본 논문에서는 손의 움직임 패턴으로 암호를 구성하고, 이를 인식하는 보안 시스템에서 기존의 고정된 공간에서 방향 데이터 범위를 생성하여 입력되는 패턴마다 적응적으로 방향 데이터를 뽑아낼 수 없었던 단점을 극복하고자 입력되는 움직임 패턴의 방향 데이터를 입력 패턴마다 적응적으로 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 고정된 공간에서의 방향 데이터 생성 방식 기법과 비교 실험한 결과 정인식률 94.2%로 기존방식의 91.4%보다 높은 인식률로 만족할 만한 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.
위치추정은 현재 이동로봇 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 문제이다. RFID 위치추정 시스템은 저렴하고, 오차누적의 위험이 없고, map과 같은 사전정보의 제약이 없기에 범용적으로 사용될 수 있다. 하지만 RFID 위치추정에 있어, tag들의 서로 다른 인식거리 차이는 위치추정의 오차를 증폭시키는 역할을 한다. 따라서 이 논문에서는 이를 극복하기 위해 tag들의 인식거리 정보를 활용하여 위치추정을 수행한다. 또한 보다 정확한 위치추정을 위해, 송신신호 전력조절을 통하여, 인식거리를 조절하는 방법을 사용한다. 이들의 성능은 simulation을 통해서 확인하였다.
패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.
예측신경회로망 모델은 패턴 예측에 의한 매우 효과적인 음성인식 모델이다. 그러나, 그러한 모델은 유사한 어휘간에서 변별력이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위한 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최소 분류 오차 수식화와 GPD 알고리즘으로부터 유도외면 그에 따라서 인식 오차의 수를 직접 최소화하는 것이 가능하다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 기존의 알고리즘에서 발생하는 오인식의 30%를 줄일 수 있었다.
센서 네트워크는 여러 서비스 분야로 그 영역을 확장하여 발전하고 있다. 에너지 측면을 고려해야 하는 센서 네트워크의 위치 인식 기술 분야 역시 많은 발전을 하여 상용화 된 RF 칩을 선보이고 있다. 현재 RF를 이용한 센서 노드를 이용한 위치 인식은 정확도 측면에 취약성을 가지고 있지만 기술이 발전함에 따라 극복 될 것이다. 본 논문은 코디네이터 노드가 위치 인식 능력을 가지고 있다고 가정하고 그 정보를 이용하여 비컨 스케줄링 하여 센서 네트워크의 효율을 극대화 시키는 것이다.
본 논문은 유비쿼터스 환경에서 RFID를 이용하여 접근할 수 있는 기본적인 비즈니스 모델인 입·출입 시스템에 대하여 연구하고 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 입·출입 시스템은 학교 및 다양한 회사에서 적용될 수 있는 시스템으로서, 기존의 입·출입 시스템의 한계를 극복하고 보다 효율적이고 편리한 구조를 제안함으로서 다양한 모델에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 위치인식 및 상황 인식을 기반으로 유비쿼터스 환경에서의 입·출입 시스템의 초석이 될 것으로 예상된다. 기본적으로 RFID 태그는 입·출입을 위해 학생이나 각 회사의 사원에게 부여되며, RFID 태그와 관련된 모든 데이터 관리는 IDS(Information Database Seuer)에서 관리하도록 한다. 제안된 시스템은 모든 입·출입 상황을 웹으로 확인할 수 있으며, 입·출입에 관련된 정보만을 제공하는 것이 아니라 상황에 따라 필요한 메시지를 사용자에게 포워딩 함으로서 융통성과 업무 효율을 증가시킬 수 있다.
일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.
의사소통 기술에서 유머는 사람을 웃게 만들며 분위기를 환기시키고, 관계를 돈독하게 만드는 효과를 지닌다. 이를 자연어처리에서 유머 분류, 인식, 탐지로 적용하여 유머를 기계에 학습시키려 하는 다양한 시도가 진행되고 있지만 유머의 주관성과 윤리적 문제로 탁월한 성능을 기록하기 어렵고, 특히 한국어 유머에 대한 자연어처리 분야의 논의는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 유머 평가 체계를 만들어 ChatGPT에 적용하여 유머 인식의 주관성을 극복할 수 있는 자동화 실험을 진행한다. 이때, 유머의 윤리적 문제를 보완하기 위해 한국 법률을 적용한 윤리 기준을 도입하여 유머 데이터셋을 마련하였으며, 데이터셋을 ChatGPT에 fine-tuning 하여 재미있는 생성 모델의 개발 가능성을 실험하였다.
동영상의 다중 물체 인식 및 추적은 의료영상이나 무인 주행 시스템 등의 응용분야에서 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스포츠 동영상의 다중 물체를 인식 및 추적하기 위해 칼만필터 알고리즘을 사용한다. 칼만필터 알고리즘을 이용한 물체의 이동 궤적 관리를 통해 표적 겹침 현상에 대한 추적 실패를 극복하도록 하였다. 표적 겹침이 일어나는 동영상을 입력 영상으로 이용하여 제안한 실시간 시뮬레이터의 추적 성능을 분석하였다.
차량의 종류(차종)에 관한 정보는 ITS(지능형 교통시스템) 및 각종 교통 관련 분야에서 각종 교통 분석 및 지표로 활용될 수 있는 기초 정보이며 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량의 크기를 바탕의 이륜, 소형, 중형, 대형 등 4종으로 차량을 분류 하였다. 차량영역 획득 과정에서 발생하는 잡음 및 조명변화 등 환경적 요인을 극복하고자 윤곽선정보와 배경차분법을 이용해 획득된 차영상 정보의 합영상을 획득하였다. 실험영상으로는 실제 교통관제 시스템에서 획득된 영상을 사용하였으며 실험결과 90%이상의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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