<<한국어 5모음의 조음적 제어 분석을 이용한 자동 독화에 관한 연구>>

이경호,금종주,이상범,Lee, Kyong-Ho,Kum, Jong-Ju,Rhee, Sang-Bum 한국컴퓨터산업학회 2007 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.8 No.4

이 논문에서 우리는 입주위에 6개의 관찰 점을 설정하고, 한국어 중 '아/에/이/오/우' 5 모음을 발음할 때 생기는 관찰 점간의 거리 변화를 계수화 하였다. 약 450개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 시스템을 구축하여 실험하였다. 우리 시스템에서는 컴퓨터에 연결된 카메라를 사용하였으며, 6개의 영역간의 변화를 계수로 하였다. 이 실험에 정상인 80명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 30명으로 분석하였고, 50명으로 인식 실험을 하였다. 3개의 시스템을 구축하였는데 신경망이 가장 좋은 결과를 보였다. 신경망의 인식 결과는 87.44%였다. In this paper, we set 6 interesting points around lips. Analyzed and characterized is the distance change of these 6 interesting points when people pronounces 5 vowels of Korean language. 450 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the system is constructed and the recognition experiments are performed. In this system, we used the camera connected to computer to measure the distance vector between 6 interesting points. In the experiment, 80 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. We analyzed with 30 persons and experimented with 50 persons. We constructed three recognition systems and of those the neural net system gave the best recognition result of 87.44 %.

에지 분석에 의한 자동 독화 실험

이경호,금종주,이상범,Lee, Kyong-Ho,Kum, Jong-Ju,Rhee, Sang-Bum 한국컴퓨터산업학회 2008 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.9 No.1

본 논문에서는 입술 주위 영상만으로 독화를 위한 에지 파라미터를 추출하였고, 한국어 5모음 'ㅏ/ㅔ/ㅣ/ㅗ/ㅜ'를 인식하는데 효과적임을 보였다. 발화하는 입주위의 이미지를 $5{\times}5$로 나누고, 각 영역에 소벨 연산자를 적용하여 디지털 에지 수를 구한 후, 이 값들의 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하고, 정규화 된 값을 파라미터로 사용하였다. 파라미터의 견인성을 확인하기 위하여, 자동 독화 시스템을 구축하였다. 인식 실험에 정상인 50명이 동원되었고, 10명의 이미지로 분석하고, 다른 40명의 이미지로 인식 실험을 하였다. 500개의 데이터를 분석하고, 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하였으며, 400개의 데이터로 인식 실험하였다. 신경망 시스템의 최고 인식 결과는 91.1%였다. In this paper, the edge parameters were drawn from speaking image around lip and effective automatic lip reading system to recognize the Korean 'a/e/i/o/u' 5 owels were constructed using the parameter. Speaking images around lip were divided into $5{\times}5$ pane. In each pane the number of digital edge element using Sobel operator were evaluated. The observational error between samples was corrected by using normalization method and the normalized value is used for parameter In the experiment to convince the strength of parameter, 50 normal persons were sampled. The images of 10 persons were analyzed and the images of another 40 persons were experimented for recognition. 500 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net system is constructed and the recognition experiments are performed for 400 data. The neural net system gave the best recognition result of 91.1%.

지리도면의 자동 벡터화를 위한 영상 세선화 알고리즘의 체계적인 성능평가

이경호,김경호,조성배,최윤철,Lee, Kyung-Ho,Kim, Kyong-Ho,Cho, Sung-Bae,Choy, Yoon-Chul 한국정보처리학회 1997 정보처리논문지 Vol.4 No.12

최근에 사회 여러 분야에 걸쳐서 지리정보를 효과적으로 저장하여 검색할 수 있도록 하는 지리정보시스템에 대한 관심이 고조되고 있다. 이를 구축하는데 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 부분은 지리정보의 입력 부분으로 효율적인 입력 방법을 선택하는 것이 매우 중요하다. 여기에서 입력 영상으로부터 한 화소 두께의 골격선을 추출하는 영상 세선화 알고리즘은 전처리 단계로서 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 그동안 주로 문 자 인식 등의 영상처리를 위해 발표된 영상 세선화 알고리즘들 중에서 대표적인 알고리즘을 등고선도와 지적도 및 상하수도 등의 지리도면에 적용하여 비교 분석함으로써 각각의 지리도면의 자동 벡터화에 적합한 알고리즘을 제시하고자 한다. 여러가지 평가 기준에 의해 실험한 결과, 등고선도의 경우에는 Arcelli의 방법, 지적도는 Holt의 방법, 그리고 상하수도는 Chen의 방법이 각각 적합하다는 것을 알 수 있었다. In a variety of fields, recently, there is a growing interest in Geographic Information System which facilitates efficient storage and retrieval of geographic information. It is of extreme importance to make a good choice of efficient input method, because it takes the most of the lime and cost in constructing a GIS. Among several steps, thinning input image to produce skeleton of unit width is prerequisite to the automatic input or geographic maps. In this paper, we systematically evaluate the performance of representative thinning algorithms in geographic maps such as contour, cadastral, and water and sewer maps, and suggest appropriate algorithms for the maps, respectively. A thorough experiment indicates that Arcelli's method is best for contour maps, Holt's method for cadastral maps, and Chen's method for water and sewer maps.

문서 영상의 논리적인 구조 분석을 위한 문서 모델의 자동 생성

이경호(Kyong-Ho Lee),최윤철(Yoon-Chul Choy),조성배(Sung-Bae Cho),고견(Kyun-Koh) 한국멀티미디어학회 2000 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2000 No.2

지리정보시스템의 자동 벡터화를 위한 지식기반 시스템

이경호(Kyong Ho Lee),김광수(Kwang Soo Kim),조성배(Sung Bae Cho),최윤철(Yoon Chul Choy) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.1

최근에 사회 여러분야에서 지리정보를 효과적으로 저장하여 검색할 수 있도록 하는 지리정보 시스템에 대한 관심이 고조되고 있다. 지리정보시스템을 구축하는데 있어서 가장 많은 시간과 배용이 소요되는 것은 입력 부분이기 때문에 자동 벡터라이징 시스템의 개발은 매우 중요하다. 기존의 벡터라이징 시스템에서는 대부분 사용자가 지리도면에 따라 매개변수를 일일이 설정하여야 한다. 이러한 방식은 도면의 특성에 상관없이 동일한 방법을 적용할 뿐만 아니라 사용자가 시스템에 대한 상당한 지식을 가지고 있어야 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 도면의 특성에 따라 매개변수가 적절히 결정되는 지식 기반의 자동 벡터라이징 시스템을 제안한다. 구축된 지식 베이스는 도면의 종류, 해상도, 패턴의 두께, 등고선의 기울기, 그리고 요철의 정도에 따라 벡터라이징 시스템내의 매개변수들을 적절히 설정한다. 제안된 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 다양한 도면으로 실험한 결과, 성능과 편리성 면에서 우수함을 알 수 있었다. In a variety of fields, recently, there is a growing interest in Geographic Information Systems (GIS) which facilitate efficient storage and retrieval of geographic information. It is of extreme importance to develop automated vectorizing system as an input method for GIS, because it takes a large amount of time and effort in constructing a GIS. Most vectorizing systems require that users set parameters as appropriate as possible to the map image at hand, but it is quite difficult for a novice to adjust them effectively. In this paper, we propose an automated vectorizing system based on a knowledge base that gives an appropriate choice of the parameters. Each rule in the knowledge base is characterized by the type of maps, resolution, line width, slope and prominence. Experimental results with various map images indicate that the proposed system is superior in terms of performance and convenience to use.

블록 피하기 게임에서 강화 학습을 이용한 블록 피하기 에이전트 구현

이경호(Kyong-Ho Lee),강병섭(Byong-Seop Kang) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1

본 논문에서는 2차원 공간상에서 상부에서 하부로 떨어지는 블록을 하부에서 피하는 게임에서 강화 학습에 사용되는 DQN 알고리즘을 이용하여 블록 피하기 에이전트를 구현하고 학습 통해 점점 더 높은 점수를 받는 모습을 확인하였다. 파이썬을 이용하여 게임을 구현한 후 텐서플로우를 이용하여 DQN를 이용한 에이전트를 구현하였다. 에이전트는 보상을 통한 학습을 통하여 점점 강화되도록 하였는데, 초기에는 무작위로 움직였으나, 환경으로부터 받는 보상으로 점점 더 능숙하게 피하는 모습을 관찰할 수 있었다. 본 구현에서는 4000번 정도의 게임 시행에서 아주 능숙하게 피하는 결과를 얻을 수 있었다.

사각형 개수로에서의 수차 흘수 변화에 따른 회전 효율 파악을 위한 시뮬레이션

이경호(Kyong-Ho Lee),박희완(Hee-Wan Park) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.4

본 논문에서는 사각형 개수로에서 수차 흘수 변화에 따른 회전 효율 파악을 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 수차를 이용한 개수로 초소수력발전에서 수차의 최고 효율을 얻는 것은 매우 중요하나 개수로의 흐름에서 자유 수표면의 존재와 수로벽에 존재하는 마찰로 인하여 불균일한 유속 분포를 갖기 때문에 복잡한 요소로 인하여 이를 수학적으로 계산해 내지 못하고 있다. 본 논문에서는 실제와 비슷한 사각형 개수로 모형을 만들어 물리적 시뮬레이션을 수행하되 모형 환경에 자동 제어 장치를 부착하고 컴퓨터 프로그램을 통하여 2단계 유량 변화, 3단계 기울기 변화를 줄 수 있을 뿐 아니라 수로로 흐르는 물의 깊이를 잴 수 있게 하고, 물 깊이를 통한 10단계 흘수 변화에서 각 단계마다 30회씩 4회 시뮬레이션을 수행하고, 자료를 수집하고 분석하여 유량과 수로의 기울기, 흘수 변화에 따른 수차 회전 효율 특성의 다양한 경향을 확인하였다. In this paper, simulations were carried out to determine the efficiency of the rotation efficiency according to the draft of waterwheel in open rectangular channel. In the small hydroelectric generators to get the highest efficiency of waterwheel is very important. But the presence of various elements(free water surface flow, non-uniform velocity distribution because of the waterways wall friction etc) makes it difficult to create a mathematical formula. In this paper, we made a scale model and perform a physical simulation where the draft, gradient and flux is variable. Scale modelling with 10-step draft, 3-step gradients and 2-step flux, as well were constructed then computerized automatic experimental system were configured to acquire the rotational efficiency vs. draft of itself. Rotational efficiency is analyzed as for the draft of waterwheel using the acquired data by varying the gradient and flux of canal. Reviewing the analyzed data, it is confirmed that phenomena of efficiency shown at previous and present experiment is similar and revealed that computerized system shows more sophisticated numerical figures.

색상 정보를 이용한 자동 독화 특징 추출

이경호(Kyong-Ho Lee),양룡(Ryong Yang),이상범(Sang-Burm Rhee) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.6

얼굴 특징들을 추출하는 것은 자동 독화나 휴먼컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 얼굴 이미지 테이터베이스 관리 등에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 다양한 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역에서 자동 독화를 위한 특징점이 추출되도록 하였다. 얼굴의 특징들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고 실험하여 좋은 결과를 얻었다. Face feature detection plays an important role in application such as automatic speechreading, human computer interface, face recognition, and face image database management. We proposed a automatic speechreading feature detection algorithm for color image using color information. Face feature pixels is represented for various value because of the luminance and chrominance in various color space. Face features are detected by amplifying, reducing the value and make a comparison between the represented image. The eye and nose position, inner boundary of lips and the outer line of the tooth is detected and show very encouraging result.

A Study on Automation about Painting the Letters to Road Surface

Kyong-Ho Lee(이경호) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.1

In this study, the researchers attempted to automate the process of painting the characters on the road surface, which is currently done by manual labor, by using the information and communication technology. Here are the descriptions of how we put in our efforts to achieve such a goal. First, we familiarized ourselves with the current regulations about painting letters or characters on the road, with reference to Road Mark Installation Management Manual of the National Police Agency. Regarding the graphemes, we adopted a new one using connection components, in Gothic print characters which was within the range of acceptance according to the aforementioned manual. We also made it possible for the automated program to recognize the graphemes by means of the feature dots of the isolated dots, end dots, 2-line gathering dots, and gathering dots of 3 lines or more. Regarding the database, we built graphemes database for plotting information, classified the characters by means of the arrangement information of the graphemes and the layers that the graphemes form within the characters, and last but not least, made the character shape information database for character plotting by using such data. We measured the layers and the arrangement information of the graphemes consisting the characters by using the information of: 1) the information of the position of the center of gravity, and 2) the information of the graphemes that was acquired through vertical exploration from the center of gravity in each grapheme. We identified and compared the group to which each character of the database belonged, and recognized the characters through the use of the information gathered using this method. We analyzed the input characters using the aforementioned analysis method and database, and then converted into plotting information. It was shown that the plotting was performed after the correction.

자소의 문자 구성 형식 정보와 자소의 무게 중심에서 획득한 수직 탐지 정보에 의한 인쇄체 문자 인식에 관한 연구

이경호(Kyong-Ho Lee) 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.3

This study is the realization study recognizing the Korean gothic printing letter. This study defined the new grapheme by using the connection ingredient and had the graphemes recognized by means of the feature dots of the isolated dot, end dot, 2-line gathering dots, more than 3 lines gathering dots, and classified the characters by means of the arrangement information of the graphemes and the layers that the graphemes form within the characters, and made the character database for the recognition by using them. The layers and the arrangement information of the graphemes consisting in the characters were presumed by using the weight center position information of the graphemes extracted from the characters to recognize and the information of the graphemes obtained by vertically exploring from the weight center of each grapheme, and it recognized the characters by judging and comparing the character groups of the database by means of the information which was secured this way. 350 characters were used for the character recognition test and about 97% recognition result was obtained by recognizing 338 characters.