• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.473-475
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• 2022

본 논문에서는 아동의 스마트폰 보급률과 사용 시간이 증가함에 따라 교육용 애플리케이션 개발의 필요성을 인지하고, 아동에 최적화 되어 있으며 이미지 인식 기술을 접목해 아동이 쉽게 사용할 수 있도록 고안된 애플리케이션 서비스의 개발에 대한 아이디어를 제안한다. 이미지 인식 기술을 활용해 아동이 쉽게 스마트폰의 카메라로 사물을 촬영하고 이에 대한 적절한 검색 결과를 손쉽게 파악할 수 있도록 도움을 주는 서비스이다. 이를 통해, 온라인 수업 등으로 인해 교사의 직접적인 지도를 받기 어려운 환경 속에서도 아동이 자기주도적으로 손쉽게 공부하거나 더 알아보고 싶은 대상을 찾아보고 학습하여 자기주도적 학습 능력을 함양하고 스마트폰의 올바른 사용 방법을 익히는 데에 공헌할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1117-1123
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• 2021

객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1799-1802
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• 2003

This paper has been studied a Adaptive feature-factors based fingerprints recognition in many biometrics. we study preprocessing and matching method of fingerprints image in various circumstances by using optical fingerprint input device. The Fingerprint Recognition Technology had many development until now. But, There is yet many point which the accuracy improves with operation speed in the side. First of all we study fingerprint classification to reduce existing preprocessing step and then extract a Feature-factors with direction information in fingerprint image. Also in the paper, we consider minimization of noise for effective fingerprint recognition system.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권3호
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• pp.173-177
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• 2018

Masks are generated by adding different fonts of learning data characters in pixel unit, and pixel values belonging to each of the masks are divided into 3 groups. Using the directional expansion operators, we expand the text area of the test data character into 4 diagonal directions in order to create the boundary areas to distinguish it from the background area. A mask with a minimum average discordance is selected as the final recognition result by calculating the degree of discordance between the expanded test data and the masks. Image comparison using directional expansion operations more accurately recognizes test data through 4 subdivided recognition processes. It is also possible to expand the ranges of 3 groups of pixel values of masks more evenly such that new fonts can easily be added to the given learning data.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.100-105
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• 2021

Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.

• 융합정보논문지
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• 제7권2호
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• pp.77-82
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• 2017

본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2379-2384
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• 2005

We propose a novel method for object recognition using the smart tag system with a stereo vision on a pan-tilt mechanism. We developed a smart tag which included IRED device. The smart tag is attached onto the object. We also developed a stereo vision system which pans and tilts for the object image to be the centered on each whole image view. A Stereo vision system on the pan-tilt mechanism can map the position of IRED to the robot coordinate system by using pan-tilt angles. And then, to map the size and pose of the object for the robot to coordinate the system, we used a simple model-based vision algorithm. To increase the possibility of tag-based object recognition, we implemented our approach by using as easy and simple techniques as possible.

• 한국인공지능학회지
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• 제5권1호
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• pp.10-17
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• 2017

This study is the first attempt to raise face recognition ability through machine learning algorithm and apply to CRM's information gathering, analysis and application. In other words, through face recognition of VIP customer in distribution field, we can proceed more prompt and subdivided customized services. The interest in machine learning, which is used to implement artificial intelligence, has increased, and it has become an age to automate it by using machine learning beyond the way that a person directly models an object recognition process. Among them, Deep Learning is evaluated as an advanced technology that shows amazing performance in various fields, and is applied to various fields of image recognition. Face recognition, which is widely used in real life, has been developed to recognize criminals' faces and catch criminals. In this study, two image analysis models, TF-SLIM and Inception-V3, which are likely to be used for criminal face recognition, were selected, analyzed, and implemented. As an evaluation criterion, the image recognition model was evaluated based on the accuracy of the face recognition program which is already being commercialized. In this experiment, it was evaluated that the recognition accuracy was good when the accuracy of the image classification was more than 90%. A limit of our study which is a way to raise face recognition is left as a further research subjects.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.341-348
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• 2020

인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.441-443
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• 2018

본 논문은 RGB 영상 이용하여 하지 움직임에 대한 분석을 다룬다. 딥러닝 접근방법인 객체 인식 Segmentation 알고리즘과 자세 검출 알고리즘을 융합한 방법과 BMC(Background Model Challenge)을 활용하여 RGB 영상을 보행 분석 요소로 사용하였다. 본 연구에서 제시한 영상 보행 분석은 보행패턴 인식과 비정상적인 보행 등의 분류를 위한 변수로서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.