• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.233-238
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• 2004

코너 점(Corner point)은 영상 신호 처리의 패턴 인식에 있어 아주 중요한 정보이다 그래서 지금도 여러 가지 코너 점을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 코너 점은 에지 영상에서 8 방향 체인 코드(Chain code)를 적용하여 찾는다. 그런데 에지 선분 기울기가 45도의 정수 배가 되지 않을 때, 8 방향 알고리듬을 그대로 적용하면 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하면서 최적의 코너 점을 찾기 위해서 수리 형태학과 시각적 개념을 접목하여 코너 점을 처리하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법으로 컴퓨터 시뮬레이션 하여 좋은 결과를 보이고 있다. 그래서 제안된 논문의 알고리듬은 공장 자동화 및 선박 레이더 영상의 해안의 영역 파악에도 적용되리라 생각된다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.567-575
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• 2001

본 논문에서는 음성신호의 발성길이와 상관없이 일정한 크기의 파라미터를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 음성인식기의 성능은 음성신호에서 추출된 파라미터간의 유사도(패턴간의 거리)를 어떻게 비교하는지에 따라 결정된다. 그러나 화자에 따른 음성신호의 변이나 발성속도의 차이는 음성신호에서 일정한 크기의 파라미터 추출을 어렵게 한다. 제안한 방법은 음성신호에서 얻어진 파라미터를 스펙토그램의 형태로 표현한 뒤 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용해 일정한 크기의 파라미터로 정규화시키는 방법이다. 제안한 방법의 유효성을 입증하기 위해 청각세포를 모델링한 32개의 대역통과 필터로부터 얻어진 음성신호의 파라미터를 2차원 DCT 방법으로 가공한 후, 신경 회로망의 입력으로 사용하였다. 또한 기존 방법과의 인식률 비교를 위해 기존의 정규화된 입력을 구하는 방법 중 하나를 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 화자종속 및 화자독립 고립단어 인식에서 더 높은 인식률과 빠른 인식속도를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.504-511
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• 2010

본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-5
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이 투영을 사용하여 모음을 인식하였다. 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준 패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에게 제공되는 시스템을 구현하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.68-77
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• 1990

본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-10
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• 2016

의상 시뮬레이션과 렌더링 계산 비용은 메쉬의 종류와 그 품질에 크게 좌우 된다. 일반적으로 정확도와 효율성 면에서 삼각메쉬 보다 사각메쉬가 더 선호된다. 본 논문은 재귀 기하 분할법에 기초한 의복 패턴의 사각화 방법을 기술한다. 논문에서는 기존의 방법에서 두 가지 개선점을 제안한다. 첫째, 제안 방법은 기존의 방법보다 향상 된 회귀 기하 분해 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법에서 의복패턴의 물리적 도매인은 보다 더 간단하고 맵핑 가능한 형태로 분해된다. 둘째, 본 논문에서는 정점 분류 알고리즘의 유효성 확인작업을 수행한다. 제안 알고리즘을 이용하여 인식 되지 않은 정점 분류에 대한 유효성을 검증 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.96-104
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• 2017

최근의 스마트 기기들은 사용자의 의도와 사용 맥락을 반영하는 지능형 에이전트의 형태로 발전하고 있으며, 기능을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 사용자 경험 설계가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 연구는 인간중심의 내추럴 인터랙션이 최적의 스마트TV 경험에 필수적이라는 전제하에 TV에 특화된 음성 인터랙션 방식을 탐구하고자 하였다. 사용자가 자연스러운 행태로 TV를 조작하는 모델을 구축하기 위하여 스마트TV의 주요 기능을 지능형 에이전트에 명령하도록 하였고 대화 패턴을 수집하였다. 수집된 문장은 CfA 모델에 대입하여 기능 실행을 위한 반응 별로 분류하였다. 분류된 5가지 대화 패턴은 스마트TV가 실행하는 기능 특성에 따라 '기능 실행'과 '정보 검색'으로 나눌 수 있었다. 사용자와 TV간의 음성 상호작용에서 모호한 요청의 경우 재확인을 위한 CfC1이 발생하고, 복합 의도나 조건부 요청에 대한 대응이 필요한 경우는 CfC2가 발생한다는 부분도 확인하였다. 본 연구의 결론은 스마트TV에서의 음성 UI 설계에서 Simple Request Type이 가장 효율적 모델이라는 점과 대화형 인터랙션은 가능한 사용자의 모호한 요청을 구체화하기 위한 단계에서만 활용되는 것이 적합하다는 것이다.

• 인지과학
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• 제13권4호
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• pp.1-8
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• 2002

인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.965-978
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• 2006

본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.