• 대한기계학회논문집A
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• 제23권11호
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• pp.1929-1939
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• 1999

This paper presents a neural network approach, which was named PRONET, to 3D object recognition and pose calculation. 3D objects are represented using a set of centroidal profile patterns that describe the boundary of the 2D views taken from evenly distributed view points. PRONET consists of the training stage and the execution stage. In the training stage, a three-layer feed-forward neural network is trained with the centroidal profile patterns using an error back-propagation method. In the execution stage, by matching a centroidal profile pattern of the given image with the best fitting centroidal profile pattern using the neural network, the identity and approximate orientation of the real object, such as a workpiece in arbitrary pose, are obtained. In the matching procedure, line-to-line correspondence between image features and 3D CAD features are also obtained. An iterative model posing method then calculates the more exact pose of the object based on initial orientation and correspondence.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.415-417
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• 2001

인터넷의 성장에 따라, 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보들이 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에서 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 찾는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 위하여 한글 전처리 방법과 근사패턴매칭기법을 제안한다. 사용자가 문장을 입력하면, 동의어처리와 형태소 분석을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어 낼수 있다.