본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 OCR기술을 이용하여 나만의 소비패턴을 분석하는 어플을 제안한다. 현재 카드와 간편결제를 많이 쓰는 시대, 사람들은 소비 패턴을 쉽게 분석하고 알 수 없기 때문에 절약과 저축도 쉽게 못하고 있다. 따라서 OCR을 활용한 영수증 인식으로 소비 패턴을 분석하고 나의 소비 생활을 쉽게 알 수 있는 서비스를 통해 소비 문제가 개선될 것이라고 생각한다. 가계부의 핵심 기능은 수입/지출을 표기하는 것이다. 하지만 현재 상용 중인 소비 앱은 너무 많은 기능을 도입해 오히려 사용성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 복잡한 서비스는 빼고, 핵심 기능과 OCR 기능, 예산 관리, 포인트 제도, 카테고리별 지출 관리를 넣었다. 프로젝트의 대상은 평소 과도한 지출을 하는 사람과 자신의 소비를 기록하고 싶은 사람이며, 본 시스템에서 OCR을 이용해 소비시 발생하는 영수증을 인식하여 더욱 편리하게 입력할 수 있다. 또한, 비 계획적인 소비를 효율적으로 해결할 수 있으며, 포인트 제도를 이용해 사용자의 출석률 문제를 효율적으로 해결할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하는 방법과 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영역을 추출한다. 추출된 학번 영역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smoothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 학번 문자의 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 적용한다. 본 논문에서 제안하고 있는 개선된 ART1 알고리즘은 클러스터링하는데 있어서 임의의 패턴과 저장 패턴 사이의 불일치 허용도를 나타내는 경계 변수를 동적으로 설정함으로써 기존의 ART1 알고리즘을 개선한다. 인식 실험 결과, 개선된 ART1 알고리즘이 기존의 ART1 알고리즘보다 인식률이 개선되었다. 따라서 실험을 통해 인식 향상을 보인 제안된 학생증 인식 방법을 이용하여 웹 환경에서의 학사 관리 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 여객용 선박에서 사람의 출입을 편리하게 관리할 수 있는 손등 정맥 패턴을 이용한 생체인식시스템에 관한 연구를 하였다. 선박USN 환경에 적용 가능한 방법으로 손등 정맥패턴을 이용한 생체인식 방법을 선택하였고 2차원 Gabor 필터를 사용하여 전처리과정의 성능을 크게 향상시켰다. 패턴 정합을 이용하여 측정한 FAR(False Acceptance Rate)과 FRR(False Rejection Rate)로 성능을 비교한 결과 기존의 고역통과 방법에 비해 오류 발생 확률을 크게 낮추었다. 그로 인하여 정맥 인식을 사용하는데 있어서 보다 높은 보안과, 오류로 인한 사용상의 불편함을 줄일 수 있었기 때문에 선박USN 환경에서 사람의 출입을 관리하는데 적용 타당성을 검증하였다.
우리는 패턴매칭에서 많이 사용되는 정규언어의 연산 ${\sum}^*L$에 대한 일반적인 경우의 상태복잡도와 단항 알파벳인 경우의 상태복잡도를 살펴본다. 정규언어의 상태복잡도는 해당 정규언어를 승인하는 최소결정적 유한 인식기의 상태 개수를 말한다. 패턴매칭, 검색엔진에 많이 사용되는 어떤 정규언어 L 에 대한 연산 ${\sum}^*L$의 상태복잡도를 살펴봄으로써, 좀 더 효율적인 리소스 관리를 통해 좀 더 빠른 검색을 할 수 있다.
정보에 대한 접근을 증가시키는 기술의 사용은 지난 십 년 동안 대학도서관 서비스에 많은 변화를 가져왔다. 정보공유공간의 등장은 이러한 변화 중 하나이다. 이에 대한 대부분의 이전 연구는 이의 개념이나 역할에 치중하였다. 반면, 정보공유공간을 공간서비스로 파악하고 있는 본 연구의 목적은 정보공유공간이 이용자 유동패턴과 도서관인식에 어떤 영향을 미치는지 파악하는데 있다. 정보공유공간이 도서관의 주요 공간과 시설로 자리매김하였고 이에 따라 이들이 이용자의 행위와 인식에 어떤 영향을 미치는지 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 두 가지의 연구방법을 사용하였다. 첫째, 관찰법을 사용하여 이용자들의 유동 패턴 및 행위를 관찰하였고, 둘째, 정보공유공간에 대한 이용과 인식에 관한 인터뷰를 20명의 학부학생과 12명의 대학원생을 대상으로 수행하였다. 본 연구의 결과로서 학부학생과 대학원생은 서로 차별화 되는 유동패턴을 보였고, 시설의 위치와 구조는 이용자들의 움직임과 행위에 영향을 미쳤으며, 또한 정보공유공간에 대한 인식은 도서관 전반에 대한 인식으로 해석되는 경향을 보였다. 본 연구결과는 이용자 요구를 고려한 도서관 공간 설계 및 향상에 도움이 될 것이다.
본 연구는 정보원으로서 실제로 이용되고 있는 규격자료의 이용 현황을 조사한 것이다. 이용자들의 업무(연구) 분야별 이용 규격의 Section과 이용된 규격의 제(개)정년도, 이용경험과 업무(연구)단계에 따른 이용 패턴을 조사 분석하였다. 또한 국내에서 이용자들이 실제로 많이 이용한 규격자료의 이용 기관과 이용 가능한 기관에 대한 인식도를 조사하였다. 한국표준협회와 한국표준과학연구원이 실제로 많이 이용된 기관으로 조사되었으며 이들 기관들에 대한 인식도 또한 높은 것으로 나타났다.
현재 병원에서의 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 요양병원 등 면역력이 약한 고령환자의 안전사고가 지속적으로 발생하고 있으며 이에 대한 대책이 필요하다. 대부분의 사고는 거동이 불편한 환자의 움직임에 의해 일어나고 있다. 이에 환자의 움직임에 따른 입원실 음향을 분석하고 인식하여 관리자가 사전대처 하여 안전사고를 줄이는 방법으로 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리즘인 DTW (Dynamic Time Warping)을 사용하여 병원 입원실 음향인식을 위한 음향패턴을 분류하여 병원 입원실 환경에 적용하여 분석 하였다.
본 연구는 리마인더 앱을 위한 효과적인 시간 표현 분석 방법을 제안한다. 시간 표현 분석을 위한 정규식 패턴을 이용하여 사용자 발화 텍스트로부터 시간 정보를 분석하고 시간 표현 유형에 따라 절대적 시간 정보로 변환한다. 제안한 방법은 정규식 패턴을 이용한 시간 표현 분석 기법으로 시스템의 유지 관리가 용이하고 정보량이 많은 패턴과의 매칭을 위해 효과적이다.
유비쿼터스 화재 방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2, 등의 다양한 센서로부터 얻는 값을 이용해 화재를 판별하여 관리자에게 전달하고 시스템 설정 값에 따라 소화설비를 동작시키는 지능형 화재 탐지 시스템이다. 기존 화재 판별 기법은 크게 영상인식, 퍼지추론, 베이지안 추론으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 앞선 기술들을 분석하고, ARM9 S3C2440/SHT-75를 이용한 센서기반 유비쿼터스 화재 방재 시스템 최적의 화재 판별 기술로서 가속도 알고리즘과 벡터 랜덤변수 표본공간 영역을 이용한 패턴인식 기술을 사용한 복합 화재 판별 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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