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박성대,우영운,한수환,Park, Sung-Dae,Woo, Young-Woon,Han, Soo-Whan 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.11
본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다. In this paper, a Modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights(MFCM_GW) is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches the optimal channel output states of a nonlinear channel from the received symbols, based on the Bayesian likelihood fitness function and Gaussian weighted partition matrix instead of a conventional Euclidean distance measure. Next, the desired channel states of a nonlinear channel are constructed with the elements of estimated channel output states, and placed at the center of a Radial Basis Function(RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm(GA), a hybrid genetic algorithm(GA merged with simulated annealing(SA): GASA), and a previously developed version of MFCM. It is shown that a relatively high accuracy and fast search speed has been achieved.
게임에서의 지능적 NPC 구현을 위한 자연어 대화 처리 기법
우영운,박성대,박충식,Woo, Young-Woon,Park, Sung-Dae,Park, Choong-Shik 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.12
최근에 인공지능기법을 적용한 자연어 처리 프로그램을 개발하기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직까지는 자연어 형태소 분석 등에 대부분 많은 노력을 기울이고 있으며 형태소 분석 결과를 활용하기 위한 기법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 자연어의 형태소 분석 결과와 규칙 추론 기법을 활용하여 게임에서 사용되는 NPC(Non-Player Character)가 사용자와 자연어 문장으로 대화를 가능하게 하는 자연어 대화 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 기존에 개발되어 있는 규칙 추론 엔진인 NEO를 이용하여 자연어 대화 처리에 적합한 규칙의 표현과 구현 기법을 제안하였다. 실험을 위하여 다이어트에 대한 상담을 해 주는 NPC를 가상으로 설정하여 다이어트에 관련된 지식을 규칙과 사실들로 생성하였으며 다이어트와 관련된 보편적인 문장들로 프로그램을 수행한 결과 자연스러운 대화 내용이 생성됨을 알 수 있었다. Recently, there are many researches about natural language processing programs using artificial intelligence methods. But the researches mostly concentrate on Korean morphological analyses and there are few researches about application of the results of Korean morphological analyses. In this paper, we implemented a natural language conversation program that NPC in games can talk with users by natural language sentences using the results of morphological analyses and a rule-based inference method. We proposed representation and implementation methods of rules suitable for the processing of natural language conversation using NEO, a rule-based inference engine. In the experiment using rules and facts about knowledge of conversation for diet counselor NPC, we could verify that natural conversation results were produced.
박성대,우영운,김광백,Park, Sung-Dae,Woo, Young-Woon,Kim, Kwang-Baek 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.9
본 논문에서는 ART-1 알고리즘을 이용한 개별코드 인식과 PCA 알고리즘을 적용한 주민등록증 인증방법을 제안한다. 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 Sobel 마스크와 median 필터를 적용하였다. 잡음이 제거 된 영상에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출하고 반복 이진화를 적용하여 이진 영상을 획득한 후, 이진화 과정에서 손실된 개별 코드의 영역을 복원하기 위해, 수직 스미어링을 적용한다. 영역이 복원된 영상에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출하고 얼굴인증을 위해 주민등록증의 형태학적 특징과 얼굴후보 영역의 눈과 입의 위치 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 주민등록번호와 발행일은 ART-1 알고리즘을 적용하여 주민등록 번호와 발행일을 인식하고 PCA 알고리즘을 적용하여 주민등록증 사진의 얼굴 영역을 인증한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능평가를 위해 원본 주민등록증 영상 25개를 대상으로 실험한 결과, 325개의 주민등록번호와 167개의 발행일 중에서 각각 323개와 166개가 인식되었다. 그리고 사진과 얼굴부분을 위조한 주민등록증 25에 대해 얼굴 인증을 실험한 결과, 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다. In this paper, we proposed a recognition system for resident registration cards using ART-1 and PCA algorithm. To extract registration numbers and issue date, Sobel mask and median filter are applied first and noise removal follows. From the noise-removed image, horizontal smearing is used to extract the regions, which are binarized with recursive binarization algorithm. After that vortical smearing is applied to restore corrupted lesions, which are mainly due to the horizontal smearing. from the restored image, areas of individual codes are extracted using 4-directional edge following algorithm and face area is extracted by the morphologic characteristics of a registration card. Extracted codes are recognized using ART-1 algorithm and PCA algorithm is used to verify the face. When the proposed method was applied to 25 real registration card images, 323 characters from 325 registration numbers and 166 characters from 167 issue date numbers, were correctly recognized. The verification test with 25 forged images showed that the proposed verification algorithm is robust to detect forgery.