통합관제센터에서 제공하는 서비스 중에서 주정차 단속, 쓰레기 투기방지 등 일차적인 영상감시 외의 어린이 유괴, 폭행 등의 복합적인 상황에 대한 지능형 영상감시를 위하여 본 논문에서는 폭행이라는 특정 상황을 가정하고 이에 대한 상황 발생 시나리오 및 상황 코드를 정의하여 실제 시스템에 도입할 수 있는 방안을 제안하였다.
A Study on Maternal Verbal Control Patterns and Children's Recognition against those. The primary objective of the material presented in this dissertation is the analysis of the maternal verbal control patterns. The major focus is given to the differences between maternal verbal control patterns and children's recognition against those. The purspoe of this study were; 1) to investigate the maternal verbal control patterns recognized by children according to their family and personal surroundings; 2) to investigate the verbal control patterns in mother's response according to the differences of family and personal surroundings; 3) to find the differences between children's recognition and maternal verbal control patterns; 4) How the maternal verbal control patterns recognized by children are? The materials of this study were 81(37; boys, 44; girl)) from kindergarten in Seou. The sample of age used in this study was 5 to 7 years old. The test about maternal verbal environment used the question sheet for reaction between mother and children by Gumperz. The kids got interviews with same questions as mothers with question sheet. The statistical tools used is the analysis of the data were frequency, crosstab, and t-test. The result of the study were summarized as follows; 1) The maternal verbal control patterns recognized by children had differences according to whether living with grand-parent or not. Living with grand-parent are more person-oriented than without grand-parent group. 2) The maternal verbal control patterns of mother response show the differences within mother's academic background, present situation of child, and parent's expection to child. The imperative verbal control pattern was more frequently used of low academic background who just fraduate the middle or high school. The personal verbal control pattern was more frequently used of high educational background's like university graduate or more educated group. 3) The differences between maternal verbal control patterns with children's recognition and with mother response is that mother responseis more person-oriented than children's. 4) The imperative verbal control pattern used command, verbal purnishment, and physical purnishment. the status-oriented verbal control pattern used univesal positional appeals and limited positional appeals. The person-oriented verbal control pattern used child-oriented cognitive affective appeals.
최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.
Kim, Heeyoung;Hong, Hotak;Ryu, Gihwan;Kim, Dongmin
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권2호
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pp.100-105
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2021
Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.
스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
정보통신기술이 발달함에 따라 전투공간에서 생산·공유되는 정보 및 체계 내 저장·관리되는 정보의 양이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지휘관이 전장상황 인식 및 지휘결심을 수행하는 데에 활용할 수 있는 정보의 양이 증가하였음을 의미하지만, 한편으로는 지휘관의 정보 부담을 증가시킴으로써 신속한 지휘결심을 저해하는 요인이 되기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 지휘관이 전장상황 보고 문서를 수신하였을 때, 체계 내 보유 문서 중에서 이를 해석하는 데에 도움을 줄 수 있는 문서들을 자동적으로 탐색 및 선별하고 요약하는 기법을 제안하였다. 첫째로, 개체명 인식 방법을 활용하여 수신된 전장상황 보고 문서로부터 개체들을 식별한다. 둘째로, 각 개체와 관련된 체계 내 보유 문서들을 탐색한다. 셋째로, 언어모델과 협업 필터링을 활용하여 이러한 문서들을 선별한다. 이때 언어모델은 수신된 보고 문서와 탐색된 문서 간의 유사도를 산출하기 위해 활용되고, 협업 필터링은 지휘관의 문서 열람 히스토리를 반영하기 위해 활용된다. 마지막으로, 선별된 문서들로부터 각 개체가 포함된 문장을 선별하고 이를 정렬한다. 실험은 군 문서와 비슷한 특성을 지니는 학술논문들을 활용하여 수행하였고, 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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