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접촉된 필기체 숫자에 대한 효과적인 분할 기반 인식 방법
김계경,김진호,박희주,부기동,Kim, Gye-Gyeong,Kim, Jin-Ho,Park, Hui-Ju,Bu, Gi-Dong 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.3
본 논문에서는 접촉된 숫자들에 대한 효과적인 분할 기반 인식 방법을 제안하였다. 접촉 숫자들을 연결획 정보와 분할 후보점을 기반으로 여섯 개의 접촉 유형으로 구분하였다. 전체 후보 분할점을 해석하여 네 개의 최종 후보 분할점을 도출하므로써 과 분할로 인한 오인식을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법에서는 다수의 분할 후보점으로부터 신뢰성이 높은 소규모의 분할 후보점들에 대해 우선권을 부여하는 방식으로 최종 분할 후보점들을 찾고 인식을 시도하기 때문에 전통적으로 분할기반 방식의 인식에서 초래되는 오분할에 의한 치명적인 오인식률을 줄일 수 있도록 하였다. NIST 접촉숫자 데이터 베이스에 대한 실험 결과 92.5%의 비교적 높은 인식 성능을 얻을 수 있었다.
딥러닝 기반 사용자 특징 정보 모델링을 통한 사용자 안전 프로파일링
김계경 한국소프트웨어감정평가학회 2021 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 Vol.17 No.2
There is a need for an artificial intelligent technology that can reduce various types of safety accidents by analyzing the risk factors that cause safety accidents in industrial site. In this paper, user safety profiling methods are proposed that can prevent safety accidents in advance by specifying and modeling user information data related to safety accidents. User information data is classified into normal and abnormal conditions through deep learning based artificial intelligence analysis. As a result of verifying user safety profiling technology using more than 10 types of industrial field data, 93.6% of user safety profiling accuracy was obtained.
양식 문서 영상에서 도표 구조 분석을 위한 라인 추적 알고리즘
김계경 한국소프트웨어감정평가학회 2021 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 Vol.17 No.2
도표로 작성된 양식 문서에서 도표의 레이아웃 해석에 필요한 그리드 라인을 추출하기 위해 다양한 필터링 또는 모폴로지 등의 방법을 사용하여 직선 성분을 선명하게 개선시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 도표의 직선 성분을 선명화하더라도 직선 내부에 절단 점들이 존재하거나 기울어진 경우에는 직선 추출이 어렵고 도표 셀들의 레이아웃을 논리적으로 표현하는데 여전히 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 직선에 절단점들이 존재하거나 기울어져도 직선을 검출할 수 있는 라인 추적 알고리즘을제안하였다. 이를 이용하여 그리드 라인을 추출하고 라인들의 교차점 및 셀 정보들을 찾아 도표의 구조를 분석할 수 있는 알고리즘을 마련하였다. 제안한 알고리즘을 실제 양식 문서 영상을 대상으로 실험한 결과 평균0.41초 처리시간에 96.4%의 도표 구조를 분석할 수 있음을 확인하였다.
김계경,김혜진,조수현,이재연,Kim, K.K.,Kim, H.J.,Cho, S.H.,Lee, J.Y. 한국전자통신연구원 2005 전자통신동향분석 Vol.20 No.2
인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.