최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
목적: 본 연구에서는 보행하면서 스마트 폰을 사용하는 것에 대한 위험을 계몽하기 위한 기초자료를 얻기 위해, 보행 시 스마트 폰 사용 실태와 보행 시 스마트 폰 사용에 있어서 어떠한 위험 요인이 관계하고 있는 지에 대해서 분석하였다. 방법: 조사대상은 도쿄도, 치바현, 오사카부의 3개 지역의 6개 회사의 전철 통근자 885명과 5개 대학의 전철 통학 학생 550명을 대상으로 조사를 실시하였다. 조사는 무기명 질문지법을 활용하여 조사를 실시했다. 조사 시기는 2014년 4월부터 5월에 걸쳐서 실시하였다. 결과: 보행 시 스마트 폰을 사용하거나 피쳐 폰을 조작 하고 있는지에 대한 조사 결과는 피쳐 폰 사용 경험자가 33%, 스마트 폰 사용 경험자는 76%를 차지한 것으로 나타났으며, 그 가운데 38%의 조사 대상자는 이어폰으로 음악을 들으면서 동시에 스마트 폰이나 피쳐 폰 조작 경험이 있는 것으로 나타났다. 연령, 성별, 계몽광고 시청 여부 등을 독립 변수로, 보행 시 스마트 폰이나 피쳐 폰 조작 경험의 유무를 종속 변수로 2항 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 20대 이하의 대상자가 30대 이상에 비해 보행 시 스마트폰 사용 비율이 4.93배(p <0.00) 높은 것으로 나타났다. 성별, 계몽 포스터 시청의 유무, 계몽 텔레비전 시청의 유무, 계몽 홍보 잡지 시청의 유무 등에 대에서는 유의한 차이는 나타나지 않았다.
한국광학회 1990년도 제5회 파동 및 레이저 학술발표회 5th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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pp.121-125
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1990
Optical Hough transform technique is introduced to obtain the straight line features in parallel from the input scene images. Experimental results are also provided to demonstrate the advantage of such optical parallel processor over the digital one. Peaks in optical Hough space are free from quantization noise and thus easy to detect.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
게임 환경에서 객체 행동의 사실감을 유지하기 위한 물리 엔진 부분 중 가장 활용도가 높은 요소인 강체 역학을 사용자와의 실시간 인터랙션이라는 요구에 맞추어 효과적이면서 정확하게 수행하는 것은 매우 중요하면서 어려운 일이다. 이를 위하여 본 논문에서는 연속적 충돌검사 기법을 이용한 제약 조건 기반의 강체 역학 시뮬레이션을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 충돌 검출 부분과 충돌 처리 부분으로 구성된다. 특히 충돌검출을 위해 연속적 충돌검사를 이용하여 충돌 검출 실패를 없앴으며, 정확한 처음 충돌 시간과 충돌 피쳐를 이용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하며, 충돌 피쳐의 수도 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 제약 조건 기반의 시뮬레이션 기법에 따라 충돌처리 부분은 충격력에 대한 선형 상보성 문제로 다루어 계산하여, 충돌에 의한 강체의 올바른 역학반응을 생성하였다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성 검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 통계적 모델에 기반의 Likelihood ratio (LR)를 통하여 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global speech absence probability)은 음성검출을 위한 피쳐 (feature) 파라미터로 널리 적용되고 있다. 하지만 신호 대 잡음 비 (SNR, signal-to-noise ratio)가 낮은 잡음환경에서는 정확한 GSAP 추정이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방법에서는 잡음환경에서 강인한 VAD 알고리즘을 위하여 Teager energy (TE) 기반의 GSAP를 피쳐 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
3차원 지리정보처리와 관련하여 인터넷 환경에 기반을 둔 3차원 GIS는 최근의 중요 GIS 기술개발 분야 중 하나로 간주되고 있다. 3차원 GIS를 설계하고 구현하기 위해 자바와 VRML의 전략적인 연계를 고려하였다. 3차원 피쳐 포맷을 정의하였는데 이는 비공간 속성, 3차원 벡터 데이터, 멀티미디어 데이터, 그리고 3차원 가시화 정보를 포함한다. 3차원 피쳐에 대한 검색과 버퍼링 연산, 근접 분석, 거리 분석 등의 기능을 구현하였고 'Lantern operator'라는 새로운 3차원 공간 연산자를 고안하였다 지형고도 데이터와 위성영상 데이터를 가상공간에 표현하였으며 3차원 피쳐에 대한 영상이나 사운드 등의 멀티미디어 정보 검색 기능을 구현하였다. 결론적으로 본 논문에서는 WWW에서 구동되는 3차원 GIS의 프로토타입을 개발함으로서 현재 개념 정립 단계에 있는 3차원 GIS의 향후 기반연구 개발 및 응용연구 모델 개발에 기여할 것으로 생각된다.
정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.525-533
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2003
In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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