• 한국건축시공학회지
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• 제23권2호
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• pp.209-220
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• 2023

먹매김 로봇은 허용오차 이내의 정밀도를 확보하는 것이 매우 중요하다. 그러나 골조공사는 시공과정에서 철근배근의 변위가 빈번하게 발생하며, 해당오차는 먹선이나 철근위치의 수정을 요구한다. 먹매김 로봇은 정밀도 확보 및 자동화를 위해 철근의 오차를 측정하고 먹선과 철근의 수정을 스스로 판단할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통한 철근배근의 오차 측정방안과 이를 바탕으로 먹매김 판단 프로세스를 제시하였다. LiDAR 센서를 활용한 철근인식 실험결과 평균적으로 5mm 내외의 오차를 발생하였으며, 이는 일반적으로 벽체에 적용되는 철근 수준에서 인식을 신뢰할만한 수준으로 나타났다. 또한 철근오차를 범위별로 판단하여 철근의 보정여부와 먹매김의 수행여부를 로봇이 스스로 판단할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 본 연구결과는 시공오차를 고려한 먹매김로봇의 자동운영에 기여할 수 있으며 이를 통해 골조품질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.81-84
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• 2004

본 논문에서는 1대의 CCD카메라로 주행 중 차선과 선행차량을 인식하고 선행차량까지의 거리를 실시간으로 계측하는 알고리즘을 제시하였다. 도로와 카메라간의 기하구조를 분석하여 사영행렬을 추출하였고, 주행 중 차간 거리를 실시간으로 계측하는데 이용하였다. 또한 차선 인식을 위해서 Hough Transform을 적용하여 처리시간을 단축하였다. 도로상의 장애물은 인식된 주행차선 내로 한정하였고 도로 영상에서 수평에지성분을 구한 후 히스토그램 투영을 적용하여 장애물을 검출하였다. 거리가 점차 멀어질수록 계측오차가 증가함을 볼 수 있었으나 기존의 방법에 비하여 주행 중에 운전자가 장애물을 판단하여 제동을 취할 수 있는 정도의 유효한 오차특성을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.156-161
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• 2009

본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡에 의한 화상을 보정하고, 로봇 좌표를 인식하기 위해 사용하는 패치의 변경에 의한 로봇의 위치 및 각도오차를 줄여 축구로봇 시스템의 성능 개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 그리고 렌즈의 왜곡 중 기하학적인 왜곡을 보정하여 로봇의 위치오차를 줄여 실시간 환경인 축구로봇 시스템에 적용한다. 로봇의 인식과 로봇의 좌표 및 방향을 판별하기 위하여 사용하는 패치는 그 모양에 따라 로봇이 가지게 되는 위치오차와 각도오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 개선한 로봇패치에 따른 로봇의 위치 및 각도 오차를 줄이는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2177-2184
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• 2012

실내 위치인식 방법은 GPS 기반의 실외 위치인식 방법과 비교하여 보다 높은 정확도를 요구하며 그 중요성 또한 증가하고 있다. FingerPrint 위치인식 방법은 데이터베이스에 참조변수의 수신신호패턴을 미리 저장하고, 단말기의 실시간 측정 신호를 매칭시킴으로써 단말의 위치를 추정하는 뛰어난 실내 위치인식 방법이다. FingerPrint 위치인식 방법에서는 정확한 데이터베이스 구축이 요구되지만 여러 가지 요인에 의하여 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 접근 지점의 연결여부에 따른 각 단말기의 수신신호 패턴을 분석하여, 접근 지점의 연결 여부에 따른 오차가 FingerPrint DB 구성의 중요한 오차 요인이 될 수 있음을 실험을 통하여 밝힌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-146
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• 2018

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.63-65
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• 2012

본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.240-242
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• 2008

본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.210-216
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• 2017

본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.817-822
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• 2011

본 논문에서는 먼저 신경회로망의 학습에 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 제안한 음성인식알고리즘의 성능을 원음성에 백색잡음 및 자동차 잡음을 부가하여 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 신호대잡음비를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제3권2호
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• pp.46-58
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• 1984

본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.