• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.266-274
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• 2003

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권3호
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• pp.361-367
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• 2006

This paper describes a novel stereo vision based localization of free parking site, which recognizes the target position of automatic parking system. Pixel structure classification and feature based stereo matching extract the 3D information of parking site in real time. The pixel structure represents intensity configuration around a pixel and the feature based stereo matching uses step-by-step investigation strategy to reduce computational load. This paper considers only parking site divided by marking, which is generally drawn according to relevant standards. Parking site marking is separated by plane surface constraint and is transformed into bird's eye view, on which template matching is performed to determine the location of parking site. Obstacle depth map, which is generated from the disparity of adjacent vehicles, can be used as the guideline of template matching by limiting search range and orientation. Proposed method using both the obstacle depth map and the bird's eye view of parking site marking increases operation speed and robustness to visual noise by effectively limiting search range.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.291-298
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• 2012

일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.89-94
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• 2005

기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.197-208
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• 1996

A neural network-based PSRI(position, scale, and rotation invariant) feature extraction and ATR (automatic target recognition) system are proposed and an efficient parallel implementatio of the proposed system using multicomputer is also presented. In the proposed system, the scale and rotationinvariant features are extracted from the contour projection of the number of edge pixels on each of the concentric circles, which is input t the cooperative network. We proposed how to decide the optimum depth and the width of the parallel pipeline system for real time applications by modeling the proposed system into a parallel pipeline implementation method using transputers is also proposed. The implementation results show that we can extract PSRI features less sensitive to input variations, and the speedup of the proposed ATR system is about 7.55 for the various rotated and scaled targets using 8-node transputer system.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.22-32
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• 2002

본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.29-37
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• 2020

최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.87-95
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• 2008

Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1101-1107
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• 2017

본 논문은 스마트폰의 플랫폼에 내장되어 있는 자동음성인식 기술을 활용하여 영어 학습자의 발음에 대한 즉각적인 문자 피드백을 제공하는 모바일 기반 발음 교수법이 영어 학습자의 자음 발음 (V-B, R-L, G-Z) 인식과 출력에 미치는 영향에 대해 연구했다. 특히, 자동음성인식 기술을 이용한 모바일 기반 발음 교수법을 사용한 그룹, 전통적인 교사 중심의 발음 교수법 그룹, 그리고 이 둘을 합친 하이브리드 교수법 그룹으로 나누어 영어 학습자의 발음 평가 결과를 (인지, 출력) 비교, 분석했다. ANCOVA를 이용한 분석 결과, 영어 학습자의 발음 출력에 있어 하이브리드 교수법 그룹이 (M=82.71, SD =3.3) 전통적인 교수법 그룹 (M=62.6, SD=4.05) 보다 유의미하게 높은 결과를 나타냈다 (p<.05).

• Current Optics and Photonics
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• 제1권3호
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• pp.196-202
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• 2017

Corona discharge is always a sign of failure processes of high-voltage electrical apparatus, including those utilized in electric railway systems. Solar-blind ultraviolet (UV) cameras are effective tools for corona inspection. In this work, we present an automatic railway corona-discharge detection system based on solar-blind ultraviolet detection. The UV camera, mounted on top of a train, inspects the electrical apparatus, including transmission lines and insulators, along the railway during fast cruising of the train. An algorithm based on the Hough transform is proposed for distinguishing the emitting objects (corona discharge) from the noise. The detection system can report the suspected corona discharge in real time during fast cruises. An experiment was carried out during a routine inspection of railway apparatus in Xinjiang Province, China. Several corona-discharge points were found along the railway. The false-alarm rate was controlled to less than one time per hour during this inspection.