International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.127-136
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2021
Real-time human recognition is a challenging task, as the images are captured in an unconstrained environment with different poses, makeups, and styles. This limitation is addressed by generating several facial images with poses, makeup, and styles with a single reference image of a person using Generative Adversarial Networks (GAN). In this paper, we propose deep learning-based human recognition using integration of GAN and Spatial Domain Techniques. A novel concept of human recognition based on face depiction approach by generating several dissimilar face images from single reference face image using Domain Transfer Generative Adversarial Networks (DT-GAN) combined with feature extraction techniques such as Local Binary Pattern (LBP) and Histogram is deliberated. The Euclidean Distance (ED) is used in the matching section for comparison of features to test the performance of the method. A database of millions of people with a single reference face image per person, instead of multiple reference face images, is created and saved on the centralized server, which helps to reduce memory load on the centralized server. It is noticed that the recognition accuracy is 100% for smaller size datasets and a little less accuracy for larger size datasets and also, results are compared with present methods to show the superiority of proposed method.
본 논문에서는 한국어 대용량 어휘 인식 시스템에 적합한 인식 단위에 대하여 연구 및 실험하였다. 특히 현재 인식 시스템의 인식 단위로 주로 사용되는 음소와 한국어의 특징을 잘 나타내는 음절을 선택하고, 인식 실험을 통해 음절이 한국어 인식 시스템의 인식 단위로서 적합한가를 음소와 비교하였다. 객관적인 비교 인식 실험 결과를 제시하기 위하여 동일한 남성 화자의 음성 데이터를 수집하고, 수작업 음소 경계 및 레이블링 과정을 거친 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 또한 각 인식 단위에 동일한 HMM 기반의 훈련 및 인식 알고리즘을 적용하기 위해 Entropic사의 HTK (HMM Tool Kit) 2.0을 사용하였다. 각 인식 단위의 훈련을 위해 5상태 3출력, 8상태 6출력 HMM 모델의 연속 HMM (Continuous HMM)을 적용하였고, PBW 3회분, POW 1회분을 훈련에 사용하고 PBW 1회분을 각 인식 단위로서 인식하는 화자 종속 단어 인식 실험을 구성하였다. 실험 결과 8상태 6출력 모델을 사용한 경우 음소 단위는 95.65%, 음절 단위는 94.41%의 인식률을 나타내었다. 한편 인식 속도에서는 음절이 음소보다 약 25% 빠른 것으로 나타났다.
로봇 기술의 빠른 발전과 더불어 다양한 서비스를 탑재한 로봇 제품의 출시로 시장이 활성화되고 있다. 서비스 로봇은 사람과 로봇간 상호작용에 의한 서비스 제공이 주목적으로 이를 위해 HRI 대표 기술인 얼굴 인식 기술을 많이 활용하고 있다. 하지만 얼굴 인식 엔진이 탑재된 로봇의 성능이 소비자가 만족할만한 수준에 미치지 못하여 로봇 제품에 대한 신뢰도마저 저하되고 있다. 대부분 로봇의 얼굴 인식 성능시험은 제품 관점에서 평가가 아닌 인식 엔진 관점에서 평가로 로봇의 직접적인 성능을 반영하지 못한다. 이에 본 논문에서는 로봇 제품 관점에서 얼굴 인식 성능평가를 위해 실물 영상을 대신하여 LED 모니터의 이용 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위해 실물 영상과 LED 모니터 영상의 인식룰 편차를 비교하고 타당성을 제시한다.
Objectives: This study examined the nutrition teachers' and parents' recognition of environmentally-friendly agricultural products (EAPs) used in school foodservice. Methods: A questionnaire survey was given to 128 school foodservice nutrition teachers in Seongnam and 189 parents from Oct. 16 to Oct. 31, 2018 at Seongnam in Gyeonggi province. The survey included information on the recognition, satisfaction, and improvement of EAPs, and the results of the two groups were compared. Results: A comparison of the recognition of EAPs showed that nutrition teachers knew more about the EAPs and local government support in school foodservice than the parents. On the other hand, the parents were more aware than the nutrition teachers in that children have a higher affinity for EAPs than for general agricultural products in the school foodservice. A comparison of the level of satisfaction with the EAPs by nutrition teachers and parents revealed the nutrition teachers to be significantly more satisfied than parents in terms of the color, taste and nutrition of EAPs. Among the items that should be provided with EAPs, more than 50% of each group of nutrition teachers and parents answered that vegetables must be provided first. Some 70.9% of nutrition teachers and 84.5% of parents were aware of the certification standards of EAPs. The nutrition teachers had showed a slightly higher score than the parents in the certification system (3.51 vs. 3.25). In terms of improving the EAPs, 36.2% of nutrition teachers answered a reasonable price preferentially, whereas 56.4% of parents answered maintaining quality. In the expected effects of using EAPs, 57.9% of nutrition teachers answered an improvement of parents' satisfaction on the school foodservice. On the other hand, 38.0% of parents answered an improvement of children' satisfaction on school foodservice. Conclusions: Nutrition teachers and parents need to be educated on the certification systems that would enhance the trust in EAPs.
독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.
이 논문은 대용량 분류 문제를 위한 모듈러 신경망(modular feedforward MLP)과 SVM(Support Vector Machine)의 성능을 비교 분석하였다. 전반적으로 SVM이 상당한 성능 차이로 우수함을 확인하였다. 또한 부류 수가 많아짐에 따라 SVM이 신경망보다 완만하게 성능 저하가 있음도 확인하였다. 또한 기각에 따른 정인식률 추이를 분석하였고, 대용량 분류에 적합한 SVM 파라메터(kernel 함수와 관련 변수들)를 도출하였다.
현재 정품인증을 위한 인쇄물이 다양한 제품에 활용되고 있지만, 고해상도로 정밀하게 재현한 위조 인쇄물이 불법적으로 끊임없이 유통되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 정품 인쇄물과 위조 인쇄물을 스마트 폰으로 손쉽게 감식할 수 있는 효율적인 기법을 제시한다. 즉, 제안한 방법은 서버에 원본의 이미지를 저장하며, 이 원본의 이미지에 대한 다중 척도를 특징점으로 추출하여 저장하고, 이 다중 척도에 기초하여 위조 인쇄물이 효과적으로 감식될 수 있는 방법으로 설계되어진다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방식은 단일 척도에 의한 위조품 감별 방식에 비해 인식률을 높이고, 오인식률을 낮추는 방식으로 성능이 개선됨을 보인다. 또한, 제안한 방식은 여러 종류의 디자인에 대해 안정적으로 우수한 성능을 보임을 확인한다.
Forest service government has been prepared a Forest welfare voucher service system base on published law on th Promotion Welfare Forest. The purpose of this research is study on domestic situation and set on direction of voucher service before started it. In particular, voucher service will be implemented to Forest service government's recreation facilities area, awareness of voucher service system of its users and operators need to be reveal, and also other government's similar voucher operator's opinions also investigate. From those results, it find out introduction factors of forest welfare services voucher system. Recognition investigating survey result shows that the ordinary people are interested in programs, the forest recreation experts are interested in 'Construction and utilization of forest infrastructure', other voucher's experts are interested in 'Training', and ordinary people are interested in 'voucher programs'. So each respondents' results are different in important factors of introducing welfare service voucher system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.1-11
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2021
The purpose of this study is to provide the basic information related to electronic picture books and implications for the development of high-quality in-home child care service programs by examining the perceptions and actual conditions of electronic picture books. A survey was conducted with 216 in-home childcare workers from the one Healthy Family Support Center who participated in the workshop on electronic picture books and 161 students from the Department of Early Childhood Education at two Universities as a comparison group. The findings are as follows. First, there was no difference between the two groups in recognition of ICT competencies and satisfaction with electronic picture books. Second, both groups viewed electronic picture books are effective in preparing for the information age and very positive in providing electronic picture books. Third, the valuation of electronic picture books in both groups was higher than that of paper picture books. Fourth, there was no significant difference between the two groups in valuing e-picture books by ICT competence. The results of this study provide implications for the development of systematic educational programs to enhance the job performance of in-home child providers, which will be expanded in the future, by examining ICT competencies, e-picture book actual utilization, and recognition between the in-home childcare providers and ECE students.
본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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