• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.727-729
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• 2004

지문은 사람마다 고유한 특징 정보를 가지고 있어 오래 전부터 가장 신뢰할 수 있는 생체 특징으로 알려져 왔다. 따라서 범죄수사, 출입통제, 입출금 서비스 등 많은 분야에서 지문을 이용하여 개인 인증을 실시하고 있다. 그러나 지문인식은 아직까지 인식성능, 처리속도 대용량 지문 분석 등에서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 지문인식에서 인식성능은 다양한 지문수집 환경의 변화와 실시간 인증에 적응하도록 요구되고 있다. 본 논문에서는 지문인식에서 흔히 사용하는 특징점 추출 방식을 개선하여 전체적인 인식성능을 향상시키기 위한 방법으로 그리드 기반 매칭 방법을 제안하고 기존의 매칭 알고리즘과 비교하여 결과를 분석한다. Nitgen DB 4로 실험한 결과, 일반적인 매칭 알고리즘인 Jain의 특징점 패턴 정렬 매칭 방법 보다 인식성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-90
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• 2008

실시간적인 데이터의 수집과 더불어 수집한 데이터의 실시간적인 전송을 기반으로 사용자가 센서데이터를 보다 폭넓게 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 시스템에서 자동적으로 정보를 배포해주는 정보배포 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 요구에 맞추어 본 논문에서는 그리드 환경을 기반으로 센서네트워크에서 유입되는 방대한 양의 데이터를 처리 및 공유하기 위한 정보배포 시스템과 보다 효율적으로 데이터와 사용자의 요구를 매칭하는 방법을 제공하는 CGIM알고리즘을 제안하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-56
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• 2013

본 논문에서는 ORB 알고리즘을 기반으로 하는 다중객체 인식 구현을 위하여 개선된 매칭 기법을 제안한다. 객체 인식 알고리즘으로 잘 알려진 SURF 알고리즘은 객체인식에 강인하지만 연산량이 많아 실시간으로 구현하기에는 어려운 단점이 있다. 따라서 ORB 알고리즘을 활용하여 객체를 인식하였고, 실시간 다중객체인식을 위해 매칭 단계를 개선하여 속도를 약 70% 향상 시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1116-1117
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• 2012

최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP가 있다. 그러나 CEP는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL을 확장하여 개발한다. 이라한 방법을 통하여 기존의 CEP의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.42-53
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• 2020

소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2619-2625
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• 2011

최근 차량 항법 장치에서 널리 사용되고 있는 GPS 기술은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 빌딩숲, 터널 등과 같은 도시 계곡(Urban Canyon) 지역에서는 GPS 신호 수신이 불가능하다. 둘째, GPS 신호를 이용한 측위는 항상 내재적인 위치 오차율 갖고 있다. 전자는 기존의 많은 연구를 통해 해결되었지만, 후자는 여전히 병행 도로와 같은 지역에서는 부정확한 위치 정보를 운전자에게 제공한다. 이 논문에서는 차량 네트워크와 기타 장비로부터 획득한 영상을 이용하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실시간 영상 매칭 알고리즘을 이용한다. 또한 영상 매칭 정확도를 높이기 위한 기법 또한 제안한다. 이 논문에서 제안한 시스템은 실시간 주행 실험을 통해 원활하게 동작함을 보였다. 또한 매칭 정확도가 향상됨을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1B호
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• pp.47-55
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• 2009

최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권3호
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• pp.307-312
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• 2013

직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.303-304
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• 2011

영역기반 스테레오 매칭의 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 하지만 이 방법은 영역 윈도우의 크기가 커짐에 따라 기하급수적으로 계산량이 많아지는 단점을 보이고 있다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 Bilateral 접근 방식, Sub-Block 방식 및 적응적 시차 탐색 방식에 대하여 각 방식에서 필요한 메모리 자원과 소모되는 계산량의 비용과 동시에 매칭 결과 정확도 면에서 비교하고 가장 좋은 접근 방식을 도출하고자 한다.