• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.9-14
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• 2010

본 논문에서는 다중 센서를 선택하는 냄새 인식 시스템에서 최적의 센서 조합을 선택하기 위하여 통계적 분석 기반의 센서 사이의 상관계수를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 센서 결정 방법은 금속 산화물 반도체(Metal Oxide Semiconductor : MOS) 센서 어레이를 사용하여 냄새 데이터를 획득한 후 획득한 냄새의 상관도를 기반으로 적합한 센서를 결정한다. 우선 측정 대상이 유사한 MOS 가스센서 중 응답의 크기가 작고 변화가 낮은 센서를 제외하여 총 16개의 센서를 선별한다. 입력되는 냄새로부터 16개의 센서를 사용하여 냄새 DB를 구축하고 각 센서별 상관계수를 계산한 후 상관도가 낮은 센서를 선택한다. 선택된 센서는 유사한 응답 특성을 갖는 센서를 제거한 것이며 제안한 방법으로 최적의 센서를 결정 할 수 있다. 제안된 센서 결정 방법의 성능 평가를 위해 꽃 냄새 인식 시스템에 적용하였다. 상관계수를 이용한 꽃 냄새 인식 시스템에 제안한 방법을 적용한 결과로 16개의 센서를 사용할 경우 95.67%의 인식률을 보이는 반면 제안한 센서 결정 방법을 적용한 꽃 냄새 인식 시스템은 6개를 사용한 경우 94.67%, 8개의 센서를 사용한 경우 96%의 인식률을 도출하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.174-182
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• 2015

본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.225-236
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• 2010

본 논문은 카메라 영상 정보와 기울기 센서 정보를 통합한 바이모달 응급상황 인식방법을 제안한다. 제안된 방법은 어느 한 센서가 오작동 하거나 사용자가 착용형 기울기 센서를 착용하지 않거나, 영상 획득의 어려움이 있는 욕실과 같은 곳에 있는 경우에도 응급 상황을 감지하여 센서 간에 상호 협력과 보완을 함으로써 응급 상황을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 HMM 학습 및 인식을 통해 걷는 동작, 바닥에 앉는 동작, 소파에 앉는 동작, 눕는 동작, 기절 동작을 판단할 수 있도록 하였다. 영상의 특징 벡터와 기울기 센서의 특징 벡터를 결합하여 학습하고 인식했을 때, 인식률의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 다양한 조명의 변화에도 적응적 배경 모델을 통해 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있어서 높은 인식률을 유지할 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제17권6호
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• pp.406-413
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• 2008

We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제10권9호
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• pp.916-921
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• 1997

In this study Characteristics of 3-D underwater object recognition independent of translation using the self-made ultrasonic sensor fabricated with porous piezoelectric resonator and presented. The sensor was satisfied with requirement of ultrasonic sensor. The recognition rates for the training data and the testing data are 97.45 and 91.25[%] respectively using the self-made ultrasonic sensor and SCL(Simple Competitive Learning) neural network. According to the experimental results It is believed that the self-made ultrasonic sensor can be applied as sensor of SONAR system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1103-1108
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• 2016

각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.36-44
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• 2007

본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.157-163
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• 2019

The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.757-770
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• 2020

We propose a hand gesture recognition method that is compatible with a head-up display (HUD) including small processing resource. For fast link adaptation with HUD, it is necessary to rapidly process gesture recognition and send the minimum amount of driver hand gesture data from the wearable device. Therefore, we use a method that recognizes each hand gesture with an inertial measurement unit (IMU) sensor based on revised correlation matching. The method of gesture recognition is executed by calculating the correlation between every axis of the acquired data set. By classifying pre-defined gesture values and actions, the proposed method enables rapid recognition. Furthermore, we evaluate the performance of the algorithm, which can be implanted within wearable bands, requiring a minimal process load. The experimental results evaluated the feasibility and effectiveness of our decomposed correlation matching method. Furthermore, we tested the proposed algorithm to confirm the effectiveness of the system using pre-defined gestures of specific motions with a wearable platform device. The experimental results validated the feasibility and effectiveness of the proposed hand gesture recognition system. Despite being based on a very simple concept, the proposed algorithm showed good performance in recognition accuracy.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.991-995
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• 2005

Sensor networks are the results of convergence of very important technologies such as wireless communication and micro electromechanical systems. In recent years, sensor networks found a wide applicability in various fields such as health, environment and habitat monitoring, military, etc. A very important step for these many applications is pattern classification and recognition of data collected by sensors installed or deployed in different ways. But, pattern classification and recognition are sometimes difficult to perform. Systematic approach to pattern classification based on modern teaming techniques like Multivariate Gaussian mixture models, can greatly simplify the process of developing and implementing real-time classification models. This paper proposes a new recognition system which is hierarchically composed of many sensor nodes haying the capability of simple processing and wireless communication. The proposed system is able to perform classification of sensed data using the Multivariate Gaussian function. In order to verify the usefulness of the proposed system, it was applied to hand gesture recognition system.