명함을 이용한 전세계적인 고객 관리 시스템을 구축하기 위해 다국어 명함인식기를 개발하였다. 먼저 다양한 언어의 문자인식 및 학습을 위해 Unicode 기반 문자 이미지 DB를 구축하였으며, 다양한 입력 장치를 통해 획득한 명함 영상에 대하여 정확한 데이터를 얻기 위한 다양한 컬러영상 처리 기술이 적용되었다. 다음에 다층 퍼셉트론 신경망, 언어 유형별 개별 문자인식, 각 언어별 명함에 사용된 필드별 키워드 DB를 이용한 후처리를 적용하여 명함 인식률을 향상시켰다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.85-96
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2020
It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.
멀티 네트워크는 여러 무선 접속 기술을 동시에 접속할 수 있도록 구성된 시스템으로 정의되며 Ambient Networks(ANs) 프로젝트로 연구가 진행 중에 있다. 우선 ANs은 여러 다른 무선 장치와 Multi-Radio Access(MRA) 기술이 군집된 동적 통신 환경에서의 네트워킹 개념이다. 따라서 3 세대로 불리는 Global System for Mobile communications(GSM), Universal Mobile Telecommunications System(UMTS) 그리고 무선랜(WLAN)등 다양한 네트워크 인터페이스로 구성된 mobile terminal(MT)이 다양한 무선 접속 기술을 지원하는 멀티네트워크에 접속하여 "Always Best Connected" 관점에서 효율적 접속 서비스를 제공 받아야 한다. 본 논문에서는 멀티네트워크 환경에서 단말에 high-performance를 제공하기 위한 자원관리 모델인 MRRM/RARM(Multi-Radio/Radio Access Resource Management)과 GLL(Generic Link Layer)에 대한 기술 요소를 정의하고 분석한다.
멀티 네트워크는 여러 무선 접속 기술을 동시에 접속할 수 있도록 구성된 시스템으로 정의되며 Ambient Networks(ANs) 프로젝트로 연구가 진행 중에 있다. 우선 ANs은 여러 다른 무선 장치와 Multi-Radio Access(MRA) 기술이 군집된 동적 통신 환경에서의 네트워킹 개념이다. 따라서 3 세대로 불리는 Global System for Mobile communications(GSM), Universal Mobile Telecommunications System(UMTS) 그리고 무선랜(WLAN)등 다양한 네트워크 인터페이스로 구성된 mobile terminal(MT)이 다양한 무선 접속 기술을 지원하는 멀티네트워크에 접속하여 "Always Best Connected" 관점에서 효율적 접속 서비스를 제공 받아야 한다. 본 논문에서는 멀티네트워크 환경에서 단말에 high-performance를 제공하기 위한 자원관리 모델인 MRRM/RARM(Multi-Radio/Radio Access Resource Management)과 GLL(Generic Link Layer)에 대한 기술 요소를 정의하고 분석한다.
본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.
Han, Longzhe;Nguyen, Dinh Han;Kang, Seung-Seok;In, Hoh Peter
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3775-3788
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2014
With the increasing number of the wireless and mobile networks, the way that people use the Internet has changed substantively. Wireless multimedia services, such as wireless video streaming, mobile video game, and mobile voice over IP, will become the main applications of the future wireless Internet. To accommodate the growing volume of wireless data traffic and multimedia services, cognitive radio (CR) and Information-Centric Network (ICN) have been proposed to maximize the utilization of wireless spectrum and improve the network performance. Although CR and ICN have high potential significance for the future wireless Internet, few studies have been conducted on collaborative operations of CR and ICN. Due to the lack of infrastructure support in multi-hop ad hoc CR networks, the problem is more challenging for video streaming services. In this paper, we propose a Cross-layer Video Streaming Mechanism (CLISM) for Cognitive Radio Ad Hoc Information Centric Networks (CRAH-ICNs). The CLISM included two distributed schemes which are designed for the forwarding nodes and receiving nodes in CRAH-ICNs. With the cross-layer approach, the CLISM is able to self-adapt the variation of the link conditions without the central network controller. Experimental results demonstrate that the proposed CLISM efficiently adjust video transmission policy under various network conditions.
본 논문에서는 ISDN(Intergrated Services Digital Network) LAPD(Link Access Procedure on the D-channel)와 LAPB(Link Access Procedunre on the B-channel) 프로토콜 구현과 비 ISDN 기기 용 ISDN 접속장치인 TA(Terminal Adaptor)를 위한 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 지금까지의 방법과는 달리 실시간 운영체제의 커널부를 타켓보드(target board)에 이식하여 ISDN LAPD와 LAPB 프로토콜을 구현하는 것이다. 구현된 시스템의 특징은 첫째, 각 계층에서 발생한 프로세스들을 병렬적(Multi Tasking)으로 처리하도록 하였고, 둘째, 프로토콜 구현을 위해 필요한 타이머들이 커널부로부터 소프트웨어적으로 지원되도록 하였으며, 셋째, 운영체계의 포트 함수를 응용하여 CCITT에서 권고하는 SAP(service access point)를 구현 하였다. 제안한 방법에 따라 운영체계를 이용하여 ISDN 사용자 망 인터페이스를 위한 LAPD의 계층1(layer1), 계층2(layer2) 및 계층3(Call control) 프로토콜과 LAPB프로토콜을 구현하여 모의 망 종단 장치에 연결시켜 실험을 수행한 결과 계층2(LAPD)에서의 TEI(Terminal Equipment Identifier)할당과, 다중 프레임 전송모드의 설정 후 계층3의 메세지가 전송됨을 확인하였고, 이를 이용하여 계층3에서 호설정이 이루어지고 해제되는 것을 확인 하였다. 그리고 설정된 패스를 통해 LAPB 프로토콜을 이용하여 B 채널로 데이터의 전송이 이뤄짐을 확인하였다. 따라서, 본 논문에서는 PC로부터의 초음파 의료 영상 또는 음성 정보를 ISDN환경에서 보다 효율적으로 전송할 수 있는 ISDN망에서의 전송시스템이 구현됨으로써 향후 ISDN망에 접속하여 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
This paper presents a hierarchical real-time operation control and monitoring scheme of the FMS/CIM center which has been implemented at the Automation and Systems Research Institute of Seoul National University. The hierarchical structure of the whole scheme consists of three lavers. The upper layer is in charge of on-line scheduling, computer network control, shop-floor monitoring and command generation for AGV dispatching, machining, assembly, inspection, set-up, etc. The middle layer has six modules, which are installed in the FMS host computer with the upper layer and run on the multi-tasking basis. Each module is connected to one of six cell controllers distributed in the FMS model plant and transfers operation command down to each cell controller through the Ethernet/TCP-IP local area network. The lower layer is comprised of six cell control software modules for machining cell, assembly cell, inspection cell, set-up stations. AS/RS and AGV. Each cell controller reports the status of the manufacturing facilites to the middle layer as well as ecxecuting the appropriate sequence control of the manufacturing processes.
Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4041-4059
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2019
Key establishment method based on channel reciprocity for time division duplex (TDD) system has earned a vital consideration in the majority of recent research. While most of the cellular systems rely on frequency division duplex (FDD) systems, especially the 5G network, which is not characterized by the channel reciprocity feature. This paper realizes the generation of a group secret key for multi-terminals communicated through a wireless network in FDD mode, by utilizing the nature of the physical layer for the wireless links between them. I consider a new group key generation approach, which using bitwise XOR with a modified pairwise secret key generation approach not based on the channel reciprocity feature. Precisely, this multi-node secret key agreement technique designed for three wireless network topologies: 1) the triangle topology, 2) the multi-terminal star topology, and 3) the multi-node chain topology. Three multi-node secret key agreement protocols suggest for these wireless communication topologies in FDD mode, respectively. I determine the upper bound for the generation rate of the secret key shared among multi-node, for the three multi-terminals topologies, and give numerical cases to expose the achievement of my offered technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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