• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.476-478
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• 2020

공항은 다양한 시설들이 혼재되어 있는 복합 공간으로 원하는 장소로 이동하기 위해서는 지도나 표지판뿐만 아니라 유·무인 안내 서비스를 이용하는 것이 필수적이다. 그러나 이러한 시설 안내 서비스는 이용객의 대다수를 차지하는 비장애인을 기준으로 설계되어 있는 것이 대부분이며, 특히 청각장애인은 음성 언어인 한국어를 통한 의사소통이 어려워 이러한 안내 서비스의 사각 지대에 놓여있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 청각장애인을 대상으로 공항 내 시설 위치 안내 서비스를 제공하는 키오스크를 구현하기 위해 마커리스(makerless) 한국 수어 인식 기술을 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 알고리즘들이 수어를 인식하기 위해 사용자의 신체에 마커(marker)를 부착하거나 사용에 제약이 있는 깊이, 자기장 센서 등을 활용한 데 반해, 특징점 기반의 인식 기술은 별도의 마커 없이 RGB 영상만을 활용하여 수어를 인식하기 때문에 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 방법이다. 영상 기반의 마커리스 수어 인식 기술을 위치 안내 키오스크에 적용함으로써 청각장애인이 다른 사람의 도움 없이 공항 시설을 쉽고 안전하게 이용할 수 있도록 지원할 수 있으며, 나아가 배리어프리 (barrier-free) 공항을 구현하는 데에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.6
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• pp.109-116
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• 2019

This study proposed a robust detection algorithm. It detects face more stably with respect to changes in light and rotation for the identification of a face shape. Also it satisfies both efficiency of calculation and the function of detection. The algorithm proposed segmented the face area through pre-processing using a face shape as input information in an environment with a single camera and then identified the shape using a Self Organized Feature Map(SOFM). However, as it is not easy to exactly recognize a face area which is sensitive to light, it has a large degree of freedom, and there is a large error bound, to enhance the identification rate, rotation information on the face shape was made into a database and then a principal component analysis was conducted. Also, as there were fewer calculations due to the fewer dimensions, the time for real-time identification could be decreased.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.75-80
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• 2013

In this paper, We proposed a Optical Correlation for indoor positioning based LED-ID. The proposed Optical Correlation has a advantage to low-interference between spread code number sequences and LED-ID. it is applied a spread code to reduce the interference with additional information based LED-ID. The additional information is enable to detect in transmitted signal using auto correlation. Also we designed and implemented the Optical Correlation for clearly detecting the additional information. Simulations were performed to confirm the performance of BER and the power of additional information. Optical Correlation simulator to indoor positioning based LED-ID was implemented to prove a usefulness.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.387-394
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• 2005

This paper describes an idea for determining self-localization using visual landmark. The critical geometric dimensions of a pentagon are used here to locate the relative position of the mobile robot with respect to the pattern. This method has the advantages of simplicity and flexibility. This pentagon is also provided nth a unique identification, using invariant features and colors that enable the system to find the absolute location of the patterns. This algorithm determines both the correspondence between observed landmarks and a stored sequence, computes the absolute location of the observer using those correspondences, and calculates relative position from a pentagon using its (ive vortices. The algorithm has been implemented and tested. In several trials it computes location accurate to within 5 centimeters in less than 0.3 second.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.4
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• pp.5-10
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• 2008

지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.

• 전기의세계
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• v.39 no.8
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• pp.14-24
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• 1990

전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.343-348
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• 2007

Development of autonomous vehicle system that use magnetic position meter research of intelligence transportation system is progressed worldwide active by fast increase of vehicles. Among them, research about autonomous of vehicles occupies field. And autonomous of vehicles is element that path recognition is basic. Existent magnetic base autonomous system analyzes three-dimensional data of magnet marker to 3 axises magnetic sensor and recognized route. But because using Magnetic Wire and Magnetic Position Meter in treatise that see, measure side lateral error and propose system that driving. And system that compare with system of autonomous vehicles and propose wishes to verify by hardware of that specification and simple algorithm through an experiment that autonomous is available.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.1
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• pp.99-108
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• 2014

Recently, the interest in autonomous vehicle which is an aggregate of the automotive control technology is increasing. In particular, researches on the self-localization technology that is directly connected with stable driving of autonomous vehicle have been performed. Various dead reckoning technologies which are solutions for resolving the limitation of GPS have been introduced. However, the conventional dead reckoning technologies have two disadvantages to apply on the autonomous vehicle. First one is that the expensive sensors must be equipped additionally. The other one is that the accuracy of self-localization decreases caused by wheel slip when the vehicle's motion changed rapidly. Based on this background, in this paper, the wheel speed sensor which is equipped on most of vehicles was used and the dead reckoning algorithm considering wheel slip ratio was developed for autonomous vehicle. Finally, in order to evaluate the performance of developed algorithm, the various simulation were conducted and the results were compared with the conventional algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.101-111
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• 1999

This paper presents concrete pattern recognition method to identify the strength of concrete by evidence accumulation with multiple parameters based on artificial intelligence techniques. At first, variance(VAR), zero-crossing(ZCR), mean frequency(MEANF), and autoregressive model coefficient(ARC) and linear cepstrum coefficient(LCC) are extracted as feature parameters from ultrasonic signal of concrete. Pattern recognition is carried out through the evidence accumulation procedure using distance measured with reference parameters. A fuzzy mapping function is designed to transform the distances for the application of the evidence accumulation method. Results(92% successful pattern recognition rate) are presented to support the feasibility of the suggested approach for concrete pattern recognition.