• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1967-1972
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• 2016

This paper defines a distance graph for a hand region in a depth image and proposes an algorithm detecting finger using it. The distance graph is a graph expressing the hand contour with angles and Euclidean distances between the center of palm and the hand contour. Since the distance graph has local maximum at fingertips' position, we can detect finger points and recognize the number of them. The hand contours are always divided into 360 angles and the angles are aligned with the center of the wrist as a starting point. And then the proposed algorithm can well detect fingers without influence of the size and orientation of the hand. Under some limited recognition test conditions, the recognition test's results show that the recognition rate is 100% under 1~3 fingers and 98% under 4~5 fingers and that the failure case can also be recognized by simple conditions to be available to add.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.817-819
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1885-1886
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• 2008

위치인식 기술은 무선 센서 네트워크에서 매우 중요한 문제 중 하나이다. 위치인식을 위해서는 무선 센서 노드간 거리를 먼저 알아야 한다. 하지만 노드간 거리는 실제 환경에서 매우 많은 영향을 받는다. 이러한 부정확한 거리는 위치의 정확성을 떨어뜨리게 한다. 따라서 정확한 위치를 얻기 위해서는 먼저 정확한 거리 측정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 노이즈와 물체를 갖는 동적 환경에서 정확하고 효율적인 위치를 측정하는 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘은 다른 알고리즘에 비하여 우수함을 알 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1802_1803
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• 2009

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.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2007.11a
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• pp.223-226
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• 2007

본 연구에서는 Ag anisotropic conductive adhesive(ACA)의 종류, 경화 조건 및 안테나 패턴의 재질에 따른 flip chip bonding된 RFID die의 접합부 신뢰성이 조사되었다. 접합강도 측정에 의하여 접합강도가 최적화되는 공정 시간을 결정할 수 있었으며, 그러한 최적의 공정조건에서는 paste-type Ag ink로 인쇄된 안테나 상에서의 RFID die의 접합강도가 Cu 재질 안테나에 비해 상대적으로 높게 측정됨을 알 수 있었다. RFID tag의 인식거리 측정 시험을 통하여 적절한 경화 조건이 적용된다면 안테나의 재질이 인식거리 변화에 가장 주요한 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다. 아울러 Cu 안테나 패턴은 RFID die의 접합 과정에서 곡률을 가지며 휘어지면서 인식거리와 관련된 long-tem reliability를 악화시킬 수 있음을 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.9
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• pp.683-690
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• 2009

One of the major problems that prevent us from building a good recognition system for large-scale on-line Chinese character recognition using HMMs is increasing recognition time. In this paper, we propose a clustering method to solve recognition speed problem and an efficient distance measure between HMMs. From the experiments, we got about twice the recognition speed and 95.37% 10-candidate recognition accuracy, which is only 0.9% decrease, for 20,902 Chinese characters defined in Unicode CJK unified ideographs.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.5
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• pp.25-30
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• 2017

In this Paper, we Propose the Low-cost Obstacle Recognition System Utilizing the Ultrasonic Sensor. Developed Obstacle Recognition System can be used to Aid the Visually Impaired Person. The Existence of the Obstacle is Notified to the Person through the Embodied Electronic Vibration Motor. The Timing Difference from the Recognition to the Notification Indicates the Distance to the Obstacle. Pulsed Ultrasonic Signal Controlled by MCU is Utilized and the Reflected Pulse through the Obstacle gives the Developed System the Existence of the Obstacle and the Distance to the Object. Pulse is sent Repetitively to Improve the Detection Accuracy. Developed Apparatus gives 30 Degree of Detection Angle and 2cm-30cm of the Detection Range when the Apparatus is Tested under Normal Walking Environment.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.4
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• pp.1-7
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• 2012

This paper proposes a new indoor location recognition system using a ZigBee network and a global positioning system(GPS). The proposed location recognition system applies GPS values that are mainly used for outdoor location recognition, to indoor location recognition; hence the techniques conventionally separated for the indoor and outdoor location recognition are integrated into one location recognition technique. The proposed system recognizes a location using the distance between nodes. Although the distance between nodes can be calculated by measuring the strength of the received ZigBee signals, generally the measured distance is not accurate and has high error rates since the strength of the ZigBee signals is different depending on the distance. In order to reduce the error rate, we have subdivided the output power of the received ZigBee signals into five levels. When a moving node generates a signal, each fixed node transmits the received signal strength and its own GPS information to other nodes, so the moving node can find its own accurate location in terms of the received signals.