• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.487-495
• /
• 2010

It has been required to develop an accurate and reliable evaluation method for the performance of biometric systems as their use is getting popular. Among a number of biometric systems, face recognition is one of the most widely used techniques and this leads to develop a stable evaluation method for face recognition systems in order to standardize the performance of face recognition systems. However, it is considered as a difficult task to evaluation such systems due to a large number of factors that affect their performance. Thus, it may be infeasible to take into account all the environmental factors that are related to the performance of face recognition systems and this naturally suggests an evaluation method for the overall performance based on scenarios. In this paper, we have analyzed environmental factors that are related to the performance of general face recognition systems and proposed their evaluation method taking into account those factors. We have proposed an evaluation method based on scenario that considers the combination of individual environment factors instead of evaluating the performance of face recognition systems regarding each factor. Indeed, we have presented examples on the evaluation of face recognition systems based on scenario that takes into account overall environmental factors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.353-356
• /
• 2005

최근 우리 생활과 밀접하게 연관되어 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 스스로 사용자가 처한 환경을 인식하는 상황 인식(situation-awareness) 시스템이 필수적이다 상황 인식(situation-awareness)시스템은 센서로부터 주변 환경 정보의 수집 및 결합을 통해 상황을 인식하고, 해석과 추론 처리과정을 거쳐 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다 주변 환경이 시간에 따라 계속 변화하므로 더 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 환경 정보뿐만 아니라 과거의 환경 정보도 고려하여 현재 상황이 어떻게 변화되고 있는지도 파악할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 동적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시간을 처리할 수 있는 상황 인식 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 컨텍스트의 시간처리를 JESS와 JAVA를 이용하여 처리하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.69-72
• /
• 2003

본 논문에서는 범용 DSP를 이용한 잡음환경에 강인한 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 DSP인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 Codec과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 또한, 기존의 음성 인식 시스템에 사용한 파라메터에 대한 고찰과 ICA를 이용하여 잡음 환경에 강인한 음성 특징 파라메터를 제안하고 성능 비교 실험을 하였다. 제안된 ICA 파라메터를 적용하여 음성인식 시스템을 구현하였다. 그리고, 독립적으로 동작 가능한 음성인식 시스템의 응용 예로 무선자동차에 적용시켜 실험했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.239-242
• /
• 2006

현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.111-114
• /
• 1998

기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.305-308
• /
• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.08a
• /
• pp.35-38
• /
• 1998

웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용한 정보검색 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 Hypertext Word를 인식할 수 있는 거승로 기존의 웹 브라우저를 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보여지는 고정되지 않고 계속 하여 변화하는 인식후보를 인식하기 위해 당 연구실에서 개발한 가변 어휘 인식기를 사용하였다. 시스템은 windows 95/NT 환경에서 개발되었으며, 사용자가 새로운 인터페이스를 배울 필요 없이 바로 사용할 수 있도록 사용자 편의성 부분도 고려하여 개발되었다. 개발된 시스템은 독립 환경, 독립 화자에 대해 실험한 결과 130여개의 단어에 대해 편균 90% 정도의 인식성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.434-434
• /
• 2022

인간과 인간활동은 물환경시스템의 외생변수가 아닌 내생변수(endogenous variable)이기에, 향후의 물환경관리는 인간과 물환경의 공진화(coevolution)에 대한 이해가 필요하다. 인간과 물환경의 공진화는 인간활동에 따른 정책의 변화, 자연재해, 그리고 결과적 현상으로서의 수질 변화 등과 같은 사회시스템과 수문(또는 물환경)시스템의 상호작용으로 발생한다. 수질과 대중의 물환경에 대한 인식 변화는 각각 물환경시스템과 사회시스템의 변화과정을 대변하는 주요 요인 중 하나이다. 따라서 인간과 물환경의 공진화를 이해하기 위하여 수질과 인식 변화에 대한 해석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수질측정망 자료를 활용하여 한강유역 주요지점에 대한 수질인자(BOD, COD, T-N, T-P 등)의 변화를 분석(1997~2020년)하고, 신문기사를 활용하여 물환경에 대한 대중의 장기적인 인식 변화(1960~2020년)를 해석하였다. 또한, 지난 61년 동안(1960~2020년) 수질과 대중의 인식 변화, 그리고 주요 물환경 정책 변화가 어떤 상호작용을 통해 공진화해 왔는지 검토하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.51-54
• /
• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.329-330
• /
• 2007

지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.