어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘 제공과 유사한 음소 인식으로 인식률이 저하되며 이는 유사한 음소인식 오인식과 효율적 특징 추출 처리를 위한 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 음소 유사율 오류 보정 개선 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 음소는 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 인식률 향상 효과를 얻을 수 있었다. 이를 유클리디안 거리 측정법과 동적타임 워핑 시스템에 비교한 시스템 성능 평가 결과 1.2%의 향상된 97.91% 인식률을 보였다.
본 논문은 이동하는 단안 카메라 환경에서 차영상 기반 이동물체 검출 시스템을 위한 새로운 배경 움직임 보상방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 대응쌍의 움직임 정보와 카메라 움직임 추정결과를 통해 입력영상에 배치한 격자점들의 배경 움직임을 추정하며 각각의 개별적인 대응 패치간의 영상워핑을 수행한다. 기존 방법과의 비교실험 결과는 약 50% 빠른 처리속도와 약 8dB 더 높은 PSNR을 보였다.
본 연구에서는 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있도록 하였다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있으며, 모델 사진과 원단 이미지의 자연스러운 Draping을 구현하기 위해 영역(Path)추출 알고리즘, 워프(Warp)알고리즘, 명암 추출과 적용 알고리즘을 이용한 2.5D Mapping 시스템을 개발 하였다.
Since soil-structure interactions are one of the most important subjects in the structural/foundation engineering, much study concerning the soil-structure interactions had been carried out. One of typical structures related to the soil-structure interactions is the strip foundation which is basically defined as the beam or strip rested on or supported by the soils. At the present time, lack of studies on dynamic problems related to the strip foundations is still found in the literature. From these viewpoint, this paper aims to theoretically investigate dynamics of the circular strip foundations and also to present the practical engineering data for the design purpose. Differential equations governing the free, out-of-plane vibrations of such strip foundations are derived, in which effects of the rotatory and torsional inertias and also shear deformation are included although the warping of the cross-section is excluded. Governing differential equations subjected to the boundary conditions of corresponding end constraints are numerically solved for obtaining the natural frequencies and mode shapes by using the numerical integration technique and the numerical method of non-linear equation.
본 논문에서는 전자 펜을 사용하여 필기한 문자열의 품질을 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 구현을 위하여, 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법, 전역특징과 지역특징을 통하여 필기 문자열의 품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 또한, 전역특징을 사용함에 있어서의 선택적 인식 방법과 지역특징을 사용함에 있어서는 획순을 진단하는 방법에 관해서도 설명한다. 제안하는 시스템은 입력어와 참조어가 다른 경우도 필기문자열의 품질을 평가할 수 있는 특성도 있다. 따라서 제안하는 시스템은 글체교정 뿐 아니라 어휘력 및 문장력을 향상할 수 있는 언어훈련을 동시에 수행할 수 있어 그 기대효과가 매우 클 것으로 고려된다.
Analytical formulations and solutions for the first time, to the stability analysis of a simply supported composite and sandwich plates based on a higher order refined theory, developed by the first author and already reported in the literature are presented. The theoretical model presented herein incorporates laminate deformations which account for the effects of transverse shear deformation, transverse normal strain/stress and a nonlinear variation of inplane displacements with respect to the thickness coordinate - thus modelling the warping of transverse cross sections more accurately and eliminating the need for shear correction coefficients. The equations of equilibrium are obtained using the Principle of Minimum Potential Energy (PMPE). The comparison of the results using this higher order refined theory with the available elasticity solutions and the results computed independently using the first order and the other higher order theories developed by other investigators and available in the literature shows that this refined theory predicts the critical buckling load more accurately than all other theories considered in this paper. New results for sandwich laminates are also presented which may serve as a benchmark for future investigations.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.358-377
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2015
In this paper, we propose a novel approach for trajectory recovery. Our system uses a triangulation procedure for skeletonization and graph theory to extract the trajectory. Skeletonization extracts the polyline skeleton according to the polygonal contours of the handwritten characters, and as a result, the junction becomes clear and the characters that are touching each other are separated. The approach for the trajectory recovery is based on graph theory to find the optimal path in the graph that has the best representation of the trajectory. An undirected graph model consisting of one or more strokes is constructed from a polyline skeleton. By using the polyline skeleton, our approach accelerates the process to search for an optimal path. In order to evaluate the performance, we built our own dataset, which includes testing and ground-truth. The dataset consist of thousands of handwritten characters and word images, which are extracted from five handwritten documents. To show the relative advantage of our skeletonization method, we first compare the results against those from Zhang-Suen, a state-of-the-art skeletonization method. For the trajectory recovery, we conduct a comparison using the Root Means Square Error (RMSE) and Dynamic Time Warping (DTW) in order to measure the error between the ground truth and the real output. The comparison reveals that our approach has better performance for both the skeletonization stage and the trajectory recovery stage. Moreover, the processing time comparison proves that our system is faster than the existing systems.
Kim, Joeng Hoon;Kim, Dong Han;Jang, Won Il;Lee, Sang Bae
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.149-154
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2004
In this research, we selected the speech recognition to implement the electric wheelchair system as a method to control it by only using the speech and used DTW (Dynamic Time Warping), which is speaker-dependent and has a relatively high recognition rate among the speech recognitions. However, it has to have small memory and fast process speed performance under consideration of real-time. Thus, we introduced VQ (Vector Quantization) which is widely used as a compression algorithm of speaker-independent recognition, to secure fast recognition and small memory. However, we found that the recognition rate decreased after using VQ. To improve the recognition rate, we applied ART2 (Adaptive Reason Theory 2) algorithm as a post-process algorithm to obtain about 5% recognition rate improvement. To utilize ART2, we have to apply an error range. In case that the subtraction of the first distance from the second distance for each distance obtained to apply DTW is 20 or more, the error range is applied. Likewise, ART2 was applied and we could obtain fast process and high recognition rate. Moreover, since this system is a moving object, the system should be implemented as an embedded one. Thus, we selected TMS320C32 chip, which can process significantly many calculations relatively fast, to implement the embedded system. Considering that the memory is speech, we used 128kbyte-RAM and 64kbyte ROM to save large amount of data. In case of speech input, we used 16-bit stereo audio codec, securing relatively accurate data through high resolution capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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