• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.1
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• pp.51-58
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• 2005

we can set laser patterns with 3D information from vision camera after projected to object with laser stripes. They are very useful for 3-Dimensional informations. We researched the laser patterns of human body projected by stripes and found out three featuring patterns and made database of patterns using Fourier descriptors to recognize the patterns of bodies. The HMM method and Fourier descriptors to recognize human body were experimented. We found out HMM method can recognize human body in more efficient rate than the other.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.224-227
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• 2000

본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.1000-1015
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• 2010

In this paper, we propose a novel algorithm for hand gesture recognition. The hand detection method is based on human skin color, and we use the boundary energy information to locate the hand region accurately, then the moment method will be employed to locate the hand palm center. Hand gesture recognition can be separated into 2 step: firstly, the hand posture recognition: we employ the parallel NNs to deal with problem of hand posture recognition, pattern of a hand posture can be extracted by utilize the fitting ellipses method, which separates the detected hand region by 12 ellipses and calculates the white pixels rate in ellipse line. the pattern will be input to the NNs with 12 input nodes, the NNs contains 4 output nodes, each output node out a value within 0~1, the posture is then represented by composed of the 4 output codes. Secondly, the hand gesture tracking and recognition: we employed the Kalman filter to predict the position information of gesture to create the position sequence, distance relationship between positions will be used to confirm the gesture. The simulation have been performed on Windows XP to evaluate the efficiency of the algorithm, for recognizing the hand posture, we used 300 training images to train the recognizing machine and used 200 images to test the machine, the correct number is up to 194. And for testing the hand tracking recognition part, we make 1200 times gesture (each gesture 400 times), the total correct number is 1002 times. These results shows that the proposed gesture recognition algorithm can achieve an endurable job for detecting the hand and its' gesture.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.325-327
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• 2003

형상관리가 소프트웨어 개발과 유지보수 단계에서 중요하게 사용되고 있다. 연구와 실제 구축을 거듭하면서 형상관리는 소프트웨어 개발의 성숙한 기술이 되었다. CBSD(Component Based Software Development)는 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있다. 즉. CBSD가 소프트웨어 재사용과 소프트웨어 컴포넌트 기술에 관한 연구로 시작되어 왔고. 소프트웨어 개발에 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 CBSD에 관한 형상관리 연구가 뒤따르지 못하였고, 관련 문헌도 상당히 미흡한 실정이다. 본 논문에서 설계한 모델은 CBSD를 더 효율적으로 지원하기 위하여 사용될 것이다. 또한 본 모델은 CBSD 개념을 이용한다. 이 모델은 전통적인 소프트웨어 형상관리(SCM ; Software Configuration Management)와 관련이 있고 이를 컴포넌트 환경을 지원하도록 개선시킨 모델이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.254-260
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• 1991

본 연구는 CAD데이터로 부터 부품의 형상을 인식하여 CAD시스템과 인터페이스된 자동공정설계시스템을 지식공학적 접근방법을 도입하여 개발하고자 함이 연구의 목적이다. 연구의 대상은 NC선반가공용 회전형상부품을 대상으로 하며, CAD시스템은 AutoCAD를, 소프트웨어개발에 사용된 프로그래밍언어는 Turbo-C(Version 2.0)를, 전문가시스템셀(Expert System Shell)은 CLIPS를 이용하여 개인용컴퓨터(PC)를 사용하여 개발한다. 본 연구의 내용은 NC선반가공용 회전형상부품을 대상으로 CAD/CAPP 데이터베이스 생성과 부품형상인식, 공정 및 작업의 선정, 가공순서의 결정에 대한 알고리즘을 개발하고, 공학적 규칙 및 전문가의 경험적 지식을 획득하여 지식베이스를 구축하며, 이 지식베이스를 사용한 공정설계 전문가시스템의 개발에 관한 연구의 중간결과이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.1
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• pp.77-83
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• 2013

In this paper, we suggested a method about the improvement of the voice recognition rate and carried out a study on it. In general, voices were detected by applying the most widely-used method, HMM (Hidden Markov Model) algorithm. Regarding the method of detecting voices, the zero crossing ratio was calculated based on the units of voices before the existence of data was identified. Regarding the method of recognizing voices, the patterns shown by the forms of voices were analyzed before they were compared to the patterns which had already been learned. According to the results of the experiment, in comparison with the recognition rate of 80% shown by the existing HMM algorithm, the suggested algorithm based on the recognition of the patterns shown by the forms of voices showed the recognition rate of 92%, reflecting the recognition rate improved by about 12% compared to the existing one.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.7
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• pp.167-172
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• 2012

In vocabulary recognition using HMM(Hidden Markov Model) by model for the observation of a discrete probability distribution indicates the advantages of low computational complexity, but relatively low recognition rate has the disadvantage that require sophisticated smoothing process. Gaussian mixtures in order to improve them with a continuous probability density CHMM (Continuous Hidden Markov Model) model is proposed for the optimization of the library system. In this paper is system configuration thread control in recognition Gaussian mixtures model provides a model to optimize of the CHMM vocabulary recognition. The result of applying the proposed system, the recognition rate of 98.1% in vocabulary recognition, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.456-460
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• 1993

최근 제품의 설계와 제조의 동기화를 위해 제품설계 및 공정설계 분양에서 동시공학(concurrent engineering)의 개념을 도입한 부품의 특징형상(feature)에 의한 접근방법이 중요한 과제로 대두되고 있다. 특징형상은 CAD/CAM 통합을 위한 정보전달의 매개체로서 CAPP 시스템 개발시의 CAD/CAPP 인터페이스에 중요한 기능을 가진다. 제조분야에서의 특징형상 적용은 특징형상인식(feature recognition)과 특징형상에 의한 설계 (feature based design)의 두 가지 분야가 있으며, 이 두 분야 모두 특징형상의 상세한 정의와 분류를 필요로 한다. 본 연구에서는 특징형상의 기하학적인 정의 및 분류를 위한 체계를 제시하고, 사출금형의 구성부품을 대상으로 특징형상의 기하학적 속성으로부터 특징형상의 분류기법을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1999.04a
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• pp.24-29
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• 1999

포도 수확기를 개발하기 위해서는 포도 형상과 위치를 정확하게 파악하는 것이 필요하다. 신경회로망(Neural network)의 연상메모리(Associative memory)를 이용하여 포도 형상 정보를 인식하고자 한다. 신경회로망을 이용한 연상메모리는 학습 패턴(Learning pattern)을 학습한 후에 입력 패턴(Input pattern)으로부터 출력패턴을 얻는다. (중략)