• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.44-50
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• 2022

얼굴 영상에서 나이를 인식하는 기술은 여러 응용분야에서 활용되면서 그에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 환경에서 촬영된 얼굴 영상은 얼굴의 일부가 가려지는 경우가 많으며 이는 나이 인식 성능에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 가림이 있는 얼굴 영상의 나이 인식 성능을 개선하기 위해, Image Extrapolation 기술을 이용하여 가려진 부분을 생성하여 나이를 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서의 가림이 나이 인식 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해서 마스크 이미지를 적용하여 가림이 있는 얼굴 영상을 생성하였다. 가림에 의해 나이 인식 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해, Image Extrapolation 기술 중 영상의 가장자리를 순회하면서 가려진 부분을 생성하는 SpiralNet 을 사용하여 가려진 부분을 예측하여 생성하고 얼굴 나이 인식에 사용하였다. 실험을 통해 가림이 있는 영상에서 나이 인식 성능이 저하되는 문제가 있고, SpiralNet으로 가림 부분을 생성한 영상으로 나이를 인식하면 나이 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.149-149
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• 2018

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.141-143
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• 2014

전자해도시스템은 2012년 7월 1일 부로 국제항해에 종사하는 선박에 단계별로 설치가 강제화 되었다. 전자해도시스템은 백업장치를 갖춘다면 종이해도를 대체하여 사용할 수 있는 설비로 선교에서 사용의존도가 높은 핵심항해설비라고 할 수 있다. 현재 전자해도 시스템 이용 시 전 세계적으로 다양한 오류가 발생하고 있으며, 국제해사기구에서도 문제를 인식하고 오류해결을 위한 방안을 모색하고 있는 중이다. 본 논문에서는 사용자들을 대상으로 전자해도시스템의 기능 이용 시의 오류 및 문제점에 대한 사항을 설문을 통해 조사 분석하고 기능에 대한 개선사항에 대하여 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.463-465
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• 2002

본 논문은 필기한자 인식의 성능 향상을 위한 개선된 윤곽선 방향 특징 추출에 대한 연구이다. 제안한 특징 추출은 기존의 방법에서 나타나는 계단현상을 완화함으로써 한자의 기본 요소인 획의 방향을 표현하는 통계적 성질을 두드러지게 하였다. 한국학 고문헌 상에 나타나는 필기 한자들을 대상으로 한 실험에서, 제안한 특징의 변별력이 뛰어나고, 오인식률이 감소하였음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2129-2137
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• 2015

국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권3호
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• pp.79-86
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• 2024

트랜스포머 모델은 텍스트, 영상 등 순차적 입력 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 뛰어난 성과를 보여주었으며, 음성인식 분야에서도 종단형 모델로서 주목받고 있다. 본 연구에서는 트랜스포머 음성인식 모델과 이를 개선한 컨포머, E-브랜치포머 모델을 한국어 음성인식에 적용하여 성능을 비교하였다. AIHub에 공개된 한국어 음성 데이터를 활용하여 약 7,500시간의 훈련셋을 마련하고, ESPnet 툴킷을 활용하여 트랜스포머, 컨포머, E-브랜치포머 모델을 훈련하고 성능을 평가하였다. 또한, 인식 단위로 음절과 서브워드를 사용하는 경우를 비교하고, Byte Pair Encoding의 토큰 수 변화에 따른 성능 차이를 분석하였다. 실험 결과, E-브랜치포머가 한국어 음성인식에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 컨포머는 트랜스포머보다 우수하였으나 긴 발화에 대해서는 성능 저하가 확인되었다. 이러한 성능 저하의 원인으로 인코더-디코더의 크로스 어텐션 정렬 과정에 오차가 발생함을 확인하였다. 또한, 서브워드 인식 단위를 사용하면서 토큰 수를 조정할 때의 성능 변화에 대한 분석을 통해 최적의 설정을 찾고자 하였다. 본 연구는 모델의 정확도와 처리 속도를 종합적으로 평가하였으며, 이를 통해 한국어 음성인식의 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 모색하였다. 대규모 한국어 음성인식 모델의 학습과 컨포머의 인식 오류 개선 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 향후 연구 방향으로는 다양한 한국어 음성 데이터셋을 활용한 추가 실험과 더불어, 컨포머의 구조적 개선을 통한 인식 성능 향상을 목표로 한다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제5권1호
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• pp.45-53
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• 2015

목적 : 본 연구는 주거환경 인식도 및 중요도에 관하여 알아보고 주거환경개선의 기초자료를 마련하고자 한다. 연구방법 : 2015년 4월부터 2015년 5월까지 일반인 165명을 직접 만나 설문조사 하였다. 분석방법은 SPSS 18.0을 이용하여 기술통계, 빈도분석, t검정, 분산분석, 사후검정을 사용하였다. 결과 : 주거환경개선의 인식도를 살펴보면 44.8%가 집안 구조변경, 26.7%가 치료방법이라고 응답하였으며 건축사가 할 것 같다는 응답이 28.5%인 것에 반하여 작업치료사가 할 것 같다는 응답은 9.1%로 보여 졌다. 주거환경개선의 중요성에 관하여 대부분 중요하다고 생각하지만 성별, 연령별 차이는 없었다(p>.05). 주거환경개선이 삶의 질을 높여줄 것 같다는 응답은 45.9%인 것에 반해 독립성이 증가될 것 같다는 응답은 7.6%로 보여 졌고, 주거환경개선은 돈이 많이 들어가기(81.1%) 때문에 중요하지 않다고 응답하였다. 결론 : 주거환경개선의 인식은 부족하였으나 중요도가 높은 것으로 보아 추후 주거환경개선의 필요성은 공감하고 있었다. 장애인을 위한 주거환경개선에서 경제적 지원 및 작업치료사의 진출 및 제도적 지원이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.222-223
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• 2016

보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.501-511
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• 2020

이 연구는 대학생들의 글쓰기에 대한 인식을 분석하고 글쓰기 교육의 개선 방안을 찾고자 J대학 학생들을 대상으로 글쓰기 학습 내용, 글쓰기 자기 능력 평가, 글쓰기 능력에 대한 인식, 글쓰기 교육 방향에 대한 인식 등을 설문하여 조사·분석하였다. 이를 통해 글쓰기 교육의 운영 개선 방안에 대해 논의하였다. 대학생들의 인식을 조사·분석한 결과 대학생들은 글쓰기 능력을 중요하게 인식하고 있으며, 이론 수업보다는 실제 글을 써보고 피드백을 받는 실제적인 글쓰기 수업을 원하였다. 또한 글의 내용을 구성하고 전개해가는 부분에 대한 능력을 키우고 싶은 것으로 나타났다. 글쓰기 교육이 대학생들에게 실질적인 역량이 될 수 있도록 하기 위해서는 이론 강의도 중요하지만 실질적으로 글을 써볼 수 있는 충분한 시간과 기회를 부여해야 하며, 전공 맞춤형 실무글쓰기의 개발이 필요하다. 또한 다양한 수업 방식을 통해 학생들이 참여할 수 있는 글쓰기 수업이 되도록 해야하며, 대학 졸업 인증 요건 등의 방법을 통해 졸업 후 사회에 진출해서도 글쓰기 능력이 실무역량으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 이 연구는 글쓰기와 관련한 대학생들의 인식을 통해 대학 글쓰기 교육의 방향을 모색해 볼 수 있다는데 의의가 있다고 하겠다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.905-913
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• 2013

잡음에 강건한 음성 인식을 위한 주파수 변이를 이용한 PMC( Parallel Model Compensation Using Frequency-variant, FV-PMC) 방법은 인식시 입력음성에 혼입이 예상되는 잡음들을 평균 주파수 변이도를 임계치로 하여 몇 가지 잡음 군으로 분류한 후 각 잡음 군 별로 인식을 수행하는 방법이다. 이 방법은 기준 임계치를 이용하여 양호하게 분류된 잡음 음성들에 대해서는 매우 우수한 성능을 보이나, 미 분류된 잡음 음성들에 대해서는 기존의 PMC 방법에서와 같이 무잡음 모델과 결합하여 음성 인식을 수행함으로 인해 평균 음성 인식률이 낮아지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존의 방법에서 사용하였던 평균주파수 임계치 방법 대신에 최대 우도를 부가하여 미분류를 방지함으로써 입력 잡음음성에 포함되는 잡음의 군별 잡음 분류 율을 높여 인식률을 제고하는 개선된 주파수 변이 PMC 인식방법을 제안하였다. Aurora 2.0 데이터베이스를 이용한 인식실험결과, 기존의 FV-PMC 방법에 비해 향상된 결과를 확인할 수 있었다.