• 한국음향학회지
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• 제18권2호
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• pp.3-10
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• 1999

본 논문은 음성인식 기술을 사용자 인터페이스로 하여 국내 행정 단위 시(도), 구(군), 동(읍,면), 번지로 구성되는 주소를 인식의 대상으로 하는 주소 입력 시스템 구축에 대하여 기술한다. 본 시스템은 사운드카드가 장착된 개인용 컴퓨터상의 윈도우 95환경에서 동작하며, 음성인식부는 인식의 기본단위로 유사음소단위(Phoneme Like Units: PLUs)를 이용하여 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 음소모델을 작성하고, 주소인식을 위해서 주소명의 특징을 고려하여 이에 적합한 유한상태 오토마타(Finite State Automata)를 구성하여 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식을 수행하였다. 실용성있는 시스템 성능을 얻기 위하여 마이크, 환경잡음 및 화자의 변화 등의 사용환경변화에 대해 최대사후확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation: MAP)으로 적응화시켜 인식률의 향상을 도모하였고, 개인용 컴퓨터상에서의 인식속도를 향상시키기 위하여 가변프루닝 문턱치를 이용한 고속화 기법을 제안하였다. 평가결과, 화자적응화 후의 성인 남자 3인에 대한 100개의 연결주소명의 연결단어 인식률은 평균 96.0%이상, 인식속도는 발성완료후 약 2초 이내로 인식이 완료되어 본 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2008

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.92-101
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• 2008

A new paradigm of design lays stress on the world of metaphysical concepts, and various attempts are being made to give meaning to psychological values. Hotel is a memorable place to remind of a special moment in one's life such as travel, marriage, meeting and so on. It also contains even more symbolism than other spaces as it is the place where the most primary and private act takes place apart from one's residence. As a result, it is also possible to communicate the message which a designer intends to convey through the user's recognition in the form of various symbolic expressions in space design. The designer communicates a meaning into a space through a symbolic system and creates a mutual consensus by means of the understanding structure of "designer-space-user". The user's diverse interpretations through a symbol are based on epistemology and consist of the primary, the secondary and the tertiary recognition structure system in the aspect of their contents. The primary structure depends on sensual perception, impressive idea and transcendental recognition based on metaphysical and perceptional association. The secondary structure includes casualty, continuous deduction and rational(integral) recognition. Finally, the tertiary structure is sublimation to the transcendental mental world beyond the boundary of emotion and it is classified into fundamental recognition structure on an object and archetypical recognition structure on an ego. These characteristics can derive systematic understandings and diverse interpretations on the symbol from the space of a hotel through the frame of analysis based on the artistic form of monosemous, polysemous and multidimensional frameworks and symbols. The framework of this analysis includes all the cases, and various methods which haven't been attempted in practice are presented. Therefore this study is not just a simple analysis of space but rather it will serve as a methodological tool for design that allows for various attempts of symbolic design concepts in the recognition structure system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.757-770
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• 2020

We propose a hand gesture recognition method that is compatible with a head-up display (HUD) including small processing resource. For fast link adaptation with HUD, it is necessary to rapidly process gesture recognition and send the minimum amount of driver hand gesture data from the wearable device. Therefore, we use a method that recognizes each hand gesture with an inertial measurement unit (IMU) sensor based on revised correlation matching. The method of gesture recognition is executed by calculating the correlation between every axis of the acquired data set. By classifying pre-defined gesture values and actions, the proposed method enables rapid recognition. Furthermore, we evaluate the performance of the algorithm, which can be implanted within wearable bands, requiring a minimal process load. The experimental results evaluated the feasibility and effectiveness of our decomposed correlation matching method. Furthermore, we tested the proposed algorithm to confirm the effectiveness of the system using pre-defined gestures of specific motions with a wearable platform device. The experimental results validated the feasibility and effectiveness of the proposed hand gesture recognition system. Despite being based on a very simple concept, the proposed algorithm showed good performance in recognition accuracy.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.357-362
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• 2010

본 논문에서는 음성 및 잡음 구간을 검출하기 위하여 신경회로망에 의한 음성 및 잡음 인식시스템을 제안한다. 제안하는 신경회로망은 오차역전파알고리즘에 의하여 학습되는 네트워크이다. 먼저, 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 선형예측계수가 각 프레임에서 신경회로망의 입력으로 사용되어 네트워크가 학습된다. 따라서 제안된 신경회로망은 잡음이 중첩되지 않은 음성 및 잡음을 사용하여 학습된다. 제안한 인식시스템의 성능은 다양한 음성 및 백색, 프린터, 도로, 자동차 잡음 들을 사용하여 인식율에 의하여 평가된다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 잡음에 대하여 92% 이상의 인식율을 구할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.674-679
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• 2006

본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2423-2428
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• 2015

본 논문에서는 모바일 단말을 이용한 광학문자인식(OCR) 기반의 개인 처방전 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자 개인처방전의 정보들을 자동으로 인식하여 입력할 수 있는 기술이다. 또한, 문자 인식률을 높이기 위하여 기존의 시스템에 전처리과정을 추가함으로써 성능개선을 하였다. 본 시스템을 이용한 그 응용 예로써 개인 처방전 관리 시스템, 알람 서비스, 의약정보 등을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.283-292
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• 2006

최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.368-374
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• 2011

This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1493-1503
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• 2018

We propose an object recognition system and experiential game contents using Kinect to maximize object recognition rate by utilizing underwater robots. we implement an ice hockey game based on object-aware interactive contents to validate the excellence of the proposed system. The object recognition system, which is a preprocessor module, is composed based on Kinect and OpenCV. Network sockets are utilized for object recognition communications between C/S. The problem of existing research, degradation of object recognition at long distance, is solved by combining the system development method suggested in the study. As a result of the performance evaluation, the underwater robot object recognized all target objects (90.49%) with 80% of accuracy from a 2m distance, revealing 42.46% of F-Measure. From a 2.5m distance, it recognized 82.87% of the target objects with 60.5% of accuracy, showing 34.96% of F-Measure. Finally, it recognized 98.50% of target objects with 59.4% of accuracy from a 3m distance, showing 37.04% of F-measure.