• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.141-143
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• 2004

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2005.05a
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• pp.7-7
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• 2005

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.243-248
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• 2003

An incremental kernel principal component analysis (IKPCA) is proposed for the nonlinear feature extraction from the data. The problem of batch kernel principal component analysis (KPCA) is that the computation becomes prohibitive when the data set is large. Another problem is that, in order to update the eigenvectors with another data, the whole eigenspace should be recomputed. IKPCA overcomes these problems by incrementally computing eigenspace model and empirical kernel map The IKPCA is more efficient in memory requirement than a batch KPCA and can be easily improved by re-learning the data. In our experiments we show that IKPCA is comparable in performance to a batch KPCA for the feature extraction and classification problem on nonlinear data set.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.347-349
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• 1999

본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.661-664
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• 2001

본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.367-370
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• 2000

본 논문에서는 영상에서의 칼라 정보를 위한 히스토그램과 단순 히스토그램만을 이용하는 데서 오는 공간정보 부족을 각 칼라 빈 (bin) 의 분포특성을 대표할 수 있는 공간분포좌표를 이용하여 표현하고 또한 이러한 빈 들의 상대적인 위치 정보를 색인 함으로써 영상의 회전이나 이동에 대해서도 강건한 영상색인 및 검색 알고리즘에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.336-339
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• 2008

유비쿼터스 지능공간은 개인이 원하는 서비스를 능동적이며 효율적으로 제공하는 공간이다. 그러한 환경을 제공하기 위해서 올바른 온톨로지의 모델링과 적절한 추론이 필요하다. 온톨로지 모델링의 어려움을 생각하며 그 방법을 모색한다. 또한 온톨로지 추론 엔진 중 RacerPro와 JESS의 특징을 이용하여 온톨로지의 보다 효율적인 활용방안을 찾는다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.79-80
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• 2013

K-POP으로 인해 전 세계에서 한국이 주목 받고 있다. 그로 인해 국내유입 외국인이 증가하고 있는 추세로 한국어에 대한 관심 또한 늘고 있다. 한국 문학에 대한 작가와 작품에 대한 번역과 한국어교육프로그램 같이 병행하여 개발이 이루어져야 할 것이다. 작가의 작품에 드러나는 심상공간은 작품뿐 만 아니라 문화를 이해하고 중요 역할을 한다. 또한 지역 유 무형자원의 담보로 공간스토리델링으로 새롭게 창조될 수 있는 가치가 무한하다. 이는 지역을 브랜드화하여 홍보 할 수 있는 특징들을 가지게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.325-328
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• 2002

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.