• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.319-324
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• 2014

최근 들어 고성능 비행 드론이 주목받고 있다. 특히, 다중 로터를 장착한 헬기 형태의 비행 드론은 항공촬영, 방송영상제작, 항공구조, 물류배송, 감시, 측량, 방역 방제, 군사용 등으로 그 활용범위를 확장해가고 있다. 그러나 이를 조종하는 제어기의 형태는 매우 단순하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 기기에 탑재된 G-센서를 이용하여 사용자의 직관적인 동작으로 비행 드론을 조종할 수 있는 향상된 제어기를 구현한다. 구현된 제어기는 신경망 알고리즘을 사용하여 동작 인식 성능을 향상시켰다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.301-310
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• 2003

The interface design of mobile products has become a hot issue recently as a variety of products are being developed for extended usages. There have been two different views on interface design of mobile products like PDAs(personal digital assistants) or cellular phone. One 치aims that the current interface design of PC cannot be directly applied because mobile products have their own specific functions and requirements. On the meantime, the other argues that an extended application of PC metaphors to mobile products can have advantages because users'PC experiences can reduce the learning efforts and thus contribute to intuitive understanding mobile products. In this research, two types of PDAs, developed according to the aforementioned conflicting philosophies were compared and evaluated, based on laboratory-based usability testing conducted by novice users. The experiment consists of asking subjects to perform identical tasks for the two different types of products. The interaction data collected during usability testing were analyzed in terms of time taken, rate of success of tasks and errors. The experiment shows that there were some meaningful effects of users'experience of PC on the usability of PDAs.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권1호
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• pp.76-81
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• 1999

The degree of relative similarity between 2D patterns is obtained using Open-Ball Scheme. Open-Ball Scheme employs a method of transforming the geometrical information on 3D objects or 2D patterns into the features to measure the relative similarity for object(patten) recognition, with invariance on scale, rotation, and translation. The feature of an object is used to obtain the relative similarity and mapped into [0, 1] the interval of real line. For decades, Moment-Invariant Method has been used as one of the excellent methods for pattern classification and object recognition. Open-Ball Scheme uses the geometrical structure of patterns while Moment Invariant Method uses the statistical characteristics. Open-Ball Scheme is compared to Moment Invariant Method with respect to the way that it interprets two-dimensional patten classification, especially the paradigms are compared by the degree of closeness to human's intuitive understanding. Finally the effectiveness of the proposed Open-Ball Scheme is illustrated through simulations.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권12호
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• pp.637-644
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• 2004

This paper proposes an expert system with the knowledge learning capability which can enhance the safety and effectiveness of substation operation in the automated substation as well as existing substation by inferring multiple events such as main transformer fault, busbar fault and main transformer work schedule under multiple inference mode and multiple objective mode and by considering totally the switch status and the main transformer operating constraints. Especially inference mode includes the local minimum tree search method and pattern recognition method to enhance the performance of real-time bus reconfiguration strategy. The inference engine of the expert system consists of intuitive inferencing part and logical inferencing part. The intuitive inferencing part offers the control strategy corresponding to the event which is most similar to the real event by searching based on a minimum distance classification method of pattern recognition methods. On the other hand, logical inferencing part makes real-time control strategy using real-time mode(best-first search method) when the intuitive inferencing is failed. Also, it builds up a knowledge base or appends a new knowledge to the knowledge base using pattern learning function. The expert system has main transformer fault, main transformer maintenance work and bus fault processing function. It is implemented as computer language, Visual C++ which has a dynamic programming function for implementing of inference engine and a MFC function for implementing of MMI. Finally, it's accuracy and effectiveness is proved by several event simulation works for a typical substation.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.269-278
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• 2004

본 연구에서는 개인용 정보단말기에 사용되는 아이콘을 기능, 상징화 유형, 운영체제, 컬러사용유무에 따라 분류한 후, 분류된 아이콘 사이에 직관적 의미전달능력에 차이가 있을 것으로 보고 이를 실증적으로 검증해보고자 실험연구를 실시하였다. 연구결과, 개인용 정보단말기에 사용되는 아이콘은 기능, 상징화 유형, 운영체제, 컬러사용유무에 따라 직관적 의미전달능력에 차이가 있는 것으로 나타났다. \circled1 기능에 따라 분류 된 아이콘 중, 데스크톱 컴퓨터 등에서 사용하는 것과 동일한 지시대상을 사용하는 아이콘과, 지시대상에 대한 표현이 정확하면서 단순한 아이콘의 직관적 의미전달능력이 높은 것으로 나타났다. \circled2 상징화 유형 별로 분류된 아이콘 중, 기능과 관련된 동작을 표현하고 있는 아이콘은 인식정확도가 가장 높게 나타났고, 인식지체시간은 다소 길게 나타났다. \circled3 운영체제에 따라 분류된 아이콘 중, 지시대상에 대한 표현이 구체적이고 표현요소가 많은 아이콘은 인식정확도는 높고 인식지체시간은 긴 것으로 나타났다. \circled4 컬러사용유무에 따라 분류된 아이콘 중, 컬러를 사용하고 있는 아이콘은 색상 수가 제한된 개인용 정보단말기에서도 컬러가 주는 자극이 영향을 미쳐 직관적 의미전달능력이 뛰어난 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1437-1445
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• 2014

A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.243-248
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• 2006

간판인식은 관광지의 간판을 자동 인식하여 외국인 또는 외지인에게 편리한 관광 정보제공을 목적으로 연구되고 있다. 간판 인식 연구에서는 인식기의 훈련과 객관적인 성능 측정을 위해 간판영상 데이터베이스가 필수적이다. 이 논문은 전주 한옥마을을 대상으로 수집한 간판영상 데이터베이스에 대해 기술한다. 총 45개의 서로 다른 간판에 대해 각각 50개씩 영상을 다양한 조건에서 획득하였다. 이 데이터베이스는 패턴 인식 분야 연구를 위한 중요한 콘텐츠 이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.852-859
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• 2019

With the development of IT technology and smart devices, various applications utilizing image information are being developed. In order to provide an intuitive interface for pronunciation recognition, there is a growing need for research on pronunciation recognition using mouth feature values. In this paper, we propose a system to distinguish Korean vowel pronunciations by detecting feature points of lips region in images and applying Bayesian based learning model. The proposed system implements the recognition system based on Bayes' theorem, so that it is possible to improve the accuracy of speech recognition by accumulating input data regardless of whether it is speaker independent or dependent on small amount of learning data. Experimental results show that it is possible to effectively distinguish Korean vowels as a result of applying probability based Bayesian classification using only visual information such as mouth shape features.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.229-237
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• 2022

Motion recognition is very useful for implementing an intuitive HMI (Human-Machine Interface). In particular, hands are the body parts that can move most precisely with relatively small portion of energy. Thus hand motion has been used as an efficient communication interface with other persons or machines. In this paper, we design and implement a light-weight ANN (Artificial Neural Network)-based hand motion recognition using a state-of-the-art flex sensor. The proposed design consists of data collection from a wearable flex sensor, preprocessing filters, and a light-weight NN (Neural Network) classifier. For verifying the performance and functionality of the proposed design, we implement it on a low-end embedded device. Finally, our experiments and prototype implementation demonstrate that the accuracy of the proposed hand motion recognition achieves up to 98.7%.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.113-120
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• 2017

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 'Virtual Block'이라는 게임을 구현하여 실험한 결과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용자 친화적임을 알 수 있었다.