볼 수 있는 서비스를 제공하는 웹 애플리케이션을 설계하고 구현한다. React를 사용하여 프론트엔드를 구성하고 SpringBoot와 Flask를 사용하여 벡엔드를 구현하였다. 자동로그인을 위한 얼굴 인식 라이브러리로 face_recognition을 사용한다.
본 논문에서는 음성 인식을 이용하여 전화를 교환해주는 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 구현된 시스템에는 필수적인 음성인식 이외에도 DSP 진단 기능, 인식 대상 어휘의 추가 및 변경기능, 음성 수집 기능 등이 구현 되었다. SCHMM (Semi-Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘 인식을 대상으로 하였으며, 실시간 구현을 위하여 Texas Instrument 사의 TMS320C32를 사용하였다〔6〕. 인식 어휘는 부서명 및 인명이고 1300여 단어일 때, 인식 성능은 91.5%이다.
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.
본 연구에서는 토목 설계 엔지니어링에서 공사비 산출에 50%이상을 차지하는 토공 공종 분류 및 수량산출을 위한 스케치 도면 요소의 위상 자동 추출 및 토공 형태 패턴 자동인식 모델을 제시하였다. 이를 위해 횡단면도에서 자동으로 폐영역을 인식해 vertex(정점), edge(모서리), face(면)로 위상요소를 추출하고, 각 위상요소간의 관계를 자동 설정할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. 이 위상구조를 이용해 형태 패턴을 수학적으로 정의하고 형태를 자동 인식할 수 있는 모델을 제안하였다. 연구 결과로 기존 토공엔진에서 처리하기 어려웠던 토공 형태도 토공 형태 패턴 모델을 확장함으로써 쉽게 처리할 수 있었으며, 횡단면도에서 수량을 산출할 수 있는 일반적인 형태 패턴 인식 모형을 얻을 수 있었다. 개발된 모형을 이용한다면, 토목에서 다양한 분야의 토공 분류 및 수량 산출 업무를 자동화해 비용을 줄이고 수량 산출의 정확도는 높일 수 있다고 판단된다.
근래에 들어 사료자동급여기에 대한 인식에 있어서 많은 변화가 생겨났다. 급여기에 대한 올바르지 못했던 인식과 무수한 소문들이 하나 둘씩 원인이 규명이 되어감에 따라서 급여기에 대한 필요성이 한층 증대 되고 있는게 현실이다. 이에 자동급여기가 보급되면서 일어났던 문제점과 해결책 그리고 필요성을 필자의 경험에 입각하여 기술해 보고자 한다.
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
최근 음성인식기술이 눈부시게 발전하여 여러 분야에 걸쳐 폭넓게 활용되고 있는 추세에 맞추어, 음성으로 관제의 대부분을 시행하는 VTS에 적용하고자 하였다. 선박 사고 뿐만 아니라, 기타 선박 비리나 정보 공개 요청 등 여러 분야에서 활용할 수 있는 관제내용을 보다 객관적이고 정확하게 기록하고자 VTS 자동 기록 프로그램을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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