• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.365-367
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• 2016

Recently, the importance of personal information security has emerged. In particular, the importance of biometrics such as voice recognition, fingerprint recognition, face recognition has been highlighted in various fields such as access control, banking security, personal PC security and so on. But if such conventional security techniques are likely to be recognized by an external factor failure. In contrast, if the vein recognition is impossible to copy and counterfeit. Therefore less likely to fail due to external factors has the advantage. In this paper, propose a preprocessing method to improve on the existing vein pattern recognition with high reliability than existing biometric technologies.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.81-85
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• 2003

본 논문에서는 기존 지문 인식 시스템에서 사용하는 특이점 추출 알고리즘과 매칭 알고리즘을 개선한 알고리즘들을 설계하고 구현함 으로서 새로운 지문 인식 시스템 개발에 목표를 두었다. 현재, 이진화된 지문 이미지를 표현하는 자료구조인 Union and Division을 고안하였고, Union and Division에 기반한 특이점 추출 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 또한 특이점 추출에서의 과다한 추출 단계로 인하여 발생되는 문제점들을 줄이기 위하여 기존의 6 단계인 특이점 추출 과정을 개선하여 3단계로 줄이면서도 정확성을 높이는 특이점 추출 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.549-552
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• 2004

본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다 본 논문에서 제안하는 최적조건물 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.513-517
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• 2009

본 논문에서는 UHF대역의 그동안 문제로 되어왔던 일반 태그들의 금속 환경에서의 인식률 저하문제를 태그 패키징(Packaging)을 통해 개선하고자 한다. 다양한 환경에서 실험을 통해 일반태그와 패키징 태그의 인식률의 차이를 실험을 통해 비교해 보았다. 실험결과를 토대로 금속 환경에서 패키징 태그들을 실험 할 수 있는 최적의 태그 실험환경을 구성하여 태그들을 산업현장에서의 테스트와 같은 결과들을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.476-478
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• 2000

본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM의 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.105-106
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• 2008

영상을 이용한 물체인식은 컴퓨터 비젼분야의 주요한 관심분야중 하나이다. 이중 특정기반 물체인식은 영상이 가지고 있는 특징점을 이용하는 방법으로 입력영상과 물체에 대한 질의 영상의 특징점을 검출하고 매칭을 수행하여 물체를 인식하게 된다. 특징점은 스케일, 회전, 어파인 변화 등에 변하지 않는 특징을 가지고 있는 점을 말한다. 이러한 특징점을 구하기 위하여 사용하는 방범으로는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)가 있다. SIFT는 스케일, 회선, 어파인 변화에 우수한 성능을 보여주기는 하나 많은 연산으로 인하여 처리속도가 느리다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 SIFT를 사용한 특징기반 물체인식에서 속도 개선 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 경우 물체인식을 위한 특징점을 검출하고 매칭을 수행하는데 소모된 시간이 줄어드는 것을 실험을 통하여 확인 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.63-66
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• 1998

한국통신에서는 PC로 된 프로토타입 시스템을 이용하여 음성인식 증권정보 서비스를 1995년 11월부터 1998년 초까지 5채널에 대해 시험운용을 해왔으며, 상용서비스를 위해 120명이 동시에 서비스 받을 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템의 전반적인 문제점을 파악하기 위하여 개발된 시스템을 사용하여 1998년 3월 16일부터 30 채널규모로 일반인들에게 시험서비스를 제공하고 있다. 음성인식 전화정보 서비스를 현재보다 훨씬 더 활성화시키기 위해서, 서비스의 이용 형태에 대한 분석을 통해, 어느 부분이 어떻게 개선되어야 할지를 연구하여, 초보 사용자라도 이용하기 쉬운 형태로 서비스를 시나리오를 개선해 나가고 있다. 본 논문에서는 사용자 특히, 처음 사용자의 여러 가지 이용 실태 요인을 분석하였다. 또한, 음성인식 증권 정보 서비스가 정식으로 서비스되기 이전과 그 이후의 일시별 인식률을 통해 조사하고, 이용자가 동일 대상 단어를 연속으로 발음하는 경우, 동일 대상 단어에 대한 인식률을 조사하였다. 조사결과 문제점은 4가지로 분류될 수 있었으며, 드러난 문제점을 해결하기 위하여 노력하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.405-408
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 주요성분분석을 이용한 효율적인 얼굴표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 영상의 중심이동을 위한 전처리 과정으로 인식에 불필요한 배경의 배제와 계산시간의 감소로 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 주요성분분석은 얼굴표정의 특징인 고유영상을 추출하는 것으로, 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 얼굴표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과 전처리를 수행하지 않는 기존 방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.56-63
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• 2008

Image calibration at preprocessing step is very important for face recognition rate improvement, and background noise deletion affects accuracy of face recognition specially. In this paper, a method is proposed to remove background area utilizing elliptical model at preprocessing step for face recognition rate improvement. As human face has the shape of ellipse, a face contour can be easily detected by using the elliptical model in face images.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.421-424
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• 2008

음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어랑 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.