도로의 확장 및 신규 도로의 설치로 인하여 도로교통시설물의 변경 및 신규설치는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 또한, 자동차 및 운전자의 증가와 함께 교통안전을 위한 도로 및 교통안전표지는 지속적인 증설과 관리가 요구된다. 도로 시설물 중 교통안전표지판을 신속하게 갱신하기 위하여 본 연구에서는 교통안전표지판에 대하여 자동인식기능을 개발하고 위치정확도를 분석하여 수치지형도의 도로시설물 효율적 갱신방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 좌표측정을 위한 전방위 카메라 표정요소 산출, GPS/IMU/DMI 통합시스템 구축 및 영상처리기법을 적용하여 수치지형도의 도로시설물 DB의 효율적 갱신방법을 제시하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest -Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.
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.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권1호
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
Dynamic time warping (DTW) is the main algorithms for time series alignment. However, it is unsuitable for quasi-periodic time series. In the current situation, except the recently published the shape exchange algorithm (SEA) method and its derivatives, no other technique is able to handle alignment of this type of very complex time series. In this work, we propose a novel algorithm that combines the advantages of the SEA and the DTW methods. Our main contribution consists in the elevation of the DTW power of alignment from the lowest level (Class A, non-periodic time series) to the highest level (Class C, multiple-periods time series containing different number of periods each), according to the recent classification of time series alignment methods proposed by Boucheham (Int J Mach Learn Cybern, vol. 4, no. 5, pp. 537-550, 2013). The new method (quasi-periodic dynamic time warping [QP-DTW]) was compared to both SEA and DTW methods on electrocardiogram (ECG) time series, selected from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) public database and from the PTB Diagnostic ECG Database. Results show that the proposed algorithm is more effective than DTW and SEA in terms of alignment accuracy on both qualitative and quantitative levels. Therefore, QP-DTW would potentially be more suitable for many applications related to time series (e.g., data mining, pattern recognition, search/retrieval, motif discovery, classification, etc.).
4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.
지문인식은 입력지문이 데이터베이스 내에 있는 특성인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것이다. 이를 위해 대형 지문 데이터베이스에서는 여러 가지 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하고 소형 지문데이터 인식에서는 분류를 하지 않고 바로 매칭을 한다. 매칭 방법은 특징점 (단점, 분기점)에 기초한 매칭이 주를 이루고 있는데, 특징점에 기초한 매칭은 지문의 변환, 회전, 비선형 변형, 가짜 특징점 등이 발생하는 문제로 특징점 추출 및 특징점들 간의 정확한 매칭에 매우 복잡한 계산을 필요로 하고, 지문의 품질향상을 위해 많은 전처리 과정이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지문인식에 특징점을 이용하지 않고, Gabor 필터에 지문을 통과시켜 얻은 지문의 융선에서 Gabor 특징값을 산출하여 이 특징값을 지문인식에 이용하는 간단한 새로운 방법을 제안하고 이 방법이 지문인식 실행에 가능성을 가지고 있음을 실험으로 증명하였다.
Galectins, a family of ß-galactoside-binding lectins, have emerged as soluble mediators in infected cells and pattern recognition receptors (PRRs) responsible for evoking and regulating innate immunity. The present study aimed to evaluate the role of galectin-1 in the host immune response of redlip mullet (Liza haematocheilia). We established a cDNA database for redlip mullet, and the cDNA sequence of galectin-1 (LhGal-1) was characterized. In silico analysis was performed, and the spatial and temporal expression patterns in gills and blood in response to lipopolysaccharide polyinosinic:polycytidylic acid, and Lactococcus garvieae were estimated via quantitative real-time PCR. Functional assays were conducted using recombinant protein to investigate carbohydrate binding, bacterial binding, and bacterial agglutination activity. LhGal-1 was composed of 135 amino acids. Conserved motifs (H-NPR, -N- and -W-E-R) within the carbohydrate recognition domain were found in LhGal-1. The tissue distribution revealed that the healthy stomach expressed high levels of LhGal-1. The temporal monitoring of LhGal-1 mRNA expression in the gill and blood showed its significant upregulation in response to immune challenges with different stimulants. rLhGal-1 exhibited binding activity in response to carbohydrates and bacteria. Moreover, the agglutination of rLhGal-1 against Escherichia coli was observed. Collectively, our findings suggest that LhGal-1 may function as a PRR in redlip mullet. Furthermore, LhGal-1 can be considered a significant gene to play a protective role in redlip mullet immune system.
본 논문에서는 휴대 단말기의 조작을 손쉽게 할 수 있는 새로운 사용자 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스의 기본 개념은 사용자의 휴대 단말 파지 형태를 감지 및 인식해 해당 파지 형태에 가장 적절한 기능을 실행하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자의 파지 형태를 감지할 수 있는 정전 용량 기반 터치 센서를 디스플레이 부를 제외한 모든 면에 장착하고 감지된 파지 형태에 가장 적합한 기능을 제안하는 인식 알고리즘을 장착한 시제품을 제작한다. 제안된 방법의 효용성을 실제 사용자파지 형태 데이터에 기반한 인식률을 측정해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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