• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.305-308
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• 2003

본 논문에서는 Fuzzy-ART (Fuzzy-Adaptive Resonance Theory) 신경회로망의 패턴인식 성능을 개선하기 위해 Mahalanobis 거리를 이용한 타원형 fuzzy-ART 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 벡터공간상에서 패턴의 영역을 규정하기 위해 Mahalanobois 거리 개념을 이용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 얼굴인식에 적용하였으며, 기존의 방식과 비교 검토한 결과 유용성을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.309-316
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• 2017

In shuttle vans designed to transport children, the recognition of a child's approach and departure is very important. Ultrasonic sensors are generally used for a short distance around a vehicle. Although ultrasonic sensors are cheaper than other ADAS sensors, the number of sensors installed in a van should be optimized. In order to recognize the presence of a child around a shuttle van, this paper proposes the placement of ultrasonic sensors in the van. Considering the turning radius of the van and the distance from each sensor to a child, collision risk is classified as 'safe', 'warning', and 'danger'. The sensor placement and the recognition algorithm are verified in a virtual driving environment.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.175-181
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• 2005

This paper describes the development of on-line computer vision laboratories to teach the detailed image processing and pattern recognition techniques. The computer vision laboratories include distant image acquisition method, basic image processing and pattern recognition methods, lens and light, and communication. This study introduces a case study that teaches computer vision in distance learning environment. It shows a schematic of a distant loaming workstation and contents of laboratories with image processing examples. The study focus more on the contents of the vision Labs rather than internet application method. The study proposes the ways to improve the on-line computer vision laboratories and includes the further research perspectives

• 비파괴검사학회지
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• 제10권1호
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• pp.10-17
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• 1990

Recently, object recognition ultrasonic sensor is being used with automatization of industrial machine. Points which characterize the object can be deleted by measuring the propagation time of ultrasonic impulse and azimuth which gives its maximum amplitude, and from these points shape, position and orientation of the object are deduced. A new measuring method is adopted, where the distance to the object is calculated by sound reflection time which is measured from O-cross point of sound wave, and azimuth is measured by angle indicating maximum amplitude. The measuring accuracy of 1.0mm for distance and $0.5-2^{\circ}$ for azimuth have been accomplished. By rotational scanning of sensor the characteristic point of an object can be known and it gives the information of its shape, position and orientation. Experimental results showed that the object of some complicated shape can be recognized, which suggest its applicability to robot.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-38
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• 2024

In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.57-63
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• 2009

기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권2E호
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• pp.55-61
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• 1997

This paper proposes a MSHMM(Multi-Section Hidden Markov Model) recognition method based on Fuzzy Concept, as a method on the speech recognition of speaker-independent. In this recognition method, training data are divided into several section and multi-observation sequences given proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from MSVQ codebook per each section are obtained. Thereafter, the HMM per each section using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word. In this paper, other experiments to compare with the results of these experiments are implemented by the various conventional recognition methods(DP, MSVQ, DMS, general HMM) under the same data. Through results of all-round experiment, it is proved that the proposed MSHMM based on fuzzy concept is superior to DP method, MSVQ method, DMS model and general HMM model in recognition rate and computational time, and does not decreases recognition rate as 92.91% in spite of increment of speaker number.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.121-124
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• 2000

In this paper, we propose a pen gesture recognition system for user interface in multimedia terminal which requires fast processing time and high recognition rate. It is realtime and interaction system between graphic and text module. Text editing in recognition system is performed by pen gesture in graphic module or direct editing in text module, and has all 14 editing functions. The pen gesture recognition is performed by searching classification features that extracted from input strokes at pen gesture model. The pen gesture model has been constructed by classification features, ie, cross number, direction change, direction code number, position relation, distance ratio information about defined 15 types. The proposed recognition system has obtained 98% correct recognition rate and 30msec average processing time in a recognition experiment.