• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.388-391
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• 1998

jitter, shimmer 및 켑스트럼 방식의 음원분석에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성을 진단, 식별하는 방법을 제안한다. 먼저 통계적 처리결과르 바탕으로 식별에 유효한 파라미터들을 선택하고 이들 파라미터들을 이용하여 최종 진단한다. 식별방법으로는 신경회로망을 이용한다. 입력파라미터로는 jitter, shimmer, HNRR을 사용한다. 신경회로망은 1 은닉층을 갖는 3- layer 신경회로망을 사용한다. 실험결과 효과적으로 정상음성과 장애음성의구분이 가능해졌다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.217-224
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• 2017

본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.462-466
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• 2005

운송 컨테이너 영상으로부터 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직 수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 제안된 추출 방법이 컨테이너의 식별자 추출에 효율적인 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.121-136
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• 1997

공간자료는 공간 위치의 변화에 따라 관찰되는 자료이다. 본 논문에서는 공간자료를 가지고 행 방향, 열 방향, 대각선 방향으로 나누어 시계열의 모형 식별에서 사용되는 Box-Jenkins 방법과 식별통계량, 행태인식법을 공간 자기회귀모형에 적용하여 모형을 식별해 보고 모의실험을 통하여 식별 방법들을 비교해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.607-610
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• 2015

소프트웨어 테스팅의 표준인 위험 기반 테스팅은 품질에 영향을 미칠 것으로 예상되는 위험들을 식별하고 분석한 결과를 바탕으로 효과적인 테스트 전략을 세우는 방법이다. 성공적인 위험 기반 테스팅을 위해서는 위험을 조기에 식별하는 것이 중요하다. 위험 식별은 하나의 프로그램 혹은 프로젝트에 따라 이해관계자의 리뷰를 통해 주관적으로 추출하는 방법을 주로 사용한다. 그러나 이는 짧은 개발주기 안에서 변화되는 위험을 즉시적으로 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 위험 기반 호출 그래프를 이용하여 위험을 초기에 식별할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.193-195
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• 2023

최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.216-224
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• 2014

본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.848-856
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• 2016

해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.