• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권3호
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• pp.29-37
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• 2017

The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.342-350
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• 2008

본 연구는 서비스 상품의 구매상황에서 고객들이 인지하는 위험의 정도와 보유하고 있는 기업과 상품의 정보의 수준이 구매의사결정을 내리는데 필요한 정보를 탐색하는 채널 선택과 고객의 충성도에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 연구 하였다. 연구결과 고객들이 인지하는 위험의 정도가 높고 보유하고 있는 정보의 수준이 낮을수록 공식정보채널 보다는 개인적인 정보채널을 선택하여 정보를 탐색하는 것으로 나타났다. 또한 인지하는 위험의 정도가 높을수록 해당 기업과 상품에 대한 충성도가 높아지는 것으로 밝혀졌으나 정보의 수준은 고객 충성도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.85-93
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• 2005

본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.621-630
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• 2018

본 연구는 외국어 학습 어플리케이션에서의 음성 인식 기술의 활용 현황에 관한 연구로서, 외국어 말하기 교육에 적용된 음성인식 기술의 현황과 그 한계를 파악하는 것을 그 목적으로 한다. 연구 대상으로 선정된 영어와 프랑스어 학습 어플리케이션에 대하여 말하기 학습을 중심으로 살펴 본 결과, 음성 인식 기술의 활용은 학습자의 말하기 연습 환경을 만들고 말하기 평가를 기반으로 한 피드백을 줄 수 있다는 장점이 있으나, 학습자들에게 오류를 스스로 교정할 수 있는 적절한 교정 피드백을 제공하지 않는 한계를 보이고 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.107-114
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• 2010

사용자가 직접 연주하여 제작한 콘텐츠에서 많이 사용되는 악기는 기타, 피아노, 그리고 바이올린 이다. 이중 기타와 피아노가 만들어 내는 오디오 신호의 특성이 비슷하여 구분하기가 어렵다. 하지만 시간에 따른 신호의 에너지 변화가 피크(Peak)들을 중심으로 서로 다른 패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 누적 히스토그램을 이용하여 피크 존재 가능성의 확률적 분포를 구한 후, 피크를 중심으로 그 주변의 주파수 대역 별에너지 변화 패턴을 통계적 방법으로 모델링하여 실험한 결과 피아노와 기타의 구분 성공률이 최고 14% 정도의 향상을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제7권1호
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• pp.14-22
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• 2011

Temporal Sign Language Recognition (TSLR) from hand motion is an active area of gesture recognition research in facilitating efficient communication with deaf people. TSLR systems consist of two stages: a motion sensing step which extracts useful features from signers' motion and a classification process which classifies these features as a performed sign. This work focuses on two of the research problems, namely unknown time varying signal of sign languages in feature extraction stage and computing complexity and time consumption in classification stage due to a very large sign sequences database. In this paper, we propose a combination of Dynamic Time Warping (DTW) and application of the Single hidden Layer Feedforward Neural networks (SLFNs) trained by Extreme Learning Machine (ELM) to cope the limitations. DTW has several advantages over other approaches in that it can align the length of the time series data to a same prior size, while ELM is a useful technique for classifying these warped features. Our experiment demonstrates the efficiency of the proposed method with the recognition accuracy up to 98.67%. The proposed approach can be generalized to more detailed measurements so as to recognize hand gestures, body motion and facial expression.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-8
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• 2013

본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.121-128
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• 2009

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보는 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 그래디언트 방향 벡터의 벡터합을 이용한 새로운 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 간단한 벡터 연산을 통해 특정 추출 시간을 줄였으며 적은 특징량으로 기존의 방법과 대등한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.348-351
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• 2004

본 논문은 Haar 웨이브릿 변환과 2D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출하였다. 제안 방법은 얼굴 데이터를 낮은 차원과 강건한 특징을 가지는 얼굴 영상을 얻기 위해 웨이브릿 변환을 이용하여 LL 대역의 영상 데이터로 2D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험결과는 원래 크기의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 인식률보다 웨이브릿 변환의 LL 대역의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.298-304
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• 2007

본고는 대학생의 인터넷 중독에 따른 사이버 범죄의 인식정도를 규명하는 것에 목적을 두고 있다. 연구결과 첫째, 남녀대학생간에는 인터넷 중독정도의 평균적 차이가 존재하였다. 남학생의 중독성이 여학생 보다 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 인터넷 중독집단이 일반사용 집단에 비해 사이버 범죄를 평균적으로 높게 인식하는 것으로 분석되었다. 인터넷 활용시간이 증가함에 따라 사이버 범죄의 피해자가 될 수 있다는 위험을 많이 인식하기 때문인 것으로 이해된다. 셋째, 인터넷 중독현상에 따른 사이버 범죄의 인식을 다중회귀분석한 결과 생활장애와 관련된 중독성과 일탈행동적 중독성이 증가함에 따라 사이버범죄의 인식이 증가하는 것으로 나타났으며 나머지 중독현상들은 예측력이 없는 것으로 분석되었다.