• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.10 no.3 s.21
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• pp.41-51
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• 2002

Recently, many studies extracting the geography information using digital aerial image have been implemented. But it is very difficult that automatically recognizing objects using edge detection method on the aerial image, and so that work have practiced manually or semi-automatically. Therefore, in this study, we have removed impedimental elements for recognition using the image which overlapped the significant information bands of brightness-sliced aerial images, then have developed the algorithm which can automatically recognize and extract road information and we will try to apply that method when we develope a system. For this, first of all, we have developed the 'template conformal-transformation moving operator' for automatically recognizing crosswalk area from crosswalk band image and the 'window normal search algorithm' which is able to track road area based on long-side length of crosswalk, so that we have proposed the method that can extract directly the road information from the aerial image.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.525-534
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• 2018

Camera calibration is the process of determining the parameters such as the focal length of a camera, the position of a principal point, and lens distortions. For this purpose, images of checkerboard have been mainly used. When targets were automatically recognized in checkerboard image, the existing studies had limitations in that the user should have a good understanding of the input parameters for recognizing the target or that all checkerboard should appear in the image. In this study, a methodology for automatic target recognition was proposed. In this method, even if only a part of the checkerboard image was captured using rectangles including eight blobs, four each at the central portion and the outer portion of the checkerboard, the index of the target can be automatically assigned. In addition, there is no need for input parameters. In this study, three conditions were used to automatically extract the center point of the checkerboard target: the distortion of black and white pattern, the frequency of edge change, and the ratio of black and white pixels. Also, the direction and numbering of the checkerboard targets were made with blobs. Through experiments on two types of checkerboards, it was possible to automatically recognize checkerboard targets within a minute for 36 images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.232-234
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• 2000

최근들어 정보의 양이 날로 방대해 짐에 따라 이를 자동으로 분류해 줄 수 있는 무서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 문서 자동분류는 새로운 문서를 미리 정의된 부류로 대응시키는 일련의 작업을 말하며, 각종 패턴인식 기법들을 이용하여 시도되고 있다. 본 논문에서는 수많은 사용자들의 질의들을 분류하여 자동으로 응답하는 시스템에 적용할 수 있는 자동 질의 분류시스템을 제안한다. 실험은 500만명 이상이 사용하고 있는 한메일넷의 실제 사용자 질의를 수집하여 수행하였으며, 자동분류 방법으로는 다중 신경망을 이용하였다. 또한 효율적인 특징추출 기법과 결과 결합방법을 적용하여 분류의 정확율을 높이고자 하였다. 2204개의 실제 질의메일에 대한 실험결과, 91.1%까지의 정확율을 얻어 제안한 시스템이 실제 한메일넷의 자동응답 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Resources Recycling Conference
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• 2006.05a
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• pp.74-77
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• 2006

본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.35-43
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• 2004

In this paper, we proposed a vehicle recognition and electronic toll collection system with detection and classification of vehicle identification mark and emblem as well as recognition of vehicle license plate to unman toll fee collection system or incoming/outcoming vehicles to an institution. In the proposed algorithm, we first process pre-processing step such as noise reduction and thinning from the rear side input image of vehicle and detect vehicle mark, emblem and license plate region using intensity variation informations, template masking and labeling operation. And then, we classify the detected vehicle features regions into vehicle mark and emblem as well as recognize characters and numbers of vehicle license plate using hybrid and seven segment pattern vector. To show the efficiency of the proposed algorithm, we tested it on real vehicle images of implemented vehicle recognition system in highway toll gate and found that the proposed method shows good feature detection/classification performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles. And also, the proposed algorithm may be utilized for catching criminal vehicles, unmanned toll collection system, and unmanned checking incoming/outcoming vehicles to an institution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.271-273
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.389-390
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• 2013

본 논문에서는 블록 놀이의 질적 향상을 위한다. 일반 블록 완구의 해결하지 못한 문제점인 조립과 완성으로 즐거움이 끝나고 분리시의 지루함을 해결하기위한 블록 자동분리 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 블록을 이용하여 물체를 완성시키는 것에서 더 나아가 자동분리 블록의 외부에 부착된 마커를 스마트 폰을 이용하여 인식하고, 인식된 마커에 해당하는 영상을 스마트 폰을 통해 보며 미션을 수행하여 흥미를 유발시키고, 미션 완료 후 블록을 자동 분리 시키기 위한 블록 자동분리 시스템에 관한 것이다. 특히, 블록에 분리장치를 구성함으로써 스마트 폰과의 통신에 의해 분리장치가 동작하여 블록을 자동으로 분리 가능하도록 하여 물체를 완성 후 분리 시에 느끼는 지루함을 최소화하고, 흥미를 극대화시킬 수 있도록 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.86-97
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• 1992

인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.442-446
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• 2022

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 혹은 Speech-to-Text(STT)는 컴퓨터가 사람이 말하는 음성 언어를 텍스트 데이터로 전환하는 일련의 처리나 기술 등을 일컫는다. 음성 인식 기술이 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용됨에 따라 높은 수준의 정확도와 더불어 다양한 분야에 적용할 수 있는 음성 인식 기술에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 다만 한국어 음성 인식의 경우 기존 선행 연구에 비해 예사말/높임말의 구분이나 어미, 조사 등의 인식에 어려움이 있어 음성 인식 결과 후처리를 통한 성능 개선이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 N-Best 음성 인식 결과가 구성되었을 때 Re-ranking을 통해 한국어 음성 인식의 성능을 개선하는 모델을 제안한다.