Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.3
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pp.17-22
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1998
As time goes on, that becomes an issue still more for truth from error of a seal in electronic settlement , or in important document in the field of image recognition. But on the other hand image treatment method of a seal have has the weakness until now. It makes indistinct distinction of part that light and darkness is changed sharply as the edge of things. So it has difficult that edge detection is extracted. In this paper, I investigated the pixel in a specific area by using enhanced smothing method and searched a value of frquent occurrence. The value of pixel is substituted and edge detection is extracted. After then it could be classified rightly according as viligence test is dynamically changed. I applied conventional of Yager's generated intersection operator among fuzzy logic operator in ART1 learning Algorithm. Application of suggested ART1 learning algorithm, it results in improved image recognition rate than a case of using the conventional ART1 algorithm
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.165-172
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2010
There are two method of error correction in vocabulary recognition system. one error pattern matting base on method other vocabulary mean pattern base on method. They are a failure while semantic of key-word problem for error correction. In improving, in this paper is propose system of key-word error correction using algorithm of syllable restoration. System of key-word error correction by processing of semantic parse through recognized phoneme meaning. It's performed restore by algorithm of syllable restoration phoneme apply fluctuation before word. It's definitely parse of key-word and reduced of unrecognized. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.3% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.1
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pp.28-33
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2009
In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements-short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Accordingly, this algorithm is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.
Park, Hye-Bin;Ko, Yong-Jin;Lee, Seung-Min;Jang, Ji-Hoon;Lee, Boong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.4
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pp.533-538
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2017
In this thesis, the ambulatory aid mechanism was implemented so that blind people could be safer at risk of walking outdoors. Using ultrasonic sensors, the obstacles can be detected when the distance between the obstacle is within 50 cm of the obstacle. If the light sensor becomes less than 25 lux, the LED will automatically turn on and help the safety of the visually impaired and the security of sight of the peripheral walkers. Color recognition sensors increase the rate of recognition of yellow color by the detection distance is 1cm, it vibrated when yellow light was detected. Using GPS with 7.3 m of error range, the guardian was able to check the location of the visually impaired.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.19
no.2
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pp.97-106
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1994
In order to estimate the utilization pattern of a rural health subcenter, and to identify the recognition for it among the inhabitants in Kogsung district, a questionnaire survey was carried out for objects of 708 population. The results observed were as follows; 1. The annual utilization rate of a rural health subcenter for a basic health service unit was 27.5 per 100 persons, and annual mean visiting times was 1.43 times. 2. The most frequent disease by, annual health subcenter utilization illness was respiratory disease(26.5%), and the next was musculoskeletal disease(23.9%), gastrointestinal disease(15.9%) by order. 3. Favorite reasons for community health subcenter utilization were lower medical cost(23.4%), near distance from living place(20.7%) and lower disease severity(19.5%) by order. But disfavorite reasons for it were non effective treatment(26.2%), insufficient equipment(25.4%) and absence of specialist(17.4%) by order. 4. Insufficient items about community health subcenter utilization were restriction of treatment limit(47.1%), lower reliance(22.4%) and not punctral(21.8%) by order. 5. The results of logistic regression analysis suggested that statistically significant factors in health subcenter utilization were age, educational level and the nearest medical facility class. 6. There was no difference between recognition for a community health subcenter's work and actual utilizing service, and desirable works for it were disease preventing service, disease control of elderly and sanitation control by order. These results suggested that to increase the utilization of rural health subcenter and to promote the accessibility of rural residents to primary health care, there must be considered public relation about health subcenter, expansion of health equipment and recognition about access time.
This paper describes the performance assessment test and analysis of test results on a Korean speech recognizer which recognizes Lombard effect received speech in noisy environment, as a basic performance assessment research. In the assessement test, standard speech data were first manipulated close to speech uttered in a noisy environment, and then performance assessment tests were carried out along with the assessment items (the type of noise, SNR) in two ways-one with Lombard effect received speech(LES), the other with not received(NLES). As a result, when 90% of recognition rate is set to be a recognition limit, it was achieved at 10dB SNR point with LES, while at 30dB with NLES. This 20dB of SNR difference indicates Lombard effect should be considered in real world assessment test. The type of noises didn't affect performance of recognizers in out tests. ANOVA analysis, in evaluating several kinds of recognizers, showed every assessment item affecting the recognition performance could be quantified.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.30-37
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2011
This paper proposes a language set of hand motions for enhancing the performance of vision-based hand signal recognizer. Based on the statistical analysis of the angular tendency of hand movements in sign language and the hand motions in practical use, we construct four motion primitives as building blocks for basic hand motions. By combining these motion primitives, we design a discernable 'fundamental hand motion set' toward increasing the hand signal recognition. To demonstrate the validity of proposed designing method, we develop a 'fundamental hand motion set' recognizer based on hidden Markov model (HMM). The recognition system showed 99.01% recognition rate on the proposed language set. This result validates that the proposed language set enhances discernaility among the hand motions such that the performance of hand signal recognizer is improved.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.8
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pp.95-106
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2014
In this paper, we design a smart phone UX/UI and a tap pattern recognition algorithm that can recognize tap patterns from a tapping user's fingers on the screen, and implement an application that provides user-customizable smart phones's services from the tap patterns. A user can generate a pattern by tapping the input pad several times and register it by using a smart phone's favorite program. More specifically, when the user inputs a tap pattern on the input pad, the proposed application searches a stored similar tap pattern and can run a service registered on it by measuring tap pattern similarity. Our experimental results show that the proposed method helps to guarantee the higher recognition rate and shorter input time for a variety of tap patterns.
Kim, Yong-Kwon;Lee, Ki-Sung;Cho, Seong-Ik;Park, Jeong-Ho;Choi, Kyoung-Ho
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.2
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pp.13-24
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2008
A next generation video based car navigation is researched to supplement the drawbacks of existed 2D based navigation and to provide the various services for safety driving. The components of this navigation system could be a load object database, identification module for load lines, and crossroad identification module, etc. In this paper, we proposed the traffic lights and road sign recognition method which can be effectively exploited for crossroad recognition in video-based car navigation systems. The method uses object color information and other spatial features in the video image. The results show average 90% recognition rate from 30m to 60m distance for traffic lights and 97% at 40-90m distance for load sign. The algorithm also achieves 46msec/frame processing time which also indicates the appropriateness of the algorithm in real-time processing.
Electronic ink is multimedia data that have emerged from the development of pen-based computers such as PDAs whose major input device is a stylus pen. Recently with the development and supply of pen-based mobile computers, the necessity of data processing techniques of electronic ink has increased. Techniques to develop a gesture-allowed text editor in electronic ink domain were studied in this paper. Gesture and electronic ink data are a promising feature of pen-based user interface, but they have not yet been fully exploited. A new gesture recognition algorithm to identify pen gestures and a segmentation method for electronic ink to execute gesture commands were proposed. An electronic ink editor, called GesEdit was developed using proposed algorithms. The gesture recognition algorithm is based on eight features of input strokes. Convex hull and input time have been used to segment electronic ink data into GC(Gesture Components) unit. A variety of experiments by ten people showed that the average recognition rate reached 99.6% for nine gestures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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