홍채인식 기술은 개인의 신체적 특징들 중에서 고유한 특징을 가진 홍채 정보를 이용하여 사람을 인식하는 기술이다. 높은 인식 성능을 가지는 기술이지만 사용자의 적극적 협조를 요구하는 불편함과 같이 해결해야 할 문제점을 가지고 있다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연스러운 환경에서 홍채 정보를 획득하고 인식하는 원거리 홍채인식 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 원거리 홍채인식 기술은 수 미터 이상의 거리에서 비강압적 방식으로 홍채영상을 획득하여 인식하는 기술이다. 본고에서는 이러한 배경을 토대로 원거리 홍채인식 기술의 현황 및 관련 이슈에 관하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 음성에 의한 man-machine communication의 핵심기술인 음성인식 및 합성의 전반적인 기술에 관하여 그 현황을 알아본다. 먼저 음성인식에서 해결되어야 할 문제점들을 고찰하고 격리단어 인식, 연결단어 인식, 그리고 연속언어 인식의 기술현황을 기술한다. 격리단어 인식에서는 pattern matching 방법에서 사용되는 입력어휘의 특징 추출, reference와의 유사도 측정, 유사도 측정 결과에 의한 인식결정에 관해서 논한다. 연결단어 및 연속언어 인식에서는 현재 연구가 되고 있는 "bottom-up approach"와 "top-down approach"에 관해서 설명하고 이들 방법의 어려운 점들을 고찰한다. 다음 음성 합성에서는 기존의 여러 가지 합성 방식을 검토하고 이들의 장단점을 기술한다. 마지막으로 한 예로서 한국어 text-to-speech 변환 시스템에 관하여 기술한다.
생체인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를인증하는 기술로서, 그 필요성 및 효용성으로 인해 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 이에 국제표준화 기구인 ISO에서 생체인식 기술과 관련된 여러 가지 표준안을 개발중이다. 생체인식 기술 표준 중 생체인식 API와 생체인식 데이터 교환포맷 표준이 가장 핵심이 되는 표준이라고 할 수 있다. 본 고에서는 ISO에서 추진중인 생체인식 표준화 동향의 전반을 살펴보고, 생체인식 API 및 생체인식 데이터 교환포맷에 대해 상세히 분석한다.
음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.
인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.
동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
최근 GPT 챗봇이 이슈화되면서 AI와 딥러닝을 통한 개발 및 발전되고 있고, 업무에 대한 효율성과 일상생활에서의 편리함을 느낄 수 있다. 다양한 산업들 중 헬스 케어 산업에서는 인공지능과 빅데이터 등 첨단 기술을 활용한 차별화된 서비스 제공에 많은 관심을 기울이고 있다. 현재 안면인식 기술을 적용한 스마트 헬스장은 세계적으로 늘어나고 있다. 최근 한국에서도 안면인식 기술을 활용한 헬스장이 출시되었지만, 회원의 입출입에만 적용이 되고 있어 기술의 활용성이 떨어진다는 문제점이 있다. 또한, 트레이너가 없는 작은 헬스장이나 아파트 헬스장의 경우, PT를 받기 어렵다는 불편함이 있다. 따라서 안면인식 기술을 헬스장의 기구에 적용하여 기존의 인증 방식보다 안전하고 편리하며, 기본적인 정보 사항과 횟수를 기록하고 저장하며 이 전의 데이터와 비교할 수 있는 시스템을 이용하여 PT를 받지 않고도 효율적인 운동이 가능한 시스템을 제안한다.
인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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