한국어 음성인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 한국어 전음소를 대상으로 1) 각 음소의 특성을 가장 잘 나타내는 최적의 위치, 2) 최고의 인식률을 얻기 위한 적당한 지속시간길이를 찾기위해서 음소인식을 수행하였다. 인식실험을 위해 특징파라메터로 21차원 켑스트럼계수를 이용하여 베이즈 결정법칙으로서 세화자에 대한 종속인식실험을 행하였다. 인식실험결과 최고의 인식률을 보이는 최적의 특징추출의 위치는 모음에서는 10~50ms, 마찰음및 파찰음은 40~100ms, 비음, 유음은 10~50ms, 그리고 파열음은 10~50ms임을 알 수 있었다. 또, 35 전음소를 대상으로한 인식에 있어서는 최고의 인식률을 얻기위한 지속시간 정 보의 길이는 60~70ms정도가 충분함을 알 수 있었다.
개체명 인식에 있어서 반드시 선행되어야 할 작업이 문서의 내용을 대표하는 용어의 추출이다. 높은 신뢰도의 개체명 인식은 정보추출 시스템구축을 한 차원 높일 수 있을 것이다. 지금까지 일반적인 개체명 인식이나 인명의 개체명 인식에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔지만 세분화된 지명 인식의 연구는 다루어지지 않았다. 본 논문에서는 수작업으로 작성된 규칙을 적용하여 세분화한 사전기반의 한국어 지명인식 시스템 개발 방법을 제안한다.
A new paradigm of design lays stress on the world of metaphysical concepts, and various attempts are being made to give meaning to psychological values. Hotel is a memorable place to remind of a special moment in one's life such as travel, marriage, meeting and so on. It also contains even more symbolism than other spaces as it is the place where the most primary and private act takes place apart from one's residence. As a result, it is also possible to communicate the message which a designer intends to convey through the user's recognition in the form of various symbolic expressions in space design. The designer communicates a meaning into a space through a symbolic system and creates a mutual consensus by means of the understanding structure of "designer-space-user". The user's diverse interpretations through a symbol are based on epistemology and consist of the primary, the secondary and the tertiary recognition structure system in the aspect of their contents. The primary structure depends on sensual perception, impressive idea and transcendental recognition based on metaphysical and perceptional association. The secondary structure includes casualty, continuous deduction and rational(integral) recognition. Finally, the tertiary structure is sublimation to the transcendental mental world beyond the boundary of emotion and it is classified into fundamental recognition structure on an object and archetypical recognition structure on an ego. These characteristics can derive systematic understandings and diverse interpretations on the symbol from the space of a hotel through the frame of analysis based on the artistic form of monosemous, polysemous and multidimensional frameworks and symbols. The framework of this analysis includes all the cases, and various methods which haven't been attempted in practice are presented. Therefore this study is not just a simple analysis of space but rather it will serve as a methodological tool for design that allows for various attempts of symbolic design concepts in the recognition structure system.
본 논문에서 스케일 불변 특징 분포를 이용한 장소 모델링과 실제 입력되는 특징을 추출하여 데이터베이스에 저장된 장소모델을 비교하여 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 모든 장소는 각각 다른 장소와 확실히 구별되는 고유한 특징들의 분포로 표현 가능하다고 가정한다. 제안된 방법은 각 장소마다 전역정보를 사용하며, 하나의 장소는 하나의 장소모델로 표현된다. 따라서 장소의 인식을 위해 비교 대상이 되는 장소의 수가 증가하여도, 장소인식을 위한 시간의 복잡도가 기하급수적으로 증가하지 않는다는 장점을 가진다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위한 실험으로 인식에 사용된 특징의 수와 입력영상의 수를 변화시키며 실험을 수행하였고, 실험을 통해 기존의 방법보다 공간적, 시간적인 면에서 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 제안된 방법은 로봇의 자율항해, 시각장애인의 도움이 시스템, 웨어러블 컴퓨팅 분야 등, 다양한 분야에 활용도가 있으리라 기대한다.
Many studies have been conducted to ensure that Visual Place Recognition is reliable in various environments, including edge cases. However, existing approaches use visible imaging sensors, RGB cameras, which are greatly influenced by illumination changes, as is widely known. Thus, in this paper, we use an invisible imaging sensor, a long wave length infrared camera (LWIR) instead of RGB, that is shown to be more reliable in low-light and highly noisy conditions. In addition, although the camera sensor used to solve this problem is an LWIR camera, but since the thermal image is converted into RGB image the proposed method is highly compatible with existing algorithms and databases. We demonstrate that the proposed method outperforms the baseline method by about 0.19 for recall performance.
We proposed a method for visual place recognition that represents images using objects as visual words. Visual words represent the various objects present in urban environments. To detect various objects within the images, we implemented and used a zero-shot detector based on a large-scale image language model. This zero-shot detector enables the detection of various objects in urban environments without additional training. In the process of creating histograms using the proposed method, frequency-based weighting was applied to consider the importance of each object. Through experiments with open datasets, the potential of the proposed method was demonstrated by comparing it with another method, even in situations involving environmental or viewpoint changes.
We had 18 eggs artificially hatched in a mass breeding place of black-tailed gulls and examined the individual recognition between young siblings in a laboratory environment. The results of the experiment showed that the young gulls selectively responded to their siblings and non-siblings at an early stage after hatching. It was shown that they began to recognize the begging call among the voice signals of siblings and non-siblings 15-16 days after hatching, and the chirirah call 11-12 days after hatching. Also, more significant results were shown with the chirirah call than with the begging call. In an experiment of visual recognition between siblings and non-siblings, the young black-tailed gulls approached their siblings significantly 9-10 days after hatching. The recognition between young siblings in a mass breeding place provides an important evolutionary indicator in terms of their social behaviors.
In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.
본 논문은 경주국립공원 내 사찰숲길 이용자의 장소애착이 환경요인에 대한 인식과는 어떠한 구조적 관계를 형성하고 있는 지를 구조방정식모형을 활용하여 탐색하며, 국립공원 관리에 있어서 경관선호 보다는 경관애착에 근거한 보전적 측면에서의 정책적 함의를 제공하는데 있다. 경주국립공원 내 대표적인 사찰인 불국사를 찾는 탐방객을 대상으로 설문조사를 실시한 후, 수집된 자료를 분석하여 구조방정식모형을 도출하였다. 연구 결과, 장소의존성은 장소애착에 대하여 유의하게 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 장소정체성은 장소애착에 대하여 통계적으로 유의한 영향을 나타내지는 않는 것으로 나타났다. 장소의존성이 보다 장소애착에 영향을 미치는 것으로 나타났다(경로계수=0.55). 장소애착은 환경요인의 중요성에 대한 인식에 있어서 경관이용과 시설이용 모두 유의하게 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 장소애착은 사찰숲길 이용의 중요성에 있어서 시설요인 보다는 경관요인에 대하여 보다 강한 영향력을 보이는 것으로 나타났다(경로계수=1.01). 이러한 결과는 국립공원의 경관자원의 중요성을 다시 확인시키며, 이로부터 사찰숲길 경관의 보전에 중점을 둔 관리방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
Purpose: This place, which is currently becoming an issue due to historical preservation and landscape protection, is also a place where urban residents around Taereung actually visit often. Thus, this study aims to analyze the importance of the evaluating factors in creating a relatable image of the city. Methods: Evaluation items were selected by reviewing related books and research literatures and reassessing the reviewed items through an expert group interview (FGI). For the selected evaluation items, the relative importance of the evaluation items for the place image was analyzed by applying the hierarchical analysis technique (AHP) to each user group. Result: A place becomes a memory in people's experiences and time, and it has the image and identity of the region where those experiences and memories are found again as a space called "place". The method of analyzing the importance of evaluation items between place images used in this study quantified the factors recognized as abstract images and identified the degree of influence between elements, but has limitation in that it targeted specific places. However, the analysis method on the place image recognition suggests the use of itemized variables for characteristics between place images, so future research on the identity of other place images can be conducted together. Also, the evaluation method of the image that recognizes the place has an objective meaning in that it can measure the image of the place quantitatively. In the future, it can be applied in creating an image forming factor or urban identity for place recognition in many regions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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