• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.407-410
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• 1994

In this paper, we describe the new unsuperivised learning algorithm, SASOM. It can solve the defects of the conventional SOM that the state of network can't converge to the minimum point. The proposed algorithm uses the object function which can evaluate the state of network in learning and adjusts the learning rate flexibly according to the evaluation of the object function. We implement the simulated annealing which is applied to the conventional network using the object function and the learning rate. Finally, the proposed algorithm can make the state of network converged to the global minimum. Using the two-dimensional input vectors with uniform distribution, we graphically compared the ordering ability of SOM with that of SASOM. We carried out the recognitioin on the new algorithm for all Korean phonemes and some continuous speech.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.49 no.12
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• pp.651-658
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• 2000

This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.215-218
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• 2017

본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.271-272
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• 2016

본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 다섯 가지 주요 표정의 얼굴 영상을 CNN 구조에 스스로 학습시켜 각각의 표정 패턴에 적합한 특징 지도(feature map)를 형성하고 이 특징 지도를 통해 들어오는 입력 영상을 적합한 표정으로 분류한다. 기존의 CNN 구조를 본 논문에서 이용한 데이터 셋에 알맞게 convolutional layer 및 node의 수를 변경하여 특징 지도를 형성하고 학습 및 인식에 필요한 파라미터수를 대폭 감소시켰다. 실험 결과 제안하는 기법이 높은 얼굴 표정 분류 성능을 보여준다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.01a
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• pp.431-434
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• 2001

Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.600-603
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• 2004

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is an aerial vehicle that can accomplish the mission without pilot. UAV was developed for a military purpose such as a reconnaissance in an early stage. Nowadays usage of UAV expands into a various field of civil industry such as a drawing a map, broadcasting, observation of environment. These UAV, need vision system to offer accurate information to person who manages on ground and to control the UAV itself. Especially LOS(Line-of-Sight) system wants to precisely control direction of system which wants to tracking object using vision sensor like an CCD camera, so it is very important in vision system. In this paper, we propose a method to recognize object from image which is acquired from camera mounted on gimbals and offer information of displacement between center of monitor and center of object.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.55-58
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• 1998

본 논문에서는 음성인식기능을 이용하여 지리정보 검색시스템을 구현하고 그 성능 평가 결과에 관하여 보고한다. 성능평가실험을 위하여 사용한 수치지도 자료는 1:5,000의 대구광역시 수성구의 국가 기본도를 사용하였으며, 이 수치지도에서 속성단어와 제어단어를 포함한 68단어를 음성인식과 지도정보 검색의 대상으로 한다. 또한, 음성인식 결과와 지도자료와의 인터페이스는 OLE Automation 프로그래밍 기법을 이용하였으며, Pentium 150MHz, 64MB 메모리를 가진 개인용 컴퓨터 환경하에서 개발하였다. 성능평가 실험결과 남성 3인이 지도검색용 68단어를 실제 사무실 환경하에서 마이크를 통하여 on-line 테스트하여 평균 98.02%의 인식률을 얻었다. 이사의 결과로부터 음성인식기능을 이용한 수치지도 정보검색 시스템의 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.8 no.7
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• pp.564-572
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• 2002

This article describes the ultrasonic range sensor for the recognition of the Indoor environment, especially utilizing the multiple reflection properties of the sonar usually ignored as disturbances or noises. In this paper, we endow the ultrasonic range sensor with the active motion using the stepping servomechanism in order to get the multiple reflections with environment objects. Environment features such as target type, distance and azimuth based on the scanned one frame data of that multiple reflection patterns are recognized simultaneously.

• International Journal of Contents
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• v.9 no.4
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• pp.16-21
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• 2013

Vision system is an indispensable part of constructing the chess-playing robot. Chessboard detection and pieces localization in the captured image of robot's camera are important steps for processes followed such as pieces recognition, move calculation, and robot controlling. We present a method for detecting the Janggi chessboard and pieces based on the edge and color feature. Hough transform combined with line extraction is used for segmenting the chessboard and warping it to form the rectangle shape in order to detect and interpolate the lines of chessboard. Then we detect the existence of pieces and their side by applying the saliency map and checking the color distribution at piece locations. While other methods either work only with the empty chessboard or do not care about the piece existence, our method could detect sufficiently side and position of pieces as well as lines of the chessboard even if the occlusion happens.