• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.305-308
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• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.183-186
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• 2003

The system realization of 2D barcode electrothermal printer for the adapted scanner recognition is presented. The 2D barcode leads the horizontal and vertical definition to recognize the scanner being an important part in system. The high definition electrothermal printer of 300dpi resolution used power historic control technique to vertical and horizontal coordinate is realized. The result of experiment is that the system enhances the quality of print image to require recognizing 20 barcode.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2007.11a
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• pp.288-293
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• 2007

미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.31-34
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• 2000

본 연구에서는 부가잡음에 의한 음성신호의 왜곡에 대해 다양한 음성개선 기법을 전처리기로 도입하여 HMM(Hidden Markov Model)에 기반 한 음성인식 시스템의 인식성능을 평가하였다. 음성개선 기법으로는 MMSE(Minimun Mean Square Error) STSA(Short-Time Spectral Amplitude Estimator) 기법과 웨이브렛 영역에서의 UWD(Undecimated Wavelet Denoising), CWD(Conventional Wavelet Denoising) 기법을 적용하였다. 잡음이 없는 데이터로 훈련한 음성인식시스템에 잡음음성을 입력할 때 각 음성개선기법을 전처리기로 사용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio)에 따른 인식 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.279-282
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• 2007

본 논문에서는 컨투어렛과 주성분분석기법을 이용한 융합기법에 의한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 우선적으로 컨투어렛변환에 의해 얼굴영상을 대역별, 방향성분별로 분해한 후, 주성분분석기법을 이용하여 방향성분별로 분할된 부영상에서 특징벡터를 각각 추출한다. 최종 단계에서는 각각의 대역별로 산출된 매칭도를 효과적으로 융합할 수 있는 융합기법을 이용하여 얼굴인식이 수행된다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 ORL 얼굴데이터베이스를 대상으로 실험하여 기존 방법인 PCA나 웨이블렛변환을 이용한 방법에 비해 향상된 결과를 보임을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.382-384
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• 2001

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.138-141
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• 2004

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서는 모든 영상이 같은 크기의 특징 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM방법의 Face Graph 생성 과정을 보다 간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.275-278
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• 2003

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판추출, 전처리(이진화), 문자영역 분할, 문자인식 등의 5가지 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식 시스템의 최종 인식율은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 영상처리 기법을 이용하여 영상에서 번호판 영역을 추출을 위한 연구로 문자인식 단계에서 높은 인식율을 확보할 수 있도록 빠른 연산속도와 추출 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.127-130
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• 2007

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집 안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어할 수 있게 하는 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모텔 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사결정트리를 이용해 사용자 별 인식모텔을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.