자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 화면터치에 따른 탭 동작을 패턴 화하여 인식할 수 있는 UX/UI와 탭 패턴인식 알고리즘을 설계하여 사용자 맞춤형 즐겨찾기 애플리케이션 구현을 하였다. 스마트 폰 사용자가 입력패드에 손가락으로 탭 하는 동작들을 패턴으로 생성하고, 이 탭 패턴에 스마트 폰에서 사용자가 즐겨 사용하는 서비스를 설정할 수 있도록 한다. 사용자가 입력패드를 이용하여 탭 패턴을 입력했을 때, 탭 패턴 유사도를 측정하여 등록된 탭 패턴과 유사하면 설정된 스마트 폰의 서비스 기능을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 사용자 편의성을 고려한 다양한 형태의 탭 패턴에 대하여 높은 인식률과 입력 종료 후의 지연 시간 단축을 보장함을 보여주었다.
패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.
본 논문에서는 영상처리 및 패턴 인식 기법을 이용하여 고문헌의 진위판정을 행하는 시스템을 제안하고자 한다. 통상 고문헌은 재질, 서지 형태, 판본과 서문 그리고 내사본과 낙관, 인장, 소장인등에 의해 진위 판정을 행한다. 본 논문에서는 이중 판본에 대해 진위 판정을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 조선시대의 37가지 활자본에 대해 영상의 경계 구조 특성 파악에 의한 히스토그램 분석과 각 획의 각도와 길이 그리고 획의 두께 등에 의해 진위 판정을 행하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
온라인 필기 문자 인식 시스템 'SCRIPT(Symbol/Character Recognition In Pen-based Technology)'는 조합 가능한 모든 한글과 영어 대문자, 숫자, 그리고 키보드 부호 등 자연스럽게 필기되는 정자체 문자를 인식하기 위한 알고리듬이다. 필기 문자는 동일인이 쓰더라도 형태의 변화가 다양해서 정보의 불확실성을 지니게 된다. 그런데 기존의 결정 트리(decision tree)를 이용한 특징 분석 방법(feature analysis approach)은 효율적이지만 필기의 변형에 약하여 잘못된 선택을 하기 쉽기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 패턴의 계층적(hierarchical)특성에 맞추어 획 자체의 형태와 획간의 위치 관계를 파악하기 위한 두 단계의 퍼지 결정 트리(fuzzy decision trees)를 사용하여 문자 패턴의 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 다양한 가능성을 저장함으로써 형태의 변형에 강하고 이전의 잘못된 선택을 수정하기 쉬우며, 특히 하위 후보 패턴들에 의한 상위 패턴의 인식률 상승 효과가 매우 크다. 실헌 결과, 한글은 약 91%의 인식률과 약 0.33초의 인식 속도를 나타냈으며, 영어 및 기타 문자는 약 95%의 인식률과 약 0.08초의 인식 속도를 보였다. 이는 퍼지 결정 트리를 적용하지 않은 겨우에 비하여 인식률이 8~18% 정도 향상된 것이다.
필기 한글의 문자나 단어 인식에 있어 패턴을 구성하는 획 성분을 추출하는 작업은 매우 중요하다. 세선화와 직선근사에 기반한 고전적인 방법은 원래 패턴을 크게 왜곡한다는 단점을 가지고 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한글 패턴에 적합한 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다고 관찰에 근거하여 알고리즘을 설계하였다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 결합 지점을 강전하게 처리하는 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘을 PE92 데이터베이스에 적용한 결과를 제시한다.
기존의 대부분의 안테나는 한정된 공간에서 한정범위의 인식이 곤란한 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하고 소형화를 위하여, 간단한 형태의 다이폴안테나를 설계 하였다. Ansoft사의 Designer를 이용하여 안테나 시뮬레이션을 수행 하였으며, 산업체의 자동화 공정이나, 컨베이어상에서 제품에 부착된 전자태그의 인식효율과 소형화를 고려하여 설계하였다. 설계한 안테나는 RFID 안테나의 소형화와 한정된 공간에서 Tag 의 인식을 위해 테프론 기판을 이용한 다이폴 형태로 구현 제작하였다. 본 연구결과 설계 제작된 안테나는, 도우넛형태의 방사패턴을 가지며, 협소한 지역에 전파를 방사시켜서, 주변의 불필요한 태그의 인식을 최소로 하였고, 실제로 컨베이어 장치를 이용하여 개발 제품의 성능 테스트를 수행하였으며, 그 결과 제품의 우수성을 검증 하였다.
본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해서 패턴인식 지식베이스의 생성을 위해 분석한 155종의 실험문헌집단과 86종의 검증문헌집단을 이용하여 적중률을 조사해 보니 실험문헌집단의 경우는 94%, 검증문헌집단의 경우는 93%의 적중률을 나타냈다.
본 논문에서는 AR 보드 게임을 위한 FTIR 방식의 멀티 터치 스크린 시스템을 제안한다. 기존 보드 게임은 카드의 정보나 위치등 다양한 정보를 보여주면서 사용자와의 상호작용에 있어서 버튼과 같은 단순한 형태의 입력을 요구한다. 이러한 낮은 상호작용을 보완하기 위해서 다양한 형태의 패턴 등을 입력할 수 있는 멀티 터치 스크린 시스템을 적용한 텐저블 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자로 하여금 더 많은 상호작용과 높은 몰입감을 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다음과 같이 구성된다. 먼저, 텐저블 사용자 인터페이스를 위해서 Jefferson Y. Han이 제안한 시스템과 유사한 형태의 FTIR 방식의 멀티 터치 스크린을 테이블 탑 형태로 제작한다. 또한, 스크린 위의 카드를 인식하기 위해서 특정한 모양의 패턴을 적용한 적외선 반사지를 카드에 입힌 후, DI 방식을 사용하여 카드의 고유한 정보를 인식할 수 있도록 하였다. 마지막으로 사용자에게 인터페이스의 확장뿐만 아니라 시각적으로 높은 몰입감을 제공하기 위해 Bimber가 제안한 Virtual Showcase를 적용하였다. 이러한 시스템을 통해 사용자는 이전의 단조로운 형태의 게임에서 벗어나 훨씬 다양하고 높은 몰입감을 즐길 수 있게 되었다.
본 논문은 GIS내 파티클에 의해 발생한 부분방전 신호에 대한 정량적 분석 및 상태에 따른 패턴인식에 관하여 설명하였다. GIS내 파티클의 상태를 4가지로 모의하여 각각의 경우에 부분방전 신호를 계측한 후 Ф-Q-N분포로 나타내었고, 다시 Ф-Q분포, Ф-Qm분포, Ф-N분포, Ф-N분포로 나타내었다. 각각의 분포는 통계적 연산자에 의해 정량화 하여 분석하였고, 또한 연산자들을 패턴인식을 위한 입력데이터로 이용하여 수행하였다. 그 결과 파티클의 상태에 따른 분포 형태는 파티클의 상태에 따라 서로 다른 특성을 나타냈었으며, 또한 뉴럴 네트웍을 이용한 패턴 인식의 결과는 약92〔%〕였으며 연산자들의 입력 데이터가 많을수록 더 정확한 결과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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