출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
정부의 국가종합전자조달 시스템인 '나라장터'가 $\Delta$동일PC입찰 $\Delta$인증서 양도 대여 $\Delta$입찰 대리인 복수등록 등의 불법 부정 입찰을 줄이기 위해 4월부터 "지문인식 전자입찰"제도를 시행한다. 조달청은 나라장터를 개장하면서 IT강국답게 PC입찰을 결정했고, 인감을 대체할 수 있는 공인인증서를 도입해 운영단계에서 불법 전자입찰을 근절코자 노력을 기울여 왔다. 하지만 온라인상의 부정적인 방법이 날로 지능화되면서 입찰질서를 어지럽히게 되자, 실제 입찰자의 신원을 최적으로 확인할 수 있는 지문인식기술을 도입하게 됐다. 이번에 개발된 지문인식입찰시스템은 지문의 외피가 아닌 진피를 인식하기 때문에 실리콘이나 OHP필름 등을 통한 지문위조를 원천적으로 봉쇄할 수 있게 됐다. 따라서 이런 최신 지문인식 기술을 이용해 온라인상에서 입찰자의 신원을 확인한 후 사전에 등록된 입찰자의 신원과 동일한 경우에만 입찰서 제출이 가능하다. 조달업체의 입찰자(대표 또는 대리인)는 4월 이전에 국내 5개 공인인증기관을 통해 지문보안토큰을 구매하고 주민등록증과 지문보안토큰을 지참해 조달청 고객지원센터를 찾아 신원을 확인한 뒤 지문정보를 등록해야 하며, 지문 정보는 최대 3명까지 보안토큰에 등록돼야 입찰할 수 있게 됐다. "지문인식 전자입찰"제도는 단계적으로 확대돼 7월에는 나라장터뿐 아니라 모든 발주기관에 적용될 방침이다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 PDA에서 지문 이미지를 전송하여 인식할 수 있는 지문인식 웹 서비스 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 모바일 클라이언트와 지문인식 웹 서비스 제공자로 구성된다. 모바일 클라이언트는 채취된 지문 이미지를 DIME(Direct Internet Message Encapsulation)을 이용하여 지문인식 웹 서비스 제공자를 요청함으로써 저장 공간이 제약적인 PDA에 대용량의 지문 데이터베이스를 설치할 필요 없이 지문인식 결과를 받아 올 수 있다. 지문인식 웹 서비스 제공자는 지문 이미지를 수신 받아 지문인식시스템을 호출하여 인식을 수행한 후 인식결과를 반환하는 서비스를 제공한다. 인식 결과는 XML형태로 데이터를 교환함으로써 무선 인터넷을 이용하는 PDA뿐만 아니라 유선 인터넷을 이용한 클라이언트에게도 동일한 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템을 제안하였다. 새로운 자소분리 기법에는 국소영역 투영기법과 국소영역 Blob Coloring 기법이 포함되어 있다. 한극 각 자소의 특징들을 이용하여 Backpropagaton 알고리듬으로 학습시켰고 인식과정에서 관심영역 탐색기법이 이용되었다. 4명의 필기자가 작성한 1600자의 한글을 학습시키고 학습되지 않은 밝기 영상의 문서에 대한 인식을 시도한 결과 95%의 인식률을 얻었다.
본 연구에서는 원격대학의 온라인 강의콘텐츠에서 학습자들이 인식하는 만족 요소 및 불만족 요소를 살펴보고, 이에 대한 연령별 차이를 조사, 분석하였다. 연구결과 성인학습자들은 우수한 온라인 강의콘텐츠 요소로 지적 자극을 제공하는 내용, 이해하기 쉬운 교수자의 설명, 열정적이고 학생을 존중하는 교수자의 태도, 길지 않은 강의시간을 전연령대에서 공통적으로 인식하고 있었다. 그러나 연령대별 차이를 보였는데 20, 30대는 실무나 실생활에 도움이 되는 강의내용, 시청각에 민감한 화면구성, 최근 강의 영상인지에 대한 여부 등을 중요하게 인식하는 반면, 40대 이상은 교수자의 열정과 태도, 이해를 돕는 교수자의 설명을 우수한 온라인 강의로 인식하는 경향이 높은 것으로 나타났다. 이는 온라인 강의콘텐츠가 우수하다는 인식이 학습자의 연령대로 다를 수 있음을 보여주는 것으로, 최근 코로나19로 확대되고 있는 온라인 강의콘텐츠 제작시 학습자의 연령대를 고려할 필요가 있음을 제안하였다.
본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.
기존의 우편 영상의 인식 연구는 수신인의 주소 정보를 인식하는데 초점이 맞춰 있었다. 상대적으로 발송인의 주소 정보를 인식하려는 연구는 적었다. 다량우편물 발송 업체의 우편물의 인쇄품질 검증 처리 및 반송 처리 등 송신자 정보를 이용한 서비스 및 응용을 위하여 송신자 정보의 인식 연구는 필요하다. 이 논문은 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)을 이용하여 우편 영상의 송신자를 인식하는 방법을 제안하고 인식 실험을 하였다. SIFT 방법은 우수한 인식률을 보이나 등록한 모델수에 비례하여 keypoint들을 매칭하는데 소요하는 시간도 증가하는 시간 문제와 우편 영상의 특성상 서로 다른 모델일지라도 유사한 keypoint가 많아 오인식되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 거리함수를 추가한 SIFT를 제안하고 시간과 성능을 비교 실험 하였다. 또한 모델을 등록하는 수작업 과정 없이 자동으로 모델을 등록하고 분류하는 방법도 제안한다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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