• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제55권
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• pp.103-118
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• 2005

In this paper, we describe a morpheme-based pronunciation lexicon useful for Korean LVCSR. The phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon improves the recognition accuracy when cross-morpheme pronunciation variations are distinguished from within-morpheme pronunciation variations. Since adding all possible pronunciation variants to the lexicon increases the lexicon size and confusability between lexical entries, we have developed a lexicon pruning scheme for optimal selection of pronunciation variants to improve the performance of Korean LVCSR. By building a proposed pronunciation lexicon, an absolute reduction of $0.56\%$ in WER from the baseline performance of $27.39\%$ WER is achieved by cross-morpheme pronunciation variations model with a phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon. On the best performance, an additional reduction of the lexicon size by $5.36\%$ is achieved from the same lexical entries.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2014년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.292-293
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• 2014

Many project (such ESCO or BRP) are being implemented for existing building energy saving. Most of medium or large building that use many energy being implemented this project. In the case of large or medium building must implement obligatorily Energy auditing. Therefore, They can be recognize their building energy consumption situation. But, In the case of small building don't need obligatorily energy auditing. Therefore, They can't be recognize their building energy consumption situation. As a result, Small buildings are difficult to participate in energy efficiency retrofit. In this research, Building owners of buildings energy load recognition and energy efficiency retrofit possible participation was analysis though survey. Survey results, Most building owners don't know building energy load. But they have a good mind to retrofit building energy efficiency. As a result, If they have energy load information, they will be participate energy efficiency retrofit.

• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.97-107
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• 2017

A fast and accurate building-level visual place recognition method built on an image-retrieval scheme using street-view images is proposed. Reference images generated from street-view images usually depict multiple buildings and confusing regions, such as roads, sky, and vehicles, which degrades retrieval accuracy and causes matching ambiguity. The proposed practical database refinement method uses informative reference image and keypoint selection. For database refinement, the method uses a spatial layout of the buildings in the reference image, specifically a building-identification mask image, which is obtained from a prebuilt three-dimensional model of the site. A global-positioning-system-aware retrieval structure is incorporated in it. To evaluate the method, we constructed a dataset over an area of $0.26km^2$. It was comprised of 38,700 reference images and corresponding building-identification mask images. The proposed method removed 25% of the database images using informative reference image selection. It achieved 85.6% recall of the top five candidates in 1.25 s of full processing. The method thus achieved high accuracy at a low computational complexity.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.193-201
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• 2020

The main objective of this study is to investigate the impact of additional modalities on the performance of emotion recognition using speech, facial expression and physiological measurements. In order to compare different approaches, we designed a feature-based recognition system as a benchmark which carries out linear supervised classification followed by the leave-one-out cross-validation. For the classification of four emotions, it turned out that bimodal fusion in our experiment improves recognition accuracy of unimodal approach, while the performance of trimodal fusion varies strongly depending on the individual. Furthermore, we experienced extremely high disparity between single class recognition rates, while we could not observe a best performing single modality in our experiment. Based on these observations, we developed a novel fusion method, called parametric decision fusion (PDF), which lies in building emotion-specific classifiers and exploits advantage of a parametrized decision process. By using the PDF scheme we achieved 16% improvement in accuracy of subject-dependent recognition and 10% for subject-independent recognition compared to the best unimodal results.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1713-1723
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• 1999

문자 인식 기술은 인쇄도니 형태로 존재하는 수많은 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 가장 유용한 대안이다. 본 논문에서는 문자 인식 기술을 사용한 데이터베이스 구축의 타당성을 조사하기 위하여, 문자인식기를 사용한 데이터베이스를 시범적으로 구축하였다. 우선 데이터베이스를 구축할 때 문자 인식기의 선택 시 고려하여야 할 사항들을 살펴보고, 이를 기준으로 4가지의 상용 문자 인식기에 대한 인식 실험을 거친 후 그 중 인식 성능이 가장 좋은 것을 선택하였다. 대상 문서로는 다양한 인쇄 품질 및 특성을 갖는 실제 논문집의 초록을 대상으로 삼았으며, 대량 데이터에 대한 인식률 계산을 위해 수작업된 데이터베이스가 있는 KT 테스트 컬렉션[1]을 선택하였다. 실험은 실제 대용량 데이터베이스 구축과 유사한 환경을 만들기 위해, 문서별 학습이나 기울기 보정 등의 사전 작업을 생략하였다. 실험 결과 970편의 논문 요약문에 대해 평균 문자 인식률 90.5%를 보여, 한글 문자 인식 기술이 아직 데이터베이스 구축에 활용되기에는 이르다는 것을 보였다. 문자 인식에 의한 인식 오류에서는 수작업 한 문서에서 발견되는 오류와는 상이한 유형이 많이 발견된다. 본 논문에서는 추후의 연구를 위하여 문자 인식 텍스트에서 나타나는 오류의 유형을 분류하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제20권2호
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• pp.133-138
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• 2011

RFID system can be used to improve object recognition, map building and localization for robot area. A novel method of indoor navigation system for a mobile robot is proposed using RFID technology. The mobile robot With a RFID reader and antenna is able to find what obstacles are located where in circumstance and can build the map similar to indoor circumstance by combining RFID information and distance data obtained from sensors. Using the map obtained, the mobile robot can avoid obstacles and finally reach the desired goal by $A^*$ algorithm. 3D map which has the advantage of robot navigation and manipulation is able to be built using z dimension of products. The proposed robot navigation system is proved to apply for SLAM and path planning in unknown circumstance through numerous experiments.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.239-240
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• 2023

Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.63-75
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• 1998

한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.197-202
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• 2021

현재 코로나 19 확산 방지를 위해 건물 출입 시 체온을 측정하고 있다. 본 논문에서는 출입자의 얼굴 학습 데이터를 토대로 실시간 얼굴 인식을 통해 출입 인증을 하고자 한다. 얼굴 인식률을 증가시키기 위해 학습 이미지의 수를 자동으로 라벨링 되도록 설계하였다. 또한 정확한 온도 측정을 위해 얼굴 영역에서 이마 영역을 관심 영역으로 지정하였다. 향후에는 출입자의 체온, 출입시간, 정보 등을 저장하는 DB를 구축할 계획이다.