• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.658-670
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• 2006

교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-80
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• 2010

자동차 환경에서의 음성인식은 잡음처리가 매우 중요한 요소이다. 하드웨어 및 소프트웨어로 적인 접근방법으로 많은 연구가 되어 지고 있다. 하드웨어적인 방법으로는 Low-pass filter를 기본으로한 잡음처리 필터가 많이 연구되어 가시적인 성과를 보이고 있고, 소프트웨어적으로는 Noise canceler, 신경망 등 패턴인식 알고리듬의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리듬인 DTW(Dynamic Time Warping)를 자동차 잡음환경에 적용하여 그 음성인식을 위한 파라미터 패턴에 대한 매칭 레벨을 분류하여 잡음환경 적합한 패턴 매칭 레벨을 분석 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.169-173
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• 2021

현재 병원에서의 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 요양병원 등 면역력이 약한 고령환자의 안전사고가 지속적으로 발생하고 있으며 이에 대한 대책이 필요하다. 대부분의 사고는 거동이 불편한 환자의 움직임에 의해 일어나고 있다. 이에 환자의 움직임에 따른 입원실 음향을 분석하고 인식하여 관리자가 사전대처 하여 안전사고를 줄이는 방법으로 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리즘인 DTW (Dynamic Time Warping)을 사용하여 병원 입원실 음향인식을 위한 음향패턴을 분류하여 병원 입원실 환경에 적용하여 분석 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.97-103
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• 2001

초기 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용한 화자인식 방법은 인식률이 시간이 지남에 따라 저하된다는 단점이 있었다[1][3][4]. 따라서 이를 보완하기 위한 새로운 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 DTW방법을 이용한 화자 인식 시스템의 사용자 등록시기에 화자에 대한 불충분한 음성특징을 보충하고 시간이 지남에 따라 발생하는 오인식률의 증가를 줄이기 위해 사용자 등록시 기준패턴의 정규화를 수행하고 시스템 사용시 기준패턴을 변경하는 방법이다. 본 논문에서 사용된 핵심적인 알고리즘은 VQ(Vector Quantization)와 DTW 방법이다. 본 논문의 알고리즘을 이용한 모의 실험 결과 기존의 방법에 비해 $3.3\%$ 인식률 향상되어 $97.5\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.451-458
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• 2003

Dynamic Programming Matching(DPM)은 순차적으로 구성된 문제를 수학적으로 최적화 시키는 기술로서 패턴인식 분야에서 다년간 중요한 역할을 해왔다. 서명인식을 위한 대부분의 실제적 적용에서는 Sakoe and Chiba [9]의 실제구현 버전이 기반이 되어 왔는데, 일반적으로 slope constraint p = 0의 방법이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 이 경우에는 전진탐색에 의한 휴리스틱한 방법을 적용한 MDPM이 상당한 처리 시간의 단축 뿐만 아니라 약간의 인식능력 향상을 가질 수 있음을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5169-5175
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• 2013

본 논문에서는 삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링을 위한 프레임워크를 기술한다. 동작 인식, 평가, 등록을 지원하기위해 동적시간정합(Dynamic Time Warping, 이하 DTW)과 은닉마코브모델 (Hidden Markov Mode, 이하 HMM)을 활용 하였다. HMM은 제스쳐 인식에 활용되며 또한 제스쳐 디자인과 등록 과정에 활용된다. DTW은 HMM 훈련 데이터가 부족한 경우 제스쳐 인식에 활용되고, 수행된 동작이 기준 동작의 차이를 평가하는 데에 활용된다. 동작 움직임에 나타나는 위치 정보와 관성 정보를 모두 획득하기 위해 바디센서와 시각센서를 혼합하여 동작을 감지하였다. 18개의 예제 손동작을 디자인하고 다양한 상황에서 제안된 기법을 테스트하였다. 또한 제스쳐 수행시 나타나는 사용자간 다양성에 대해 토론한다.

• 한국음향학회지
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• 제13권3호
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• pp.25-32
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• 1994

본 연구에서는 정적지도적응알고리즘을 기초로 한 스펙트럼사상학습을 이용하여 잡음환경에서의 한국어숫자음인식방법을 제시하였다. 제시한 인식방법에서 잡음이 섞인 음성스펙트럼 공간을 잡음이 없는 음성스펙트럼 공간으로 사상한 결과, 잡음이 섞인 음성스펙트럼의 왜곡이 개선되어 잡음처리를 행하지 않은 기존의 VQ(vector quantizaton)와 DTW(dynamic time warping)를 이용한 방법보다 높은 인식율을 얻을 수 있었으며 , 0 dB의 SNR 레벨에서도 기존방법의 인식율을 10배 정도 향상시키므로써, 스펙트럼사상학습이 잡음환경의 음성에 대한 인식성능을 향상시킬 수 있는 방법임을 확인하였다.

• 한국진공학회지
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• 제15권4호
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• pp.338-346
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• 2006

반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.35-42
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• 2012

운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.173-173
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• 2021

현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.