국내외적으로 위치정보를 이용한 다양한 위치인식 기반의 지능시스템에 대해 활발한 연구가 진행되어 왔다. 대표적인 점대다점 통신 기반의 위치인식 기법은 TOA(Time Of Arrival)를 이용하여 위치를 인식하고자 하는 노드까지의 거리를 계산하고, 3개 노드들의 위치정보를 삼각측량법에 적용하여 고정노드의 위치를 인식하는 기법이다. 따라서 점대다점 통신 위치인식 기법은 사전에 시스템이 특정 공간에 설치되어 있어야 하는 점과 시스템 구축비용이 필요하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 점대다점 통신 위치인식 기법의 단점을 보완하기 위한 레인징 기반의 점대점 통신 위치인식 기법을 제시하고, 점대다점 기반의 통신 위치인식 기법에 대비한 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 실내 환경에서 레인징 기반의 점대다점과 점대점 통신 위치인식시스템을 각각 구축하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 점대점 위치인식을 적용한 기법이 기존의 점대다점 위치인식을 적용한 기법에 비해 위치인식 정밀도가 3배 이상 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
Nowadays, portable digital cameras such as smart phone cameras are being popularly used for entertainment and visual information recording. Given a database of geo-tagged images, a visual location recognition system can determine the place depicted in a query photo. One of the most common visual location recognition approaches is the bag-of-words method where local image features are clustered into visual words. In this paper, we propose a new bag-of-words-based visual location recognition algorithm using time-series streetview database. The proposed algorithm selects only a small subset of image features which will be used in image retrieval process. By reducing the number of features to be used, the proposed algorithm can reduce the memory requirement of the image database and accelerate the retrieval process.
In this paper, we proposed pole position detection system for providing exact location information to users. The proposed system consists of pole recognition part and pole number recognition part. Above all, exact pole recognition is carried out by PDD(Pole Detection Device). And recognition of pole number is performed by PID(Pole Inspection Device). Acquired image by using line scan camera is judged whether it is free bracket or not through image processing. When it is judged as free bracket, pole number image is acquired by OCR camera and recognized by OCR. By recognizing pole number, exact location information is provided to user.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1087-1104
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2015
An eye location based head posture recognition method is proposed in this paper. First, face is detected using skin color method, and eyebrow and eye areas are located based on gray gradient in face. Next, pupil circles are determined using edge detection circle method. Finally, head postures are recognized based on eye location information. The proposed method has high recognition precision and is robust for facial expressions and different head postures, and can be used in mouse operation. The experimental results reveal the validity of proposed method.
시각단기재인 과정에 대한 유사성 합산 모형은 단기기억에 저장된 기억 표상들과 재인검사 자극간 유사성의 합산치가 재인의사결정을 좌우한다고 제안한다[1]. 본 연구는 수직 공간주파수를 달리하는 두 Gabor 자극에 대한 공간주파수 재인 과제에서 과제와 무관한 기억자극의 위치 정보가 재인 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 실험의 매 시행에서 참가자는 시야 좌우에 제시된 서로 다른 두 Gabor 자극의 공간주파수를 기억하고 약 1초 뒤에 제시된 재인검사 자극과의 동일성 여부를 보고하였다. 재인검사 자극은 기억 항목과 동일하거나 기억된 항목을 기준으로 공간주파수 차원에서 1 또는 4 최소식별단위 만큼 표적과 유사한 미끼자극이었다. 또한 재인검사항목이 제시되는 위치는 재인이 요구된 기억항목의 위치를 기준으로 동일하거나 혹은 반대편 시야 위치에 제시되었으며, 참가자는 검사자극의 위치변화를 무시하고 공간주파수 차원의 재인 반응만을 요구받았다. 실험 결과 미끼자극에 대한 오인반응(false recognition)은 기억항목과 미끼자극 간 유사성 합산치가 커짐에 따라 증가했다. 아울러 과제와는 무관하게 검사항목의 위치 변화가 있었던 조건의 경우 없었던 조건에 비해 이러한 오인 반응의 빈도가 감소한 것으로 나타났다. 과제 무관련 위치 변화에 의한 미끼자극에 대한 오인 반응의 감소는 재인과제의 요구와는 관계없이 무관련 세부특징이 과제 관련 세부특징에 대한 재인 반응에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 시각단기기억에 저장되는 정보가 세부특징들의 독립적 표상이 아닌 세부특징 간 공고한 결합에 의해 표상될 가능성을 시사한다.
To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.
최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.
최근 스마트폰의 위치 기반 서비스는 급속도로 성장하는 모바일 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일에서 위치 기반 서비스를 사용할 때 특정한 위치에 따라 위치 기반 서비스의 주기를 변경시키기 위한 기법을 제안한다. 이를 통해 위치 기반 서비스의 주기를 위치에 따라 커스터마이제이션 할 수 있으며, 결과적으로 일정한 주기로 위치 기반 서비스를 이용할 때보다 모바일 자원의 낭비를 줄일 수 있는 프로세스를 제안한다.
In many continuous speech recognition systems, phoneme is used as a basic recognition unit However, the coarticulation generated among neighboring phonemes makes difficult to recognize phonemes consistently. This paper proposes allophone as an alternative recognition unit. We have classified each phoneme into three different allophone groups by the location of phoneme within a syllable. For a recognition algorithm, time-delay neural network(TDNN) has been designed. To recognize all Korean allophones, TDNNs are constructed in modular fashion according to acoustic-phonetic features (e.g. voiced/unvoiced, the location of phoneme within a word). Each TDNN is trained independently, and then they are integrated hierarchically into a whole speech recognition system. In this study, we have experimented Korean plosives with phoneme-based recognition system and allophone-based recognition system. Experimental results show that allophone-based recognition is much less affected by the coarticulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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