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게임은 가장 중요한 콘텐츠로 자리매김하였다. 이러한 중요성에 따라, 패턴 인식 기술을 활용한 컴퓨터 게임 제작 사례가 점점 늘고 있다. 이것은 게임 속에서 벌어지는 세계가 점점 복잡해지고 게임의 흥미도에 대한 사용자의 욕구 가 증대하기 때문에 생기는 자연스런 현상이다. 이 논문은 신경망과 HMM을 이용한 사례를 집중적으로 살펴보며, SVM과 결정 트리를 사용한 경우도 언급한다. 최근의 논문에 대해 어떻게 특징을 추출하였는가, 어떤 분류기를 사용하 고 그것의 구조가 어떤지, 그리고 활용한 결과로 얻은 효과에 집중하여 사례를 조사하였다. 토론에서는 향후 전개 방 향과 연구 주제에 대해 언급한다.

The computer game is the most important part of digital contents. Due to the importance, cases of using pattern recognition technology in developing games are gradually increasing. It is natural because the game world becomes more complex and user's need for interest increases. This paper focuses on reviewing the literatures using neural networks or HMM in game development, and also mentions on SVM and decision trees. It mainly concentrates on the features and classifiers, and their structures and effects. It discusses on future prospects and research themes.

손 전화, 컴퓨터 등 정보기기에 문자를 입력하기위해서는 키보드 자판이 필요하다. 본 연구에서는 속도를 요하지 않으면서 인간이 생각하는 대로 문자를 입력할 수 있는 정도의 속도를 지니면서 2 개의 자판만을 사용하여 문자를 정보기기에 입력하기위한 방법을 제안한다. 본 연구를 통해 기존의 문자입력 자판을 대체하면서 마치 연필로 필기하듯이 문자입력이 가능하도록 그 방법을 제시하고, 이를 실현하기위해 훈민정음 창제문자 28자를 기반으로 부호를 제정하여 한글은 물론 국제 발음 기호를 대체할 수 있는 문자에 이르는데 크게 일조할 것이다. 또한 숫자 부호도 함께 제정하게 되어 별도로 제어부호를 추가하여 사용 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 음성인식의 완성도가 기대이상으로 실현을 보지 못하는 현재 본연구를 통해 장애 우는 물론 노약자에게도 동일하게 적용하고, 정보기기에 문자 입력 활동을 통해 어르신에게는 치매예방의 효과가 있으며, 시력이 떨어지는데서 오는 문자입력의 어려움에서 해방이 될 것이며, 청소년에게는 문자 입력 시 발생하는 기계적 동작으 로 손의 무리가 오는 중 후근을 예방하고, 소규모 휴대정보기기의 부피를 줄여, 휴대가 편리하고 산업 폐기물을 줄이는 효과가 있다. 차차 훈민정음의 세계화를 앞당기는데 큰 역할을 할 것이다.

The objective of this study is to evaluate the mechanical behaviors and structural integrity of the weldment of high strength steel by using an acoustic emission (AE) techniques. Monotonic simple tension and AE tests were conducted against the 3 kinds of welded specimen. In order to analysis the effectiveness of weldability, joinability and structural integrity, we used K-means clustering method as a unsupervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, hits, risetime, duration, counts to peak and rms signals. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.

The objective of this study is to evaluate the mechanical behaviors and structural integrity of the weldment of high strength steel by using an acoustic emission (AE) techniques. Simple tension and AE tests were conducted against the 3 kind of welding test specimens. In order to analysis the effectiveness of weldability, joinability and structural integrity, we used K-means clustering method as a unsupervised learning pattern recognition algorithm for obtained multivariate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, hits, risetime, duration, counts to peak and rms signals. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.

벤더-게슈탈트 검사(Bender-Gestalt Test: BGT)는 개인의 심리를 분석하는 투사검사의 일종으로, 사용 자가 그리는 도형의 형태, 상호관계 등을 통해 개인의 심리를 유추한다. 본 논문은 사용자가 제출한 BGT 응답지 에서 도형의 배열순서와 관련된 항목을 자동 채점하는 방법을 제안한다. YOLOv5를 사용하여 BGT 응답지에서 각 도형을 검출하였으며, BGT 응답의 특성을 적용하여 검출 결과를 보정하였다. 검출된 도형의 위치는 시계열 데 이터로 인코딩 되어 채점 네트워크의 학습에 사용되었다. 또한, 특정 데이터에 편향된 학습을 방지하고, 결과의 신 뢰도를 향상시키기 위해 10-fold 교차 검증을 활용하였다. 제안된 방법은 mAP (mean Average Precision) 기준 98.4%의 정확도로 각 도형을 검출하였으며, 10점 척도의 평가점수에서 평균 오차 2.22점의 정확도로 전문가의 점 수를 올바르게 예측할 수 있었다.

Bender-Gestalt Test (BGT) is a projective psychological assessment, which is to understand personal mental heath status by analyzing shapes drawn by a respondent. This paper propose a method to score related to the shape sequence automatically. We detected each shapes from BGT responses by utilizing YOLOv5, and the detected regions were refined by using the principles of BGT. The region of detected BGT shapes were encoded into time-series data and used to train a deep neural network for scoring. We also utilized 10-fold cross-validation to prevent biased training on specific data and improve the reliability of our results. The proposed method detected each shapes with 95.8% mAP (mean Average Precision), and it estimated the score accurately with the RMSE (root mean square error) less than 2 point (in 10-point scale scoring).

본 연구는 A4용지 규격의 종이 도안에 플랫포머 게임의 콘텐츠를 작성하고, 작성된 게임 콘텐츠를 모바일 기기의 카메라를 통해 인식하여 디지털로 변환하여 게임을 즐길 수 있는 시스템을 구현하였다. 종이도안을 활용한 게임 콘텐츠는 실제 종이에 필기구를 이용하여 직접 게임 오브젝트를 그려 넣는 방식을 사용한다. 오 브젝트 디자인의 편의성을 높이기 위하여 핵심 게임 오브젝트의 패턴화하였고 의미가 있는 패턴들을 조합하 여 새로운 조합 패턴의 생성할 수 있도록 하였다. 또한 한 장의 종이 위에 그릴 수 있는 게임 화면의 크기가 제한적인 점을 보완하기 위하여, 제작한 게임 화면을 조합하여 게임의 여러 스테이지를 구성할 수 있는 기능 을 추가하였다. 종이 도안에 그려지는 게임의 오브젝트 이외의 게임 구성 요소들은 시스템 내부에서 추가할 수 있도록 하여 자유도 높은 콘텐츠 창작 제공하고 있다. 종이 도안을 통해 반복적으로 게임 콘텐츠를 제작 하고 이를 디지털로 변환하는 과정을 보완하기 위하여 시스템 내부에서도 게임 콘텐츠를 제작하고 수정하는 것이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 서비스모델은 아동에게 다소 어려울 수 있는 게임창작 과정 을 언플러그드 활동과 연동하여 손쉽게 디지털 게임 콘텐츠 창작의 경험을 제공하는 것이다. 이를 통해 아동 을 대상으로 한 전통적인 방식의 언플러그드 활동을 디지털 활동과 연동하여 창작 활동에 대한 동기를 부여 하고, 디지털 시대에 발맞춘 소프트웨어 리터러시를 함양할 수 있을 것이다.

We have developed a system that allows users to play the contents of a flat former game drawn on an A4 size paper on a mobile device. If game contents drawn in a paper drawing are recognized through a camera of the mobile device, the game contents can be converted into digital and enjoyed in a mobile application. The user directly draws a game object using a writing instrument in a paper drawing. In order to enhance the object design convenience, the core game object is patterned and a new combination pattern can be created by combining meaningful patterns. In addition, to complement the limited size of the map that can be drawn on one piece of paper, we added the ability to construct a stage by combining the maps. Game components other than the object of the game drawn in the paper drawing can be added inside the system, thereby providing a highly flexible content creation. In order to supplement the process of repetitively creating game contents through paper drawings and converting them to digital, we made it possible to create and modify game contents in the system. The service model proposed in this study is to provide the experience of digital game contents creation in conjunction with unplugged activities for children. In this way, it will be possible to motivate creative activities by linking traditional unplugged activities for children with digital activities, and cultivate software literacy that fits the digital age.

아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단 한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으 로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결 과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향 을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서 는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.

This paper describes the experiments of gaze tracking utilizing a low-cost electrooculogram measuring device. The goal of the experiments is to verify whether the low-cost device can be used for a complicated human-computer interaction tool, such as the eye-writing. Two experiments are conducted for this goal: a simple gaze tracking of four directional eye-movements, and eye-writing—which is to draw letters or shapes in a virtual space. Eye-written alphabets were obtained by two PSL-iEOGs and an Arduino Uno; they were classified by dynamic positional warping after preprocessed by a wavelet function. The results show that the expected recognition accuracy of the four-directional recognition is close to 90% when noises are controlled, and the similar median accuracy (90.00%) was achieved for the eye-writing when the number of writing patterns are limited to five. In future works, additional algorithms for stabilizing the signal need to be developed.

컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지 를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하 였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용 하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유 사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.

Computer vision technology is a component inspection to obtain a video image from the camera to the machine to perform the capabilities of the human eye with a field of artificial intelligence, and then analyzed by the algorithm to determine to determine the good and bad of production parts It is widely applied. Shape inspection method was used as how to identify the location of the start point and the end point of the search range, measure the height to the line scan method, in such a manner as to determine the presence or absence of the bolt tabs average brightness of the inspection area in a circular scan type value And the degree of similarity was calculated. The total time it takes to test in the test performance tests of two types of bolts tab enables test 300 min, and demonstrated the accuracy and efficiency of the inspection on the production line represented a complete inspection accuracy.

본 논문은 SIFT-Grid 기반의 얼굴 인식 시스템에서 식별 능력의 향상과 계산량 감소를 목적으로 한다. 첫 번째는 한 얼굴 클래스의 다양한 훈련 이미지로부터 비슷한 SIFT 특징점들은 제거하고, 상이한 특징점들은 병합하는 통합템플릿의 구성 방법을 제안한다. 통합템플릿은 SIFT-Grid를 통해 나누어진 훈련 이미지들의 동일 부분영역 내의 특징점들에 대한 유사도 행렬의 계산과 임계치 기반의 히스토그램의 계산을 통해 구성하였다. 두 번째는 구성된 통합 템플릿들로부터 테스트 이미지의 효과적인 식별을 위한 유사도 계산 방법을 제안한다. 유사도의 계산은 테스트 이미 지와 각 클래스의 통합템플릿간의 일대일 비교로 수행된다. 이때 동일 부분영역 별로 유사도 점수와 임계치 기반의 보팅 점수가 계산된다. 얼굴 인식 작업에 대한 실험 결과 제안된 방법이 SIFT-Grid 기반의 다른 두 방법보다 정확한 것으로 확인 되었고, 또한 계산량도 감소하였다.

The aim of this paper is the improvement of identification performance and the reduction of computational quantities in the face recognition system based on SIFT-Grid. Firstly, we propose a composition method of integrated template by removing similar SIFT keypoints and blending different keypoints in variety training images of one face class. The integrated template is made up of computation of similarity matrix and threshold-based histogram from keypoints in a same sub-region which divided by applying SIFT-Grid of training images. Secondly, we propose a computation method of similarity for identify of test image from composed integrated templates efficiently. The computation of similarity is performed that a test image to compare one-on-one with the integrated template of each face class. Then, a similarity score and a threshold-voting score calculates according to each sub-region. In the experimental results of face recognition tasks, the proposed methods is founded to be more accurate than both two other methods based on SIFT-Grid, also the computational quantities are reduce.

A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's , D&B(Rij) & Tou are discussed.

Mahalanobis Taguchi System (MTS) is developed by Genishi Taguchi as a part of his quality engineering methodology. The basic idea of Taguchi's quality engineering is looking for the way of effectiveness of analyzing multivariate system. In the MTS, with the standardized variables of healthy normal data, Mahalanobis Distance(MD) calculated and that can be discriminate between normal and abnormal objects. If this discrimination process is successful, next step is optimization which is try to reduce number of attributes by neglecting less effective attributes to MD. Orthogonal Array (OA) and Signal to Noise ratio (S/N) are used to evaluate the amount contribution of each attribute to the MD. Wisconsin Breast Cancer study, from machining learning repository at University of California at Irvine, used for examining the discriminant ability of MTS.

본 논문에서 우리는 PAL-공간변조기를 사용한 Two-pupil 광학 스캐닝 기술에 의하여 실시간 JTC 상관 광 시스템을 수행할 수 있음을 보여주고자 한다. 광학적 addressing(Optical addressing)은 빛에 민감한 $\alpha$-Si 층, 즉 액체 크리스털을 따라 전기장을 조절하는 얍은 층에 의하여 성취되었다. 제안된 기술은 광학적 Twin-pupil 헤테로다인 스캐닝(heterodyne scanning)에 근거하고 있으며, 이 기법은 Fourier 평면에 위치한 광 공간변조기와는 독립적으로 작용한다. 우리는 본 기술의 이론적 근거를 개발하고 목표이미지와 참조이미지 사이의 상관관계를 실험적으로 평가함으로서 본 기술의 성능을 평가하였다.

We demonstrate experimentally that the method of Two-pupil optical scanning technique with PAL-spatial light modulator is capable of performing real-time joint transform correlation(JTC) optical system. Optical addressing is achieved by the use of a photosensitive layer of $\alpha$ - Si which controls the electric field across the liquid crystal The demonstrated technique is based on two-pupil optical heterodyne scanning. The method is independent of a spatial light modulator (SLM) in the Fourier plane. We develop the theory of the technique and evaluate a performance of the method by experimentally estimating the correlation between the target image and the reference image.

Streptococcus pneumoniae is the major pathogen that frequently causes serious infections in children, the elderly and immunocompromised patients. S. pneumoniae is known to produce reactive oxygen species (ROS) and S. pneumoniae-produced ROS is considered to play a role in pneumococci pathogenesis. SIGN-R1 is the principal receptor of capsular polysaccharides (CPSs) of S. pneumoniae. However, there is a considerable lack of knowledge about the protective role of SIGN-R1 against S. pneumoniae-produced ROS in SIGN-$R1^+$ macrophages. While investigating the protective role of SIGN-R1 against ROS, we found that SIGN-R1 intimately bound to peroxiredoxin-1 (Prx-1), one of small antioxidant proteins in vitro and in vivo. This interaction was increased with ROS generation which was produced by stimulating SIGN-R1 with dextran, a polysaccharide ligand of SIGN-R1. Also, SIGN-R1 crosslinking with 22D1 anti-SIGN-R1 antibody increased Prx-1 in vitro or in vivo. These results suggested that SIGN-R1 stimulation with CPSs of S. pneumoniae increase the expression level of Prx-1 through ROS and its subsequent interaction to SIGN-R1, providing an important antioxidant role for the host protection against S. pneumoniae.

The hybrid neural networks have characteristics such as fast learning times, generality, and simplicity, and are mainly used to classify learning data and to model non-linear systems. The middle layer of a hybrid neural network clusters the learning vectors by grouping homogenous vectors in the same cluster. In the clustering procedure, the homogeneity between learning vectors is represented as the distance between the vectors. Therefore, if the distances between a learning vector and all vectors in a cluster are smaller than a given constant radius, the learning vector is added to the cluster. However, the usage of a constant radius in clustering is the primary source of errors and therefore decreases the recognition success rate. To improve the recognition success rate, we proposed the enhanced hybrid network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 network adjusting the vigilance parameter dynamically according to the similarity between patterns. The results of experiments on a large number of calling card images showed that the proposed algorithm greatly improves the character extraction and recognition compared with conventional recognition algorithms.

In this paper, the classification of artificial defects in semiconductor packages is studied by using pattern recognition technology. For this purpose, the pattern recognition algorithm includes the user made MATLAB code. And preprocess is made of the image process and self-organizing map, which is the input of the back-propagation neural network and the dimensionality reduction method, The image process steps are data acquisition, equalization, binary and edge detection. Image process and self-organizing map are compared to the preprocess method. Also the pattern recognition technology is applied to classify two kinds of defects in semiconductor packages: cracks and delaminations.

The immune system has pattern recognition capabilities based on reinforced learning, memory and affinity maturation interacting between antigens and antibodies. The paper deals with the adaptation of artificial immune system into genetic algorithm based design optimization. The present study utilizes the pattern recognition from the immune system and the evolution from genetic algorithm. The basic idea is derived from the fact that designs should be distinguished whether they are usable/feasible or infeasible and should be improved towards the optimal solution. For the expression of design solutions, binary coded strings are used to represent antigens and antibodies in artificial immune system and chromosomes in genetic algorithm. The paper discusses the procedure of constrained optimization that does not rely on any detailed mathematical formulation for constraint handling. A number of mathematical function minimization problems are examined for verification, and practical engineering optimization problems including inequality constraints are explored to support the proposed strategy.

Since the advent of the Internet, and the development of smart devices, people have begun to spend more time in online platforms; this phenomenon has created a large number of online Words of Mouth (WOM) daily. Under these changes, one of the important aspects to consider is the conformity effect in online WOM; that is, whether an individual's own opinion would be influenced by the majority opinion of other people. This study, therefore, investigates whether there is the conformity effect in online product ratings for Amazon.com using the method called Markov Chain analysis. Markov Chain analysis considers the stochastic process that satisfies the Markov property, and we assume that the generation of online product ratings follows the process. Under the assumption that people are usually independent when they express their opinion in online platforms, we analyze the interdependency among rating sequences, and we find weak evidence that there exists the conformity effect in online product rating. This suggests that people who leave online product ratings consider others' opinions.