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비대면 안면 부정교합 진단을 위한 딥 러닝 기반 측면 표식점 탐지 모델
김민준(Minjun Kim),문현준(Hyeonjoon Moon) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
최근 코로나 등 여러 가지 상황으로 인해 원격 및 비대면 서비스들의 급격한 성장이 이루어지고 있다. 그중 의료 서비스에서도 비대면 서비스가 활성화되는 모습을 보이고 있지만 치의학적 진료는 아직 치과 의사에 의해 수동으로 이루어진다. 활발히 이루어지는 정면 표식점 탐지 기술과 달리 비대면 부정교합 진단에 필수적인 요소인 측면 표식점 탐지 연구가 비교적 더디기 때문이다. 이는 시간과 비용을 많이 필요로 하며, 치과마다 다른 주관적인 견해가 들어갈 수 있는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 측면 사진만으로 비대면 안면 부정교합을 진단할 수 있는 기술의 초석인 측면 표식점 데이터셋을 활용한 HRnet 및 GCN 기반 딥 러닝 기반의 측면 표식점 탐지 모델을 제안한다. NME를 측면 표식점 탐지 모델의 평가 지표로 사용하였으며, 20 epoch에서 2.8%의 NME를 보였다.
자동차 번호인식률 향상을 위한 전후 처리 알고리즘 구현
김대진(Dae-Jin Kim),문현준(Hyeonjoon Moon) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.12
Recently, as the use of car becomes more common, License Plate Recognition(LPR) that can prove the uniqueness of a vehicle are becoming more necessary. LPR can be used for various purposes such as parking control, parking guidance information using camera, illegal parking control, speeding, etc. Therefore, accurate identification of the car number is essential. Therefore, researches for increasing the recognition rate using various image processing and pattern recognition technologies are continuing. In this paper, we propose how to improve the recognition rate by pre- and post-processing the car images received from the camera. In the pre-processing part, it is necessary to apply variable thresholds filtering in parallel to provide an optimal environment for increasing recognition rate. In the post-processing part, it is necessary to apply voting method for increasing recognition rate. This system is able to obtain a higher recognition rate than another LPR system even in a number of factors (light, place, and circulation) that may cause degradation of recognition rate using proposed pre- and post-processing methods.
정강훈 ( Kanghun Jeong ),김상훈 ( Sanghoon Kim ),문현준 ( Hyeonjoon Moon ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.
설명 가능한 인공지능 매개 에너지 수요 예측 및 효율성 연구
신지혜(Jihye Shin),김윤재(Yunjae Kim),이수진(Sujin Lee),문현준(Hyeonjoon Moon) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.
신선웅 ( Seonwoong Shin ),오세엽 ( Seyeop Oh ),유동상 ( Dongsang Yoo ),문현준 ( Hyeonjoon Moon ),김상훈 ( Sanghoon Kim ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.