사용자 인터페이스는 기계와 인간 사이에 상호작용을 할 수 있도록 도와주는 기술로써, 개인용 컴퓨터에서부터 애플의 멀티터치를 사용한 스마트폰까지 스크린 기반의 사용자 인터페이스가 주류를 이루고 있다. 제로 UI(User Interface)는 사용자의 생활 환경 안에서 자연스럽게 사용자의 요구사항을 인지하여 필요한 서비스를 제공함으로써 현재 스크린 기반의 사용자 인터페이스를 최소화하려는 기술이다. 제로 UI는 스마트한 기계들의 상황인지를 통한 판단, 사용자의 음성 인식, 사용자의 자연스러운 제스쳐 인식 등을 통하여 구현될 수 있으며, 본고에서는 음성인식을 통하여 사용자와 친화적으로 상호작용하고 있는 관점과 스마트 기기들이 상황인지를 통하여 자율적으로 판단함으로써 인터랙션을 줄이는 측면에서의 제로 UI의 기술 동향을 소개한다.
자동차용 타이어중 측면에 백색문자가 들어가는 제품은 물류이송 및 유통과정에서의 오염방지를 위해 수성페인트를 도포한다. 이 작업을 라인스켄 카메라와 P.L.C를 이용하여 문자 위치 및 크기를 인식하여 노즐을 통해 자동 도포하는 설비개발을 목표로 시스템의 설계 및 시운전을 실시하였으며 인식 알고리즘의 개발로 화상인식 정도의 향상 및 PLC제어에 따른 유지보수성을 높일수 있었으며, 설비투자비용 역시 현저히 줄일수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.88-90
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2004
주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{+}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB+-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.727-729
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2004
최근 정보 보안의 문제를 해결하기 위하여 생체 정보를 이용하여 사용자 인증 및 인식을 하는 기술들이 개발되고 있다 생체 정보를 이용하는 인증 및 인식 기술은 생체 정보를 가지고 사람을 구별하는 기술을 말하며 신뢰성과 편리성에 있어서 기존의 다른 보안 시스템의 한계점을 보완해 줄 것이다. 현재 연구되고 있는 얼굴 인식 기술은 생체인식 중에서 이용자들에게 가장 거부감이 적은 기술이다. 얼굴인식의 장점은 다른 생체인식 기술이 사용자로 하여금 일정한 동작을 취하도록 요구하는 것과 달리 비접촉으로 자연스럽게 확인 할 수 있는 것이며, 사용자는 자신이 현재 검사 당하고 있다는 사실을 인지하지 못하는 상태에서 수행되므로 거부감이 적다.
유비쿼터스 네트워크 시대가 도래함에 따라 위치인식 기반 응용 서비스 요구 증대에 따른 위치인식 무선 개인영역 네트워크(WPAN) 시스템이 주목을 받고 있다. 특히 초광대역(UWB) 기술은 저비용, 저소비 전력으로 통신뿐만 아니라 실내나 음영지역에서 수십 cm급 이내의 정밀한 위치인식/추적 기능을 줄 수 있어, 유비쿼터스 홈을 구축하기위한 핵심 기술로 인식되고 있으며, 저속 위치인식 WPAN 표준인 IEEE 802.15.4a의 물리계층(PHY)으로 채택되었다. 본 원고에서는 위치인식 UWB 기술과 관련한 IEEE802.15.4a 표준화 현황과 기술 동향에 대해서 살펴보고자 한다.
얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.261-264
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2003
얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.533-542
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1992
손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.
일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.787-789
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2004
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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