• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.121-130
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• 2009

이 논문은 고차원의 데이터를 저 차원으로 줄이는 방법 중 하나인 특징추출에 대한 방법들의 특성을 비교한다. 비교대상 방법은 전통적인 PCA(Principal Component Analysis)방법과 시각피질의 특성을 보인다고 알려진 ICA(Independent Component Analysis), 국소기반인식을 구현한 NMF(Non-negative Matrix Factorization), 그리고 이의 성능을 개선한 sNMF(Sparse NMF)로 정하였다. 추출된 특징들의 특성을 시각적으로 확인하기 위하여 필기체 숫자 영상을 대상으로 특징추출을 수행하였으며, 인식기에 적용한 효과의 확인을 위하여 추출된 특징을 다층퍼셉트론에 학습시켜보았다. 각 방법의 특성을 비교한 결과는 응용하고자 하는 문제에서 어떤 특징을 추출하기 원하느냐에 따라 특징추출 방법을 선정할 때 유용할 것이다.

• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 1998

본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.603-611
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• 2001

본 논문은 학습 속도가 계층별 학습처럼 빠르며, 일반화 성능이 우수한 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법은 최소 제곡법을 통해 구한 은닉층의 목표값을 이용하여 은닉층의 가중치를 조정하는 방법으로, 은닉층 경사 벡터의 크기가 작아 학습이 지연되는 것을 막을 수 있다. 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 학습 속도는 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 학습보다 빠르고, Ooyen의 방법과 계층별 학습과는 비슷했다. 또한, 일반화 성능은 은닉노드의 수에 관련없이 가장 좋은 결과를 얻었다. 결국, 제안한 방법은 계층별 학습의 학습 속도와 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 일반화 성능을 장점으로 가지고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.