본 논문에서는 자소간 츨림의 형태를 허용하는 온라인 한글 인식 시스템을 제안하고 있다.한글의 인식은 자소 분할의 어려움과 후보문자의 증가에 따른 정합과정의 복잡도 증가라는 두 가지의 커다란 문제점을 갖고 있다.그러므로 본 논문에서는 이중 획분할 방법을 제안하고 이러한 획분할을 통하여 얻어진 선분들을 효율적으로 정합하는 인식 시스템의 구현을 설명하고 있다.또한,제안하는 방법이 흘림체 한글 인식에 적합하게 동작하는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.
개별적인 인식기를 하나의 단일 인식 시스템으로 구성하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 공용인식시스템의 성능향상을 위해 온라인 필기에서 전역적인 정보를 추출할 수 있는 비트맵 파라미터 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방식에서는 고속의 파라미터 추출을 위해 보간법을 이용한 재샘플링 과정 대신에 새로운 시간열을 구성하는 방식을 이용한다. 제안한 비트맵 파라미터를 본 연구실에서 개발한 음성/문자 공용인식 시스템에 적용하기 위하여 67개의 자소를 5상태 10천이 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델로 구성한 다음 인식알고리즘으로서는 상태단위로 지속 시간 정보를 제어하는 OnePassDP법을 이용하였다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 경우, 자소인식률은 61.3%에서 85.3%로 24%의 인식률 향상을 가져왔으며, 글자인식률은 64.3%에서 82.2%로 17.9%의 인식률 향상을 가져와 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
온라인 게임에서 불법 프로그램을 이용한 게임 봇을 대규모로 운영하는 전문 사설 업체를 속칭 '작업장(Gold Farming Group, GFG)'이라고 부른다. 기존에 작업장에서 운영하는 게임 봇은 24시간 쉬지 않고 반복적인 파밍을 통해 수익을 극대화하는 전략을 취했으나 최근 온라인 게임의 계정 가입이 쉬워지고 무료 플레이가 보편화되면서 개개의 게임 봇 계정이 수행하는 플레이 시간이나 취득 재화 수준을 낮추는 대신 수만 개의 계정을 번갈아 가며 운영하는 방식으로 변하고 있다. 이로 인해 플레이 활동 패턴에 기반한 기존의 탐지 모델들이 점차 무력화되고 있으며 진입 초기에 게임 봇을 빠르게 탐지하고 제재하는 방안이 점차 중요해지고 있다. 우리는 게임 봇을 조기에 탐지하기 위한 방안으로 계정 및 캐릭터의 이름이 갖는 특성을 활용한 게임 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 북미에서 서비스 중인 엔씨소프트의 MMORPG인 '블레이드 앤 소울'의 약 20만 개 계정 정보를 이용해 탐지 성능을 측정하였다. 실험에 의하면 캐릭터 이름에 대해 간단한 나이브 베이즈 분류기를 적용하는 것만으로도 AUC 기준으로 약 0.901의 성능을 기록하였다.
본 논문에서는 제한된 필기 글꼴을 이용한 휴대형 정보기기용 온라인 문자 인식 알고리즘을 제안하였다. 한글과 영숫자를 동시에 사용하는 문자 인식은 애매성으로 인하여 인식율이 낮아지며, 이를 극복하기 위하여 모드 변환이나 영역 분리 등의 제약을 하게 된다. 본 논문에서 제안한 인식 알고리즘은 한글과 영문자, 숫자를 혼용하여 사용할 수밖에 없는 우리의 문자 환경에서 사용자의 평의성을 최대한 살려 입력 모드 전환이나 필기 영역 분리 등의 제약을 하지 않는 단일 알고리즘이다. 또한 역추적에 의하여 인식 과정에서 발생할 수 있는 미의식 또는 오인식을 보정할 수 있도록 한다. 제안한 알고리즘은 전체 알고리즘의 크기가 작으며 계산량이 적어서 메모리와 속도 등의 성능에 있어서 자원의 제약을 가질 수밖에 없는 초소형 휴대형 정보기기의 입력 장치로서 적합하도록 연구하였다. 실험 결과 영숫자 98%, 한글 97%의 인식율을 얻어 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
요즈음, 지능형 교육 시스템은 자기 주도적 학습 기능을 이용한 연구가 진행되고 있다. 웹 기술 기반 온라인 가상대학에 접속하면, 온라인 강의를 언제 어디서나 공부할 수 있다. 지능형 학습 시스템을 구현하기 위해서는, 취약과목과 못하는 과목을 실시간으로 판단하는 기능이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 수준별 학습 능력과 보안 알고리즘을 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 지능형 교육시스템을 구현하기위해서, QR 코드 및 지능형 교육 학습 시스템을 제안 하였다.
본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 온라인 적응 학습이 가능 진화 하드웨어의 진화 전략을 구성하였다. 유전자 프로그래밍은 특유의 트리형 개체구조가 여러 개의 프로세스의 합을 통한 복합 임무의 수행 구조로 해석될 수 있다는 이점에 비하여, 하드웨어 구현이 어렵고 crossover 연산자의 사용이 어렵다는 단점등에 의하여 진화 하드웨어의 동적 재구성 알고리즘으로 널리 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 단점을 극복할 수 있는 개체 표현 및 하드웨어 구현 방법을 제안하였으며, 제안된 방법론에 기존의 연구 결과를 결합하여 유전자 프로그래밍의 수행 효율을 높일 수 있는 진화 전략을 구성하였다. 제안된 진화 전략은 자율 이동 로봇 실험에 적용되어 효율성을 확인하였다.
한글 필기는 항상 초성, 중성, 종성의 순으로 씌어진다. 본 논문은 이점을 이용하여 자소 탐색 모델을 설계하고 그 탐색 결과에 의거하여 글자를 인식하려는 온라인 필기 인식 방법을 제시하고자 한다. 기본 자소 모델은 은닉 마르코프 모델을 이용하고 자소 탐색 모델은 HMM의 망으로 구성한다. 자소 탐색은 Viterbi 알고리즘에 의한 정합으로 이루어지며 글자 인식은 이들 자소 가설 격자의 탐색으로 이루어진다. 인식 실험 결과는 간단한 인식기 구조에도 불구하고 정자체의 경우 87.47%에 달하는 상당한 인식률을 보였으며, 특히 자연스럽게 쓴 필기에서도 매우 훌륭한 자소 분할 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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