• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.47-55
• /
• 2010

본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.809-818
• /
• 2019

2020년 1월 1일부터 국제해사기구(IMO)는 전 세계 모든 해역을 지나가는 선박을 대상으로 선박연료유의 황 함유량 상한선을 3.5 %에서 0.5 %로 낮춰 선박으로 인해 발생하는 대기오염을 줄이기 위한 강력한 규제를 실시한다. 황 함유량이 낮은 연료유를 사용하여 대기오염 물질을 줄이는 것도 중요하지만 선박을 경제적으로 운영하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 것 또한 대기오염 물질을 줄이는데 큰 도움이 된다. 따라서 선박은 잡음의 영향을 받더라도 항로를 정확하게 유지하여야 한다. 항로를 정확하게 추종하기 위해 오토파일럿 시스템이 사용되지만 오토파일럿 시스템의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음의 영향을 받게 된다면 성능에 한계를 가진다. 실제 환경에서는 자이로스코프에서 측정잡음이 더해진 회두각이 오토파일럿 시스템의 입력으로 들어가 오토파일럿 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 상태추정에 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음의 영향을 줄여주는 기법이 있지만 이 또한 역시 잡음의 영향을 완전히 제거시키는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 잡음제거 성능을 더욱 더 개선시키기 위해 전진방향 구간에서는 인공지능 기술 중 하나인 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron; MLP)를 적용하고, 회전구간에서는 Kalman Filter를 적용하여 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 우수한 잡음제거 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 조타기의 오동작을 방지하여 선박의 전진방향 운동이 개선됨을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.4-10
• /
• 2000

본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (｜Hand label position-Auto label position｜)는 약 28.6% 감소되었다.

• 대한인간공학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.705-713
• /
• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권2호
• /
• pp.85-98
• /
• 2005

최근, PDA를 이용한 모바일 비젼 시스템에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 PDA에서 사용하는 CPU는 실수 연산 구성요소(floating-computation component)가 없는 정수(integer)형 CPU를 사용하므로, 실수 연산이 많은 영상 처리 및 비젼 시스템에서는 많은 시간이 소요되는 단점이 있다 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 무선 랜(LAN)으로 연결된 Client(PDA)/server(PC)구조론 이용한 시스템을 제안하며, 연속 영상에서 Client(PDA)와 Server(PC) 각각의 CPU를 이용하여 파이프라이닝 형식으로 시스템을 구축함으로써 수행 시간을 단축한다. Client(PDA)는 에지 밀도(edge density)론 이용하여 대략적인 문자 영역을 추출하며, Server(PC)는 Client(PDA)에서 대략적으로 검출된 견과를 바탕으로 정밀한 문자 영역을 추출하기 위해, MLP(multi-layer perceptron) 기반의 텍스춰 분류 방법과 연결 성분(connected component: CC) 기반의 필터링 방법을 이용한다. 본 실험에서 제안한 방법은 MLP와 CC를 이용함으로써 효과적인 문자 추출 결과를 보였으며, 파이프라이닝 형식의 Client(PDA)/server(PC)구조를 이용함으로써 빠른 수행 시간을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.1183-1189
• /
• 2021

홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 "영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템"을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2021

최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 1997년도 종합학술발표회논문집
• /
• pp.345-353
• /
• 1997

Password checking is the most popular user authentication method. The keystroke dynamics can be combined to result in a more secure system. We propose an autoassociator multilayer perceptron which is trained with the timing vectors of the owner's keystroke dynamics and then used to discriminate between the owner and an imposter. An imposter typing the correct password can be detected with a very high accuracy using the proposed approach. The approach can also be used over the internet such as World Wide Web when implemented using a Java applet.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.262-266
• /
• 1993

The development of COPS(Computer aided Operation Planning System) needs data mapping paradigm which provides intelligent determonation of cutting conditions from the requirements of process planning side. We proposed the idea of multi-level mapping by the combination of heuristics of domain experts and mathematical abstraction of cutting condition and requirements. Mathematical mathods for the generalization of heuristics were constructed by multi-layer perceptron. DBMS for determination of cutting conditions was constructed by classification and combination of best fitted models. Triangular fuzzy number was used to process the uncertainties in heuristics of experts.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.619-621
• /
• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 MLP를 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 MLP 학습에 필요만 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안한다.