본 논문에서는, 선박의 접/이안 과정을 모니터링 할 수 있는 인공지능 기반의 시스템에서 항만 작업 준비 및 선석 스케줄링 효율성 향상을 위해 계선줄 인식을 통한 접/이안 시간을 인식 하고자 한다. 기설계된 인공지능 모델의 개선을 통해 입력 이미지에서 계선줄을 추출할 수 있고, 계선줄이 선석에 도달 또는 떨어지는 시점을 인식하여 정확한 선박의 접/이안 시간을 제공할 수 있다. 개발 모델은 실환경 데이터를 이용하여 계선줄 인식이 가능함을 결과를 통해 확인하였다.
본 논문은 대기 인원이 많은 혼잡한 환경에서 대기 시간이 지체되어 관리되지 않는 상황을 효율적으로 관리하는 시스템을 제안한다. 혼잡하고 긴 대기 줄은 불편하고 안전사고를 유발할 수 있다. 기존의 시스템은 단순한 하나의 영상 기반으로 대기 줄을 관리했지만, 혼잡한 상황에 다수의 카메라를 통해서 관리해야 하는 복잡한 상황에서는 적용이 어렵다. 이러한 상황에서 효율적으로 다수의 카메라로 탐지된 하나의 줄을 관리하기 위해 다수의 비전 알고리즘을 융합하여 여러 형태의 대기 줄을 정확하게 인식하는 효율적인 멀티비전 긴 대기 줄 탐지 시스템을 개발하였다. 이 줄 인식 융합 알고리즘은 다수의 카메라의 실시간 영상 데이터를 활용하여 중첩된 부분을 이어 붙여 하나의 실시간 파노라마 영상 이미지로 가공한다. 이러한 영상 데이터를 바탕으로 비전 객체 탐지, 객체 추적, 이미지 스티칭, 각도, 간격, 위치 변화량을 융합해 Queue Recognition 알고리즘을 개발하여, 많은 군중 속에서 다양한 형태의 긴 줄을 인식한다. 본 연구는 다양한 환경에서 실시간 대기 다수의 카메라로 인식된 긴 줄을 탐지하는 융합 알고리즘을 통해서 정확도 96%와 F1-score 92%로 높은 성능을 검증하였다.
온라인 문자 인식 기술은 PDA, 테블릿 PC등 많은 새로운 응용에서 사용되고 있으나, 인식 기술은 아직 이러한 첨단 도구들을 자연스럽게 이용하기에는 못 미치는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 전처리 과정에서 문자를 구성하는 획수를 통해 인식 시 해당 HMM 모델들에게만 적용하여 인식 시간을 줄이고 동시에 오류도 줄이고자 한다 제안하는 방법들의 타당성은 실험을 통해서 검증하였다.
이 논문에서는 지도 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 한 대상체의 인식결과가 다른 대상체의 인식과정에 미치는 영향이 최소화되도록 대상체들간의 구조적 정보에 대한 계층적 모델을 정의하여 이를 기반으로 인식 및 인식결과의 검증을 수행하였으며, 선들간의 관계들을 정의하여 탐색공간을 줄이며 대상체와 연관된 선을 탐색하였다. 또한 대상체들간의 관계를 이용하여 각 대상체의 인식 결과를 판정하고, 오인식시에는 재인식하도록 하였으며 이 과정에서 인식 알고리듬의 매개변수를 변화시켜 수행함으로써 정확한 인식이 수행되도록 하였다. 결과적으로, 선을 찾는 과정에서 탐색공간을 효과적으로 줄이는 효과를 가져왔으며, 구획을 구성하는 선들이 끊어지는 경우에도 블록과 도로를 정확히 인식하는 결과를 얻을 수 있었다.
(주)하이비젼시스템(대표 최두원, www.hyvision.co.kr)은 비젼인식과 관련된 특수 카메라 분야와 관련 모든 것을 공급해 줄 수 있는 'Total Provider'로 진화하며, 특화된 기술력을 바탕으로 카메라 모듈의 자동검사분야 우량기업으로 성장을 계속하고 있다. (주)하이비젼시스템의 연구소에는 24시간 불이 꺼지지 않는다. 오늘도 그리고 내일도 지칠 줄 모르고 끊임없이 도전하고 있는 (주)하이비젼시스템의 기술연구소를 다녀왔다.
본 논문에서는 T-DMB 시스템에서 위치인식을 위한 워터마킹 기법에 대해 소개하고 성능을 분석하여 보았다. T-DMB 방송용 전송신호에 확산 코드를 이용한 워터마킹 기법을 행하는 기술은 방송용 송신기를 식별하는 기능을 목적으로 사용되고 있다. 송신기 식별을 위해 GPS 기술이 가장 널리 사용되고 있지만, 전파 신호가 미약하고 음영지역이나 실내에서는 수신이 안 되는 단점이 있다. 이러한 관점에서 볼 때 이용요금이 거의 무료이며, 수신 전계강도는 강하면서 다수의 음영지역문제를 해결해 줄 수 있는 새로운 위치인식기술이 필요한 상황이라고 할 수 있고, 지상파 방송신호를 기반으로 위치인식기능과 부가적 정보를 제공해 줄 수 있는 송신기 식별기술은 새로운 솔루션을 제공한다고 할 수 있다.
고령화 되어 가는 현대 사회에서 노인들이 일반 성인과 동등한 수준에서 정보를 접근 가능하도록 스마트기기의 손쉬운 인터페이스 방법이 요구된다. 음성 인터페이스는 노인들의 스마트기기 활용도를 높여 줄 수 있지만, 성능이 평균적 성인연령 대의 발성행태에 최적화되어 있어, 노인들이 사용할 경우 음성인식률 저하를 초래한다. 그래서 노인 친화형 음성 인터페이스를 개발하기 위한 일환으로 노인음성에 대한 인식률을 향상시켜 줄 수 있는 전처리 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 노인층과 청년층을 대상으로 음성샘플을 수집하여 분석하였고, 그 결과 노인이 청년에 비해 발성속도가 느리며 이는 스마트기기의 음성인식 기능저하로 이어진다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 음싱인식이 인간과 기계 사이의 자연스러운 통신을 위한 가장 중요한 수단으로 인식되어 이와 관련된 연구가 구준히 이루어져 왔으며, 일부 응용 분야에서는 성공적으로 적용되고 있다. 하지만, 좀 더 다양한 응용분야에 적용하기 위해서는 실제 환경에 존재하는 여러가지 주변잡음에 강인한 특성을 가지는 인식 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 음성인식 시스템을 휴대전화에 적용하기 위해 도메인 적응 기법, LDA (Linear Discriminant Analysis) 기법 등을 도입하여 시스템 DB의 크기를 줄이고 잡음에 대한 강인성을 높이고자 하였으며, HMM (Hidden Markov Model)에 기반한 음싱인식 시스템을 사용하여 각 기법의 적용에 따른 인식성능을 평가하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.328-335
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1998
한국통신의 음성인식 시스템에서 사용하는 기본 음소의 효율적인 설정을 위하여 음소인식률을 구하고 유사하게 인식되는 음소들의 집합인 cohort set을 구하여, 인식률을 최대로 하는 기본음소 집합을 찾는 방법이다. 실험 방식은 기본음소 59개로부터 시작하여 음소를1개씩 줄여가면서 최대 음소 인식률이 나오도록 하였다. 실험 결과 최고 성능을 나타내는 기본 음소 set을 구할 수 있었다.
반려동물에 대한 사회적 인식이 변화되면서 반려동물에 대한 문화적 태도가 친화적으로 바뀌고 있다. 특히, 반려견은 오래전부터 인간과 친숙하고 밀접하게 생활해오고 있다. 이러한 변화의 시대속에서, 반려견에 대한 이해도를 향상시키고 유기견 방지 및 생명 존중의 인식이 증가하면서 반려견 및 견주에 대한 동반 건강 유지를 위한 다양한 서비스가 활용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 반려견의 산책용 자동 리드줄에 IoT 서비스 및 응용 기술이 연동시킨 스마트 리드줄을 구현하였다. 이를 위해, 이기종 센서들을 연계하여 통합 모듈로 설계, 구현하고 반려견 리드줄에 연동시켜 스마트 반려견 리드줄을 개발하였다. 최종적으로, 스마트 반려견 리드줄을 통해 반려견주의 생체 신호를 실시간으로 수집하고 반려견의 위치를 파악하여 알림 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 올바르고 친숙한 애견문화를 더욱 성장시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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