• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1215-1218
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• 2005

이동물체의 인식기능은 인간을 대신하여 수행하기위한 컴퓨터비젼 시스템이다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다.본 연구에서는 거리 추정 데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용하여 이동 물체의 위치를 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.63-66
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• 2006

음성인식시스템은 사람이 별도의 장비 없이 음성만으로 시스템의 사용이 가능한 편리한 장점을 지니고 있으나 여러 가지 기술적인 어려움과 실제 환경의 낮은 인식률로 폭넓게 사용되지 못한 상황이다. 그 중 배경잡음은 음성인식의 인식률을 저하시키는 원인으로 지적 받고 있다. 이러한 잡음환경에 있는 ASR(Automatic Speech Recognition)의 성능 향상을 위해 외측억제 기능 이 추가된 파라미터를 제안한다. ASR 에서 널리 사용되는 파라미터인 MFCC을 본 논문에서 제안한 파라미터와 HMM를 이용하여 인식률을 비교하여 성능을 비교하였다. 실험결과를 통해 제안된 파라미터의 사용을 통해 잡음환경에 있는 ASR의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.14-19
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• 2007

모바일테크놀로지가 사용자의 생활에 깊이 관여하면서 그 서비스에 대한 기대와 실제 가능한 기능 사이에 갈등이 형성되기 시작한다. 이러한 신기술에 대한 사용자들의 기대와 실제에 대한 갈등을 테크놀로지 패러독스란 개념으로 연구되었다. 모바일 테크놀로지 패러독스에 대한 논의는 신기술 수용관점에서 보면 지속기술사용/수용 후 행동 이론과 연관된다. 패러독스의 인식은 사용자들의 사용전 기대와 사용 후 경험의 불일치가 형성됨을 말하며, 그 패러독스를 극복하고자 하는 사용자들의 전략은 사용 후 기대로 조정되는 과정을 밝힐 수 단초를 제시하여 주고 있다. 한편, 모바일 테크놀로지패러독스 인식과 관련하여 고려되어야 할 요인이 문화이다. 따라서 본 연구는 사용자들의 모바일테크놀로지 패러독스 인식 측정을 위한 도구를 개발하고 문화적 차이에 따른 그 인식의 차이를 실증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.151-154
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 주변사물을 인식하여 영단어로 알려줌으로써 사용자가 실생활에서 영단어를 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 사용자가 카메라로 촬영하거나 사진첩에서 선택한 이미지를 인식하여 사진 속 물체의 영어 단어와 한국어 뜻을 알려주며, 단어의 발음 또한 확인할 수 있고, 직접 단어장에 저장하여 다시 학습할 수 있도록 한다. 이를 위해 TensorFolw를 활용한 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 사용하였으며, 추후 TensorFolw를 통하여 모델을 추가적으로 훈련시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 높일 수 있다. 그 외 영어-한국어 번역, 텍스트-음성 변환 등 부가 기능을 통해 사용자가 다양한 방식으로 영단어를 학습할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.857-860
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• 2017

현재 초보적인 능력을 가진 악기 연주자가 접근할 수 있는 하드웨어, 소프트웨어를 사용해 악기 연주법을 연습할 수 있는 수단은 전무하다. 따라서 본 논문은 악기 연주자가 연습을 하기 위해 사용할 수 있는 음 인식과 악보 정보의 처리, LSTM을 통한 자동 악보 생성의 복합적 기능을 가진 악기 보조 시스템을 제안한다. 또한 본 시스템은 기존의 FFT와 같은 일반적인 Pitch Detection 알고리즘보다 더 우월한 음 인식 성능을 보유한 Autocorrelation 전처리를 거친 LeNet-5 Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 음 인식 성능을 높이는 기법을 제안한다. 이 음 인식 모델은 실험 결과 기존의 음 인식 기법보다 최대 약 5.4%의 성능 증가를 이루어냈다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.329-330
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• 2007

지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.719-722
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• 2016

운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.10-19
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• 2007

URC는 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇이라는 의미의 새로운 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 패러다임이다. URC 환경에서 로봇은 사용자의 현재 상황을 이해한 뒤 적절한 정보와 서비스를 지능적이고 능동적으로 제공할 수 있어야 하며, 이를 위하여 상황 인식 시스템의 개발이 필요하다. 상황 인식시스템의 핵심 기능 중의 하나는 상황 인식 응용에서 이용 가능한 사용자의 주변 환경에 관한 정보를 표현하기 위한 형식적인 상황 정보 모델 및 이를 관리하고 이용하는 방법을 제공하는 데 있다. 본 고에서는 상황 인식 컴퓨팅의 기술 동향을 상황 정보 모델중심으로 소개하고, URC를 위한 상황 인식 미들웨어인 CAMUS의 상황 정보 모델 및 상황 정보 관리 모듈에 관하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.936-939
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• 2014

전자여권(e-Passport)은 새로운 형태의 출입국 관리 시스템으로써 기존 여권보다 보안 기능이 강화 되고 자동화된 출입국 관리를 할 수 있다는 장점으로 인해 전 세계적으로 도입하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전자여권 인식장치로부터 전달 받은 기계판독영역(MRZ : Machine Readable Zone) 이미지의 문자 인식률 향상을 위해 정점 샘플링 방법을 적용하여 문자 인식 결과의 오류를 줄이고자 하였다. 실험 환경에서 오류가 가장 많았던 숫자'1'과 영문'T'에 대해 제안 방법을 적용 하였다. 실험 결과, 제안 방법 적용 전보다 입력 이미지의 모든 문자를 정확히 인식한 이미지의 숫자가 4.5% 증가하였고, 각각의 글자에 대한 전체 오차율은 0.242% 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.741-744
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• 2004

본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.