• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.80-89
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅이 발전하면서, 스마트 홈 환경에서 개인화 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용한 상황정보 기반의 스마트 홈 개인화 서비스를 제안한다. 제안된 서비스에서는 OSGi 프레임워크 기반의 서비스 이동 관리자, 서비스 관리자, 음성인식 관리자, 위치 관리자로 구성된다. 스마트 홈 공간을 정의하고 정의된 공간에서 가장 많이 사용하는 유닛의 명령어 및 센서 정보, 사용자 정보를 상황정보로 구성하였다. 특히, 본 서비스는 음성인식의 훈련모델과 패턴매칭 분석을 통하여 RFID로 구별하기 어려운 동일한 공간의 사용자들을 구별하고 상황 및 개인 정보를 사용하여 스마트 홈 어플리케이션의 개인화 서비스를 지원한다. 실험 결과, 동일 공간에서 사용자 확인을 통한 OSGi 기반의 자동화되고 개인화 된 서비스가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1596-1603
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• 2007

본 논문에서는 음성인식 시스템을 구현함에 있어 중요한 특징 파라미터와 학습, 인식 알고리즘의 선택을 위한 제안을 하기 위하여 각각 세 가지의 방법을 조합하여 인식 실험을 수행하고 검토하였다. 두 종류의 실험을 통하여 하드웨어 장치로 구현할 경우 보다 효과적인 음성 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째로는 특징 파라미터의 성능을 평가하기 위하여 기존의 MFCC와 MFCC를 PCA와 ICA를 이용하여 특징 공간을 변화시킨 새로운 특징 파라미터를 제안하여 총 3종류의 특징파라미터에 대한 인식 실험을 수행하였으며, 두 번째로는 학습데이터 수에 따른 HMM, SVM, RVM의 인식 성능을 실험하였다. 이상의 실험에 의하여 ICA에 의한 특징 파라미터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 MFCC와 비교하여 평균 1.5%의 성능향상을 확인할 수 있었으며 학습데이터의 감소에 따른 인식실험에서는 HMM과 비교하여 RVM에서 최고 3.25%의 성능향상을 확인하였다. 이에 근거하여 TI사의 DSP(TMS320C32)를 사용하여 음성 인식기를 구현하여 실시간으로 실험하여 시뮬레이션과 비교하였다. 이와 같은 결과로서 본 논문에서 제안하는 음성인식시스템을 위한 효과적인 방법은 ICA를 이용한 특징 파라미터를 추출하고 RVM을 이용하여 인식을 수행하는 것이라 판단한다.

• 건축사
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• 통권538호
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• pp.70-73
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• 2014

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.54-62
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• 2014

The Air and Space Interoperability Council (ASIC) has adopted the European Defence Agency (EDA) process for inter-regulatory military airworthiness authority recognition. However, there are gaps in the application of this process to nations outside of the European Union. This paper proposes a model that can effectively map diverse technical airworthiness regulatory frameworks. This model, referred to as the Product-Behaviour-Process (PBP) Bow-Tie model, provides the systematic structure needed to represent and compare regulatory frameworks. The PBP Bow-Tie model identifies key points of difference that need to be addressed, during inter-agency recognition between the two regulatory authorities. With the intention to adopt global use of the EDA process, the proposed PBP Bow-Tie model can be used as a basis for the successful recognition of regulatory frameworks outside of the European Union. Iris plots produced from the implementation of this model are presented, and proposed as a suitable means of illustrating the outcome of an assessment, and of supporting the comparisons of results. A comparative analysis of the Australian Defence Force and New Zealand Defence Force airworthiness regulatory frameworks is used as a case study. The case study clearly illustrates the effectiveness of the model in discerning regulatory framework differences; moreover, it has offered an opportunity to explore the limitations of the Iris plot.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.434-442
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• 2018

본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.809-818
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• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.93-100
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• 2014

카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.299-302
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• 2001

The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of$.$10 persons show that the proposed method yields high recognition rates.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.822-826
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• 2001

The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of 10 persons show that the proposed method yields high recognition rates.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.43-51
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• 1999

Producing the relevant information (features) from the CAD models of CAM, called feature recognition or extraction, is the essential stage for the integration of CAD and CAM. Most feature recognition methods, however, have problems in the recognition of intersecting features because they do not handle the intersection geometry properly. In this paper, we propose a machining feature recognition algorithm, which has a solid model consisting of orthogonal primitives as input. The algorithm calculates candidate features and constitutes the Intersection Geometry Matrix which is necessary to represent the spatial relation of candidate features. Finally, it recognizes machining features from the proposed candidate features dividing and growing systems using half space and Boolean operation. The algorithm has the following characteristics: Though the geometry of part is complex due to the intersections of design primitives, it can recognize the necessary machining features. In addition, it creates the Maximal Feature Volumes independent of the machining sequences at the feature recognition stage so that it can easily accommodate the change of decision criteria of machining orders.