• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.43-44
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• 2010

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2010

본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권2호
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• pp.69-77
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• 1993

Automatic image recognition system is essential for a better man-to machine interaction. Because of the noise and deformation due to the sensor operation, it is not simple to build an image recognition system even for the fixed images. In this paper neural network which has been reported to be adequate for pattern recognition task is applied to the fixed and variational(rotation, size, position variation for the fixed image)recognition with a hope that the problems of conventional pattern recognition techniques are overcome. At fixed image recognition system. ART model is trained with face images obtained by camera. When recognizing an matching score. In the test when wigilance level 0.6 - 0.8 the system has achievel 100% correct face recognition rate. In the variational image recognition system, 65 invariant moment features sets are taken from thirteen persons. 39 data are taken to train multi-layer perceptron and other 26 data used for testing. The result shows 92.5% recognition rate.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제13권1호
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• pp.18-26
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• 2016

This research is conducted to develop an automatic steering system for parallel parking, and the performance of the system was evaluated by parallel parking a conventional vehicle. The automatic steering system consisted of MDPS (motor driven power steering) to control steering, ESC (electronic stability control) to acquire wheel speed, ultrasonic sensors to recognize the parking space, and a controller to communicate and handle data. The parallel parking process using the automatic steering control consisted of parking space recognition, parking path generation, and parking path tracking. The path for parallel parking was generated based on a kinematic model of a conventional vehicle, and a PI controller was used to control the steering angle for path tracking. Parallel parking using the automatic steering control was conducted according to vehicle speed conditions. The results show that the errors on the x-axis and y-axis were below 0.54 m and 0.14 m, respectively, and the error on the steering angle was less than $1^{\circ}$. Therefore, it is possible to implement parallel parking using an automatic steering control system for conventional vehicles.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제49호
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• pp.95-105
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• 2004

An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. For this purpose we develope a speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In order to develope the methods for automatic assessment of pronunciation quality, we propose a language model based score as a machine score in the speech recognizer. Experimental results show that the language model based score had higher correlation with human scores than that obtained using the conventional log-likelihood based score.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제49호
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• pp.123-134
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• 2004

An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak Japanese. We also propose two pronunciation networks for automatic detection of mispronunciation. In this paper, we evaluated performances of the networks by computing the correlation between the human ratings and the machine scores obtained from the speech recognizer.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-56
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• 2000

본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.97-107
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• 2017

자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.