• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.160-164
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• 2005

자동차 번호판 자동인식에서 어두운 조명에서나 날씨가 좋지 않을 경ㅇ 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 차량의 영상에서 흔들림이 없고, 밝은 햇빛에서 어두운 조명상태까지의 다양한 환경을 수용할 수 있는 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안한 방법은 투시광선을 서로 다른 세기를 갖는 두 개의 빔(beam)으로 분리한 다음 CCD 카메라를 사용하여 두 개의 포착된 이미지를 조합하여 물체가 움직일 때도 동요 없는 이미지를 산출하였다. 실험결과로써 466 개의 움직이는 차량영상을 이용한 결과 98.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.120-127
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• 2005

본 논문에서는 현재 강원도 중소기업들이 기업경쟁력을 높이기 위해 실시하고있는 품질경영 방안에 대해 연구하였다. 연구결과 강원도에 위치한 중소기업에서 실시하고있는 활동은 고객 중심의 품질경영과 자동화, 신기술, 공정개선을 위한 활동 및 ISO 9000인증 획득에 많은 관심을 갖고 있으며, 다음으로 5S에 의한 공장합리화${\cdot}$제안제도에도 관심을 두고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 대상인 기업은 고객 만족을 위한 제품/서비스를 제공함으로써 경쟁회사보다 시장성 우위를 확보하고, 가격경쟁력을 확보하려 노력하고 있는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.117-127
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• 2005

이동기기를 기반으로 하는 기술이 급격히 발달함에 따라 일반 컴퓨팅 환경의 그래픽이나 영상처리 기술들을 활용한 모바일 컨텐츠 개발이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상호 연동성을 지원하는 국내 표준 무선인터넷 플랫폼인 WIPI를 기반으로 하여 영상처리와 얼굴인식 기술을 응용한 얼굴탐지 및 인식 지원 미들웨어를 설계하였다. 생성된 얼굴인식 미들웨어는 휴대폰 카메라를 이용한 인식보안 및 다양한 컨텐츠로 활용될 수 있도록 객체지향 개념을 도입해 각각의 미들웨어가 얼굴인식 미들웨어를 공유할 수 있다. 이는 컨텐츠 설계에 있어 주요 프로세스를 분리함으로써 컨텐츠의 개발 기간 및 비용을 단축시킬 수 있으며, 컨텐츠 보호 및 타 기업과의 기술이전에 적용될 수 있다. 얼굴인식 미들웨어는 서비스에 따라 얼굴탐지 모듈과 얼굴인식 모듈로 구성되며, WIPI 플랫폼 상에서의 얼굴인식 미들웨어 응용 컨텐츠 설계 방법에 대하여 제시한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제34권6호
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• pp.454-461
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• 2009

The purpose of this study is to analyze the RFID recognition performance by level of water. A 13.56 MHz RFID management system for packaged liquid food logistics is consisted of antenna, reader, passive type tags, and embedded controller. The tests were conducted at different level of water, distances between tag and antenna, and position of attached tags. To analyze the RFID recognition performance, maximum recognition distances for a container and recognition rates for a logistics made of 27 containers were measured and analyzed. The maximum recognition distance for a container was different depending on position of attached tags, and attached tag at upside position showed a good performance. But, the recognition rate of 27 containers showed a good ability for attached tags at front side position, 30~35 cm distance to antenna, and water level 1. Therefore, to manage packaged liquid food logistics using RFID system, position of attached tag, distances between tag and antenna, and level of water should be considered.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권1호
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• pp.39-56
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• 2010

Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.

• 전기학회논문지
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• 제64권9호
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• pp.1347-1355
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• 2015

In this study, we compare the recognition performance using PCA and RBFNNs for introducing robust face recognition system to pose variations based on pose estimation. proposed face recognition system uses Honda/UCSD database for comparing recognition performance. Honda/UCSD database consists of 20 people, with 5 poses per person for a total of 500 face images. Extracted image consists of 5 poses using Multiple-Space PCA and each pose is performed by using (2D)²PCA for performing pose classification. Linear polynomial function is used as connection weight of RBFNNs Pattern Classifier and parameter coefficient is set by using Particle Swarm Optimization for model optimization. Proposed (2D)²PCA-based face pose classification performs recognition performance with PCA, (2D)²PCA and RBFNNs.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.10-25
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• 2010

현대사회에서 재난의 잠재력이 커질수록 재난을 대비하고 대응하는 국가의 체계를 보다 효율적으로 개선하고 강화하기 위하여 재난관리담당부서에서 근무하는 공무원을 대상으로 설문을 받아 분석하였다. 이 연구에서 알아보고자 한 내용은 다음과 같다. 첫째, 재난관리 기관 간 협력관계, 둘째, 재난관련법 제정 및 재난전담부서의 필요성 셋째, 재난관리 상황적 변수에 대한 인식으로 재난관리 상황요인에 대한 전반적 인식, 재난유형에 대한 전반적 인식, 재난규모에 따른 발생가능성에 대한 인식, 넷째, 재난관리의 구조적 변수에 대한 인식으로 재난관리에 대한 소방방재청, 유관기관, 지방자치단체의 인식 차이, 예방-대비-대응-복구단계의 혼선에 대한 인식에 대한 연구이다.

• 전기학회논문지
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• 제66권4호
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• pp.672-681
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• 2017

This paper is concerned with the design methodology of face recognition system based on pose estimation. In 2-dimensional face recognition, the variations of facial pose cause the deterioration of recognition performance because object recognition is carried out by using brightness of each pixel on image. To alleviate such problem, the proposed face recognition system deals with Learning Vector Quantizatioin(LVQ) or K-Nearest Neighbor(K-NN) to estimate facial pose on image and then the images obtained from LVQ or K-NN are used as the inputs of networks such as Convolution Neural Networks(CNNs) and Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs). The effectiveness and efficiency of the post estimation using LVQ and K-NN as well as face recognition rate using CNNs and RBFNNs are discussed through experiments carried out by using ICPR and CMU PIE databases.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1097-1100
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• 2005

개체명 인식에 있어서 반드시 선행되어야 할 작업이 문서의 내용을 대표하는 용어의 추출이다. 높은 신뢰도의 개체명 인식은 정보추출 시스템구축을 한 차원 높일 수 있을 것이다. 지금까지 일반적인 개체명 인식이나 인명의 개체명 인식에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔지만 세분화된 지명 인식의 연구는 다루어지지 않았다. 본 논문에서는 수작업으로 작성된 규칙을 적용하여 세분화한 사전기반의 한국어 지명인식 시스템 개발 방법을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.186-192
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• 2021

In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.