• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.505-508
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• 2004

본 논문은 동적 3-D 뉴로 시스템(A Dynamic 3-D Neuro System)모델을 이용하여 오프라인 필기체 숫자 인식 실험을 하였다. 3-D 뉴로 시스템 모델을 사용함으로써 기존에 교육된 정보를 유지하면서 새로운 정보를 추가할 수 있는 추가학습이 가능했고, 동일한 범주의 정보에 대해서는 반복교육 횟수에 따라 교육정도가 점점 누적되는 반복교육이 가능했다. 교육과정을 통해 누적된 정보로부터 일반화된 패턴(Generalized Pattern)을 도출해 인식시 사용할 수 있었다. 패턴 인식기는 피드백루틴을 통해 미지의 입력이미지를 원형이미지로 복원한 후, 그 결과 데이터를 사용하여 문자를 인식하도록 동작한다. NIST의 MNIST 데이터베이스를 사용해 실험을 하였고, 결과로 $99.0\%$의 정인식률을 얻었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2280-2282
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• 2003

신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.41-47
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• 2008

본 논문은 기존의 패스워드 인증 시스템의 취약점 문제 및 이에 대응하여 제안된 다수의 영상 기반 인증 시스템을 소개하고, 인증 과정에서 2차원 또는 3차원 영상 내의 이동하면서도 기억하기 쉬운 다수의 화소 정보에 기반을 둔 향상된 영상기반 전략을 소개한다. 최근 관심의 대상이 되고 있는 바와 같이, 인증 과정에서 입력되는 패스워드에 대한 감시 문제의 심각성에도 불구하고 그동안 취약한 사용자 신분증명에 대한 납득할 만한 대안이 부재하였다. 따라서 신중하게 설계된 보안 기반구조에도 불구하고 사용자 패스워드는 많은 응용에서 키보드 감시나 어깨너머로 훔쳐보기를 통하여 타인에게 쉽게 노출될 수 있다. 제안한 방안은 패스워드 인증에 문자열을 사용하지 않으므로 악의적 감시가 쉽지 않고, 소유자에게는 보다 기억하기 쉬우면서도 타인에게는 정보 노출을 최소화 할 수 있으므로 최근의 패스워드 유출 문제에 대한 훌륭한 대응책일 뿐만 아니라 키보드를 갖지 않는 휴대 장치를 위한 인증 방안으로도 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1698-1701
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• 2012

음성 인식은 사용자의 음성을 문자로 변환하는 기술로 최근 스마트폰의 사용자 인터페이스로 사용되면서 그 활용도가 높아지고 있다. 기존의 스마트폰용 사전 프로그램은 좁은 자판으로 인하여 입력과정에 오타가 많이 발생하고, 찾고자 하는 단어의 발음은 알고 있지만 철자를 알지 못 하는 경우에 검색할 수 없다. 본 논문에서는 음성 명령을 이용한 스마트폰용 영한사전 앱을 설계 및 구현하였다. 외부 음성 인식 서버를 이용하여 음성 명령을 이해하고 클라이언트에 SQLite를 이용하여 사전 데이터 베이스를 구축한다. 클라이언트는 서버로 사용자 음성을 전달하고, 서버는 음성 정보를 텍스트로 변환하여 클라이언트에게 제공한다[1]. 클라이언트는 서버로부터 전송받은 텍스트를 이용하여 사전 데이터베이스를 검색하고, 그 결과를 사용자에게 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.944-947
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• 2013

본 논문에서는 WiFi 환경이 제공되는 요즘의 환경에 맞추어 전광판을 무선 네트워크망으로 관리하기 위한 시스템을 제안하려고 한다. ATmega2560코어와 WiFi 모듈 및 서버를 활용하여 제작한 본 시스템은 다양한 출력이 불가능한 기존의 전광판과 전광판에 필요한 임베디드 코어에 문자를 출력하는데 필요한 다양한 변환과정으로 생긴 부화를 해결하는데 초점을 맞추었다. 이 시스템은 크게 두 가지의 장점을 지닌다. 한 가지는 사용자에게 다중 전광판의 출력 내용을 직접 입력할 필요 없이 서버를 통하여 쉽게 관리할 수 있다는 점이다. 다른 하나는 전광판 관리자에게 출력할 폰트나 출력 양식을 서버로 집중 관리하게 함으로서 쉽게 변동할 수 있게 한다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.297-299
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• 2011

자연어 처리 분야 중 현재 가장 활용도가 높은 분야는 질의어 추천기능, 단어 자동 완성 기능 등으로 정보검색에서 사용자가 입력한 문자들을 바탕으로 질의어를 완성해주는 것이다. 이러한 기능을 위해서는 문서 내용을 고려한 N-Gram 데이터 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 문서 편집기나 검색엔진의 질의어 추천 등에 많이 활용되는 N-Gram 데이터의 전문용어별 구축을 위해 위키피디아 문서를 이용하는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.473-475
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• 2023

자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.15 no.4
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• pp.503-516
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• 2012

According to the researches of robot and software agent until now, computational emotion model is dependent on system, so it is hard task that emotion models is separated from existing systems and then recycled into new systems. Therefore, I introduce the Engine of computational Emotion model (shall hereafter appear as EE) to integrate with any robots or agents. This is the engine, ie a software for independent form from inputs and outputs, so the EE is Emotion Generation to control only generation and processing of emotions without both phases of Inputs(Perception) and Outputs(Expression). The EE can be interfaced with any inputs and outputs, and produce emotions from not only emotion itself but also personality and emotions of person. In addition, the EE can be existed in any robot or agent by a kind of software library, or be used as a separate system to communicate. In EE, emotions is the Primary Emotions, ie Joy, Surprise, Disgust, Fear, Sadness, and Anger. It is vector that consist of string and coefficient about emotion, and EE receives this vectors from input interface and then sends its to output interface. In EE, each emotions are connected to lists of emotional experiences, and the lists consisted of string and coefficient of each emotional experiences are used to generate and process emotional states. The emotional experiences are consisted of emotion vocabulary understanding various emotional experiences of human. This study EE is available to use to make interaction products to response the appropriate reaction of human emotions. The significance of the study is on development of a system to induce that person feel that product has your sympathy. Therefore, the EE can help give an efficient service of emotional sympathy to products of HRI, HCI area.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.83-92
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• 2011

Typographical errors by the author's mistyping occur frequently in a document being prepared with word processors contrary to usual publications. Preparing this online document, the most common orthographical errors are spelling errors resulting from incorrectly typing intent keys to near keys on keyboard. Typical spelling checkers detect and correct these errors by using morphological analyzer. In other words, the morphological analysis module of a speller tries to check well-formedness of input words, and then all words rejected by the analyzer are regarded as misspelled words. However, if morphological analyzer accepts even mistyped words, it treats them as correctly spelled words. In this paper, I propose a simple method capable of detecting and correcting errors that the previous methods can not detect. Proposed method is based on the characteristics that typographical errors are generally not repeated and so tend to have very low frequency. If words generated by operations of deletion, exchange, and transposition for each phoneme of a low frequency word are in the list of high frequency words, some of them are considered as correctly spelled words. Some heuristic rules are also presented to reduce the number of candidates. Proposed method is able to detect not syntactic errors but some semantic errors, and useful to scoring candidates.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.177-212
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• 1993

My research is based on the parser for ill-formed input by Mellish in a paper in ACL 27th meeting Proceedings. 1989. My system is composed of two parsers:WFCP and IFCP. When WFCP fails to give the parse tree for the input sentence, the sentence is identified as ill-formed and is parsed by IFCP for error detection and recovery at the syntactic level. My system is indendent of grammatical rules. It does not take into account semantic ill-formedness. My system uses a grammar composed of 25 context-free rules. My system consistes of two major parsing strategies:top-down expection and bottem-up satisfaction. With top-down expectation. rules are retrieved under the inference condition and expaned by inactive arcs. When doing bottom-up parsing. my parser used two modes:Left-Right parsing and Right-to-Left parsing. My system repairs errors sucessfully when the input contains an omitted word or an unknown word substitued for a valid word. Left- corner and right-corner errors are more easily detected and repaired than ill-formed senteces where the error is in teh middle. The deviance note. with repair details, is kept in new inactive arcs which are generated by the error correction procedure. The implementation of my system is quite different from Mellish's. When rules are invoked. my system invokes all rules with minimal inference. My bottom up parsing strategy uses Left-to-Right mode and Right-to-Left mode. My system is bottom-up-parsing-oriented like the chart parser. Errors are repaired in two ways:using top-down hypothesis, and using Need-Chart which keeps the information of expectation and complection of expanded goals by rules. To reduce the number of top-down cycles. all rules are invoked simultaneously and this invocation information is kept in Need-Chart. This idea will be extended for the implementation of multiple error recovery system.