• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.515-523
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• 1992

일반적으로 한글 인식 과정은 많은 후보들을 생성하며 이 후보들로부터 정확한 인식결과를 얻고 복잡도를 줄이기 위해서는 효과적인 한글 표현과 탐색기법이 요구된다. 이런 목적을 위하여 본 논문에서는 한글에 적합한 구조적 정보들을 4단계 계층적 형태로 표현한다. 그리고 이 정보들을 근거로 후보 문자의 생성과 탐색을 진행하며 전체적으로 최적우선탐색을 이룬다. 인식실험은 다양한 필자들을 대상으로 한글 잦기 상위 422자로 실험한 결과 평균 86% 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.193-199
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• 1992

이 논문에서는 123개 단어의 한국어 음성에 대하여 음성의 대역폭 변화에 따른 인식률을 비교하였다. 인식률 비교실험을 위해 hidden Markov model과 음소와 유사한 131개의 한국어 subword 유니트를 사용한 화자독립 격리단어 인식 시스팀을 사용하였다. 이 실험은 대역폭이 각각 0 - 4.5kHz 및 0.3 - 3.3kHz인 두가지 종류의 음성 데이타베이스를 사용하였다. 훈련과정에서 corrective training의 반복회수를 2로 하고 state transition duration 정보를 사용하였을 때, 0 - 4.5kHz 와 0.3 - 3.3kHz 대역폭에 대해 각각 98.8 % 및 98.2 % 의 최고 인식률을 얻었다. 이로부터 전화대역폭에서도 음성인식률은 크게 저하되지 않음을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.153-158
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• 2010

본 논문에서는 실내 환경에서 TH-PPM UWB를 이용한 위치인식 기법의 성능을 분석하였다. 실험 환경은 AWGN 및 IEEE 802.15.3a 채널을 사용하였고, 위치인식 기법으로 TDOA를 적용하여 분석하였다. UWB 기반의 위치인식 기술은 실내에서 cm 레벨의 높은 정밀도를 가진다. 모의실험을 통하여 TH-PPM UWB 위치인식 기법의 채널 영향에 대한 오류 확률 및 위치인식 성능에 대해 분석하였고, 제안된 기법의 유용성을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.143-146
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• 2002

전화음성의 경우 전화 회선의 채널 대역폭 제한과 통화로 형성시 달라지는 채널의 특성으로 인하여 마이크 음성에 비하여 인식 성능이 많이 저하된다. 본 연구에서는 연속 숫자음 전화음성의 인식율 향상을 위해 채널 왜곡 보상 기법들을 적용하고, HTK 기반의 인식 실험을 통해 보상 기법에 따른 인식 성능을 비교하였다. 채널 왜곡 보상 기법으로 CMN, RASTA, RTCN 등을 적용하고, 각 보상 기법에 따라 HMM의 state 수, mixture 수를 바꾸어 가며 인식 실험한 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.899-902
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• 2004

얼굴인식의 신뢰도를 높이기 위하여 현재 입력되어지는 상황정보를 활용하여 현 상황에 맞도록 구성된 처리를 수행하는 방법을 연구한다. 사용자로부터 획득된 조명, 포즈, 표정등의 상황정보를 바탕으로 수행하기위한 순서 및 파라메터 값들을 학습을 통하여 구성하며, 해당 Data는 Knowledge Base를 구성하며, 추후 추가되는 상황정보를 받아들일 수 있도록 구성한다. 상황 정보를 추출하여 얼굴인식에 활용하게 된다면, 현재 얼굴인식 및 영상정보를 활용하여 인식을 수행하는 모든 요소에서 사용자에게 실뢰성 있는 결과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 논문에서는 조명 환경을 9개의 상태로 구분하고 이를 검출하는 상황판단을 실험하였으며, 구성한 조명상황을 정확히 추출하는 실험결과를 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.745-748
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• 2009

본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.390-393
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• 2011

본 논문은 전자 제어 시스템의 응용분야로 많은 연구가 이루어 지고 있는 영상 데이터를 통한 물체 인식을 위한 방법으로서 영상처리와 기계학습을 활용하는 알고리즘을 제안하고 실제 구현과 실험을 통해 물체 인식 특성을 파악하는 것에 대한 것이다. 물체의 정확한 인식을 위해서는 영상 데이터로부터 물체의 특성을 파악할 수 있는 알고리즘과 함께 파악된 특성을 학습을 통해 데이터를 확보하는 두 가지 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 방법을 구체화하기 위해 사람의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 예로 들어 영상데이터로부터 물체를 인식하는 알고리즘을 구현하고 실험을 통해 알고리즘의 동작 특성을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.