• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.487-492
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• 2004

본 논문은 Crisp Discrete Event System(CDES)에서 다룰 수 없는 특성을 가지는 의료진단이나 교통제어와 같이 애매하거나 불확실한 판단 그리고 관련성이 모호한 판단의 근거들에 의해 결정되어지는 사건들로 이루어진 Fuzzy Discrete Event System(FDES)의 모델링 방법과 그 응용에 대하여 연구하였다. 일반적인 CDES는 모델링 방법이 많이 연구되어져 왔으나, FDES는 발생되어지는 사건들의 정성적인 특성과 적용되어지는 경우가 드문 이유로 거의 연구되어져 있지 않다. 본 논문에서는 Fuzzy Timed Transition Petri Net(FTTPN)으로 FDES인 교통 시스템을 모델링하고 교통 신호제어기를 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.449-453
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• 2006

본 논문은 시설물의 효율적인 유지보수 관리를 위해 이미지 도면의 부품정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 시설물 설계 도면에는 시설물을 구성하는 부품에 대한 정보가 표현되어 있고, 각 부품을 구분하기 위해 레전드 문자가 표기되어 있다. 본 논문은 이미지 도면의 레전드 문자 인식을 위해 인공지능 기법을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 인공지능기법을 도면관리시스템에 적용한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 Techno-Fair 및 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.163-164
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• 2007

In this study, we developed intelligent spacer built in the internal type UHF PD sensors. 3-Dimensional electro-magnetic simulations were performed to analyze electric-field distribution of the single-phase GIS and three-phase GIS. After considering the spacer's specification, Sensor structures were designed and analyzed using the 3-D EM Simulator. As a result of the simulation the internal type UHF PD sensors were built in. Performance of the sensor built into real scale GIS spacer was measured in terms of return loss and detected Max voltage. And we identified a character of the intelligent spacer by using 5pC partial discharge ceil.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.15-20
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• 2006

이 논문은 컴퓨터 게임을 위한 물리 엔진의 성능 향상 및 이를 적용한 지능적인 게임 캐릭터에 관한 연구를 서술한다. 물리적 상황을 자동으로 인식하는 알고리즘으로는 Momentum back-propagation을 적용하였다. 또한 우리는 각 상황에 따른 적분 방식의 실험 결과를 제시한다. 실험을 위하여 Euler Method, Improved Euler Method, 및 Runge-kutta Method의 세 가지의 적분 방식을 적용하였다. 각 적분 방식의 실험 결과에서 충돌이 없는 상황에서는 Euler Method가 최적의 성능을 보여주었다. 또한 충돌 상황에서는 세 가지 방식이 모두 비슷한 성능을 보여주었지만, Runge-kutta Method가 최적의 정확도를 보여주었다. 물리 상황인식에 대한 실험결과에서는 입력 층과 출력 층이 고정된 상태에서 은닉 층이 3일 때 가장 좋은 성능을 보여주었고, 또한 학습횟수가 30000일 때 최적의 성능을 보여주었다. 앞으로 우리는 다른 장르의 게임에 이러한 물리적 컨텍스트(context)를 인식하는 연구를 진행할 것이며 또한 전체 게임의 성능을 증가할 수 있도록 M-BP이외의 인식 알고리즘을 적용할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.449-456
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• 2006

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 점수를 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지 양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임 등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지 점수를 적용한 지능캐릭터가 학습하는지 그리고 에너지점수를 적용했을 때 어떻게 행동하는지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 양이 많은 경우에는 상대방에게 피해를 크게 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.777-784
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• 2017

사용자의 행위는 건축물의 질을 규정하는 가중 중요한 기준중의 하나다. 일반적으로 건축공간에서의 사용자 행위에 대한 평가는 건물이 완성된 이후에 이루어 졌으며 최근 전산기술을 통한 사전 시뮬레이션에 대한 관심과 노력이 계속되고 있는 실정이다. 그러나 현존하는 사용자 시뮬레이션은 주로 대규모 공간의 단순한 탈출 등에 관한 것이 주를 이루고 있어 건축 공간상에서 벌어지는 다양한 사용자의 행태에 대한 시뮬레이션은 불가능한 상태이다. 본 연구는 보다 고도화된 사용자 시뮬레이션을 위한 사람형상의 지능형 에이전트의 개발은 위한 연구로서 온톨로지를 이용한 NPC의 지능화에 관한 연구이다. 연구의 주안점은 온톨로지를 통하여 구현된 공간정보와 사용자 정보를 추론하여 NPC(Non-player Character)가 가상공간 상에서 보다 지능적으로 자율주행 및 행동하게 하는 것이다. 본 연구에서는 온톨로지 추론을 기술을 가상공간에 접목시키는 방법에 대하여 주로 논의하고자 한다. 또한 이를 공간정보 상에서 온톨로지를 기반으로 기술된 정보와 이의 변화를 가시적으로 확인할 수 있는 온톨로지 가시화 기술을 제시한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.163-170
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• 2006

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.15-25
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• 2002

본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5522-5540
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• 2018

Vehicular license plate (LP) recognition system has risen as a significant field of research recently because various explorations are currently being conducted by the researchers to cope with the challenges of LPs which include different illumination and angular situations. This research focused on restricted conditions such as using image of only one vehicle, stationary background, no angular adjustment of the skewed images. A real time vehicular LP recognition scheme is proposed for the skewed images for detection, segmentation and recognition of LP. In this research, a polar co-ordinate transformation procedure is implemented to adjust the skewed vehicular images. Besides that, window scanning procedure is utilized for the candidate localization that is based on the texture characteristics of the image. Then, connected component analysis (CCA) is implemented to the binary image for character segmentation where the pixels get connected in an eight-point neighbourhood process. Finally, optical character recognition is implemented for the recognition of the characters. For measuring the performance of this experiment, 300 skewed images of different illumination conditions with various tilt angles have been tested. The results show that proposed method able to achieve accuracy of 96.3% in localizing, 95.4% in segmenting and 94.2% in recognizing the LPs with an average localization time of 0.52s.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1-11
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• 2022

Recently, research on license plate recognition, which is a core technology of an intelligent transportation system(ITS), is being actively conducted. In this paper, we propose a method to extract numbers and characters from low-quality license plate images by applying the YOLOv4 algorithm. YOLOv4 is a one-stage object detection method using convolution neural network including BACKBONE, NECK, and HEAD parts. It is a method of detecting objects in real time rather than the previous two-stage object detection method such as the faster R-CNN. In this paper, we studied a method to directly extract number and character regions from low-quality license plate images without additional edge detection and image segmentation processes. In order to evaluate the performance of the proposed method we experimented with 500 license plate images. In this experiment, 350 images were used for training and the remaining 150 images were used for the testing process. Computer simulations show that the mean average precision of detecting number and character regions on vehicle license plates was about 93.8%.