• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.06b
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• pp.83-91
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• 1998

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.07a
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• pp.156-162
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• 2000

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1916-1920
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• 2010

영상수위계는 카메라에 의해서 수위표를 촬영하여 촬영된 영상을 처리하여 수위값으로 변환하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비이다. 이 수위계는 기존 수위측정 장비인 부자식, 압력식, 기포식, 초음파식, 레이다식과는 달리 수위표를 촬영한 영상으로부터 수위를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 영상자료로부터 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 관측지점 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 영상수위계 시스템은 크게 메인제어기, 전원부, 서버부 및 카메라부로 구성되어 있다. 현재 운영되고 있는 시스템은 전원장치 리셋시 전 시스템을 리셋해야하고, 상전 단전시 전 시스템이 off된다. 그리고 별도의 통신모듈을 사용하여 장비간 통신이 이루어지고 있다. 또한 카메라부에는 렌즈와 팬/틸트를 제어하기 위한 별도의 장비가 포함되어 있고, 백색 LED 조명이 사용되어 야간에 수위인식주기마다 조명이 on/off 되고 있다. 위와 같은 전원장치의 운영으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 없다. 그리고 수위 오인식을 최소화하기 위해서는 연속적인 수위 인식이 필요하지만, 백색 LED조명과 1초에 2프레임을 캡쳐하는 비디오 캡쳐방식에 의해 시스템을 상시로 운영하는 것이 곤란하다. 현재 운영 중인 영상수위계를 안정적으로 운영할 수 있도록 장비별로 제어가 가능하도록 전원 제어장치를 개발하였고, 상전 단전시 최소 30분 정도 전원을 유지할 수 있도록 무정전전원장치(UPS)를 설치하였으며, 측정자료의 저장장치를 하드디스크 타입에서 Flash SSD 메모리 타입으로 교체하였다. 또한 영상수위계 시스템을 상시 운영할 수 있도록 백색 LED조명을 적외선 LED조명으로 교체하였고, 1초에 1회 수위를 인식하도록 수위인식주기와 1초에 25프레임 캡쳐할 수 있도록 비디오 캡쳐방식을 개선하였다. 위와 같은 시스템의 개선으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 되어 시스템 고장에 의해 발생하는 수위 결측을 감소시킬 수 있고, 시스템의 상시 운영으로 수 위 오인식을 최소화시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.7
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• pp.46-55
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• 1999

We proposed the new method of postprocessing which not only reduces the frequency of dictionary access using morphological analysis but improve the recognition rate of character recognizer. In this paper, after estimating morphological construction of mis-recognized word using the part of speech that is analyzed, correct presumed mis-recognized morphology. The postprocessing using a morphology unit reduce candidate because of short than word and frequency of dictionary access because there is no need to morphological analysis for candidate. To select right candidate is only necessary to dictionary access. The proposed results show that reduced the frequency of dictionary access to 60% than postprocessing method using a word unit and recognition rate improved from 94% to 97%.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.6
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• pp.241-250
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• 2019

Road signs are guide facilities for road users, and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport has established and operated a system to enhance the convenience of managing these road signs. The role of road signs will decrease in the future autonomous driving, but they will continue to be needed. For the accurate mechanical recognition of texts on road signs, automatic road sign recognition equipment has been developed and it has applied image-based text recognition technology. Yet there are many cases of misrecognition due to irregular specifications and external environmental factors such as manual manufacturing, illumination, light reflection, and rainfall. The purpose of this study is to derive location-based destination names for finding misrecognition errors that cannot be overcome by image analysis, and to improve the automatic recognition of road signs destination names by using Levenshtein similarity verification method based on phoneme separation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.7
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• pp.83-90
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• 2010

In vocabulary recognition system has reduce recognition rate unrecognized error cause of similar phoneme recognition and due to provided inaccurate vocabulary. Input of inaccurate vocabulary by feature extraction case of recognition by appear result of unrecognized or similar phoneme recognized. Also can't feature extraction properly when phoneme recognition is similar phoneme recognition. In this paper propose vocabulary recognition post-process error correction system using phoneme likelihood based on phoneme feature. Phoneme likelihood is monophone training phoneme data by find out using MFCC and LPC feature extraction method. Similar phoneme is induced able to recognition of accurate phoneme due to inaccurate vocabulary provided unrecognized reduced error rate. Find out error correction using phoneme likelihood and confidence when vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. System performance comparison as a result of recognition improve represent MFCC 7.5%, LPC 5.3% by system using error pattern and system using semantic.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.267-286
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• 2023

The conversational agents such as AI speakers utilize voice conversation for human-computer interaction. Voice recognition errors often occur in conversational situations. Recognition errors in user utterance records can be categorized into two types. The first type is misrecognition errors, where the agent fails to recognize the user's speech entirely. The second type is misinterpretation errors, where the user's speech is recognized and services are provided, but the interpretation differs from the user's intention. Among these, misinterpretation errors require separate error detection as they are recorded as successful service interactions. In this study, various text separation methods were applied to detect misinterpretation. For each of these text separation methods, the similarity of consecutive speech pairs using word embedding and document embedding techniques, which convert words and documents into vectors. This approach goes beyond simple word-based similarity calculation to explore a new method for detecting misinterpretation errors. The research method involved utilizing real user utterance records to train and develop a detection model by applying patterns of misinterpretation error causes. The results revealed that the most significant analysis result was obtained through initial consonant extraction for detecting misinterpretation errors caused by the use of unregistered neologisms. Through comparison with other separation methods, different error types could be observed. This study has two main implications. First, for misinterpretation errors that are difficult to detect due to lack of recognition, the study proposed diverse text separation methods and found a novel method that improved performance remarkably. Second, if this is applied to conversational agents or voice recognition services requiring neologism detection, patterns of errors occurring from the voice recognition stage can be specified. The study proposed and verified that even if not categorized as errors, services can be provided according to user-desired results.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.02a
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• pp.149-155
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• 2000

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.02a
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• pp.141-148
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• 2000

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.485-492
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• 1993

본 논문에서는 혼용문서에서 문자들의 유사성으로 인해 발생하는 오인식문자를 줄이기위해 대분류 단계에서 유사문자군을 찾고 이들 사이의 유사도를 계산, 분류하는 유사문자분류 방법을 제안하였다. 이 방법은 유사문자군내의 각 문자마다 그 문자만이 갖는 고유한 요인과 그 문자를 제외한 나머지 문자일 가능성이 있는 요인을 찾아 입력문자와 비교하여 유사도가 가장 큰 문자를 인식문자로 선택하는 알고리즘이다. 또한, 인식 후 오인식된 문자들에 대해 특징사전의 갱신을 통하여 인식률을 향상시켰다.