• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.299-301
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• 2005

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.69-72
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 콘텐츠들은 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 영상처리 기법 중 이미지 인식 기법에는 대표적으로 PCA(Principal Component Analysis)알고리즘이 있으며, 이 알고리즘에 적용된 대표적인 콘텐츠로 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 복잡한 알고리즘의 사용으로 간단한 이미지 인식 콘텐츠의 경우 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 색상의 분포를 통하여 그 수치를 이용한 이미지를 분석한 실험을 통하여 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 통해서 얻을 수 있는 장 단점을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.333-336
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• 2007

본 논문에서는 감정인식 분야에서 가장 많이 사용되어지는 음성신호와 얼굴영상을 가지고 4개의(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람) 감정으로 인식하고 각각 얻어진 감정인식 결과를 Multi modal 기법을 이용해서 이들의 감정을 융합한다. 이를 위해 얼굴영상을 이용한 감정인식에서는 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용해 특징벡터를 추출하고, 음성신호는 언어적 특성을 배재한 acoustic feature를 사용하였으며 이와 같이 추출된 특징들을 각각 신경망에 적용시켜 감정별로 패턴을 분류하였고, 인식된 결과는 감정표현 시스템에 작용하여 감정을 표현하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-27
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• 1996

본 연구는 혁신도입에 관련된 선행연구를 바탕으로 정보시스템 개발팀의 소프트웨어 개발기법 도입현상을 혁신결정설계와 지식장애가설을 이용하여 분석하였다. 동일한 혁신도 도입하는 조직에 따라 다르게 인식되며 그 인식의 차이를 선행연구에서 사용되던 속성들이 아닌 지식차이로 측정하여 도입에 미치는 영향을 조직변수와 함께 규명하고자 하였다. 설문대상은 종업원 1000명 이상의 제조업체로 한정하였고, 자료는 설문 컴퓨터 프로그램을 개발하여 수집하였으며 분석에는 판별분석과 경로분석을 활용하였다. 연구결과를 살펴보면 지식장애가 개발기법의 도입에 영향을 미치기는 하나 도입현상을 전부설명하지는 못하는 것으로 나타났다. 조직변수로는 집권화가 교육훈련투자가 개발기법 도입에 영향을 미치는 거승로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.269-272
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• 2006

병원의 각종 측정 장비에서 출력되는 결과지나 의사들이 작성한 기록지를 스캔하여 이미지형태로 저장하는 이미징 시스템 개발이 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 그래픽 기법을 사용하여 대학병원 심전도실에서 사용되는 여섯 종류의 심전도 출력지를 이미지 형태로 저장하고 검색하는 이미징 시스템의 설계와 구현에 대해 논하였다. 구현된 시스템은 여섯 종류의 심전도 출력지를 분류하고, 분류된 각 출력지에 인쇄된 중요한 측정 데이터를 인식하여 데이터베이스에 저장한다. 심전도 출력지의 분류는 각 샘플 서식들의 평균 히스토그램을 구한 다음 새로운 출력지가 들어올 때 평균 히스토그램과의 거리가 가장 가까운 출력지로 분류하는 nearest-neighbor 방법을 사용하였다. 출력지에 인쇄된 데이터의 인식을 위해 먼저 XML로 작성한 출력지별 추출 정보를 기반으로 스캔한 이미지의 영역 분할 작업을 수행한다. 분할된 영역들은 신경망을 이용해 문자 인식을 하고, 인식된 문자들이 데이터베이스의 해당 속성값으로 저장된다. 스캔한 출력지는 의사들이 주석을 붙이거나 조건 검색을 위해 이미지 형태로 저장된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.946-948
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• 2005

본 논문은 얼굴의 크기에 무관하게 적용 가능한 효율적인 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 스킨필터(skin filter)를 이용하여 눈, 코, 입을 포함한 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 얼굴 영역을 로그-극좌표(log-polar) 이미지로 변환한다. 변환된 로그-극좌표 이미지에서 자동상관관계(autocorrelation) 기법을 이용하여 얼굴의 특징을 추출한 후, 고유얼굴(eigenface) 인식 기법으로 얼굴을 인식한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 평균 $97.83\%$의 인식률을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.529-534
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• 2002

출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.90-97
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• 2000

This paper describes an speaker-adaptive speech recognition system which make a reliable recognition of speech signal for new speakers. In the Proposed method, an speech spectrum of new speaker is adapted to the reference speech spectrum by using Parameters of a 1st linear transformation network at the front of phoneme classification neural network. And the recognition system is based on semicontinuous HMM(hidden markov model) which use the multilayer perceptron as a fuzzy vector quantizer. The experiments on the isolated word recognition are performed to show the recognition rate of the recognition system. In the case of speaker adaptation recognition, the recognition rate show significant improvement for the unadapted recognition system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.569-573
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• 2008

패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.287-291
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• 2003

현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.