• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.811-813
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• 2004

휴대전화에서 전달되는 음성데이터들이 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 음성인식 알고리즘을 이용하여 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식율을 향상시키기 위해서 반복적으로 음성 데이터를 입력받아. 이를 유사율 알고리즘을 적용시켜 추출 된 여러 개의 데이터(text)를 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 이 결과, 기존의 방법에 비해서 10% 정도의 인식률의 향상을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.67-69
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• 2005

지문인식 시스템이란 저장되어서 가지고 있는 지문data와 지금 현재sensor로 입력받은 지문data의 유사도를 측정하는 system이다. 현 시대의 보안에 관한 요구가 많아지면서, 개인password나PIN(Personal Identification Number)같이 외워서 사용해야만 하는 불편함이 없고, 본인임을 쉽게 증명할 수 있는 생체정보를 이용한 ID system이 각광을 받고 있다. 이러한 상황 속에서 가장 손쉽게 접할 수 있는Finger-print Identification system을 구현할 것이다. 지문인식 시스템은 sensor의 방식에 따라 여러가지로 분류되는데, 본 논문에서는 광학방식 센서를 이용한 지문인식 시스템을 구현 하였다. 본 지문인식 시스템은 처음 지문영상을 센서로 입력 받고 그 입력된 영상을 전처리(pre-processing)해서 지문의 특징점을 추출한다. 이렇게 특징점들을 획득한 후, 후처리(post-processing)과정을 거쳐서 database에 저장 한다. 이렇게 지문영상의database를 구성한 후, 비교하고자 하는 지문영상을 센서로 입력 받아 지문영상을 획득할 때와 같은 processing과정을 거치고, 그 결과물과 database에 저장되어있는 지문과 1:N matching을 한다. 이렇게 해서 유사한 지문영상을 유사도에 따라 출력한다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.16 no.4
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• pp.49-53
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• 2008

비행 편수의 증가 추세는 관제 밀집도를 높여 항공관제 사와 조종사간 communication 실수를 유발할 수 있는데 특히 호출 부호(Call Sign)의 혼동, 착각에 의한 경우가 많은 것으로 나타나고 있다. 항공 관제사와 조종사간의 communication 실수는 항공기 고도 위반, 활주로 침범, CFIT, 공중 충돌, Near Miss로 인한 위험 상황을 초래할 수 있다. 본 연구는 민간 항공사에 근무하는 조종사들의 유사 콜사인에 대한 혼동 정도와 위험성 인식을 설문 조사하였으며 이를 분석하여 방지 대책을 모색하였다. 국내 조종사와 외국인 조종사의 혼동 정도와 위험성 인식의 차이는 나타나지 않았으며 공항이 위치한 국가에 따라 혼동 정도의 차이가 있었다. 동일 항공사에서 나타나는 유사 콜사인은 자체 해결 가능하였지만 타 항공사와의 유사 콜사인을 해결하는 데는 한계가 있어 관계 기관의 적극적인 중재가 요구된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.671-677
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• 2021

The purpose of this study is to investigate the effect of leader-member exchange (LMX) on envy and counterproductive behaviors (CWB) moderated by similarity. Specifically, we focused on the negative side of LMX to examine the relationship between LMX and envy, and the mediating role of envy on the relationship between LMX and CWB. Further, we also examined the moderating role of similarity on the relationship between envy and CWB. Given that CWB can be harmful to any organizational, it was worthwhile to find possible antecedents of CWB, envy and LMX. A total number of 238 employees participated in this study and the results supported our hypotheses. The results of this study can have managerial implications, showing the important role of manager's personalized treatment for each of his/her subordinates.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.37-40
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• 2004

본 논문은 한국어 연속음성인식에 효율적인 문맥의존 음향모델 수에 대한 연구로써 유사음소단위 수에 따른 인식 성능을 비교, 평가하였다. 기존에 본연구실에서는 48음소를 기본인식단위로 이용하고 있으나 연속음성인식의 경우 문맥종속모델이 사용되고 문맥종속모델은 변이 음을 고려한 음소가 이미 포함되어 있어 이를 고려하면 기본 음소를 줄이므로서 계산량의 감소와 인식 성능 향상을 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 따라서 , 본 논문에서는 기존의 48음소와 이를 39음소로 줄여 인식실험에 사용하여 그 성능을 비교 평가하기로 하였다. 이를 위하여 다양한 태스크의 데이터베이스를 통합하여 부족한 문맥요소들을 확장한 후 인식실험을 수행하였다. 실험결과 변이음의 개수를 줄이면서도 인식 성능저하가 없음을 확인할 수 있었으며 연속 음성의 경우 39음소를 이용한 경우가 $10\%$정도의 향상된 인식성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.199-204
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• 2013

Speech recognition system is shall be composed model of learning from the inaccurate input speech. Similar phoneme models to recognize, because it leads to the recognition rate decreases. Therefore, in this paper, we propose a method of speech recognition optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Based on feature of the phonemes, HMM feature extraction method was used for the phonemes in the training data. Similar learning model was recognized as a model of exact learning using the Bhattacharyya algorithm. Optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Recognition performance was evaluated. In this paper, the result of applying the proposed system showed a recognition rate of 98.7% in the speech recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.427-430
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• 2005

사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2D Gabor Wavelet과 Fuzzy LDA를 이용하여 특징 벡터를 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 4개 방향의 Gabor Wavelet을 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오 인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이터베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1653-1656
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• 2000

필기체 서체 인식은 온라인 문자 인식 시스템에서 주로 사용되는 시스템이다. 또한 오프라인 문자 인식 시스템은 문자 인식에만 초점이 맞추어져 있는 상황이다. 본 논문에서는 오프라인 방식으로 기초의 문자 인식에만 머물던 시스템을 문자 익히기까지 행할 수 있는 시스템으로 확장하는 방법을 제안 하고자 한다. 이를 위해 신명조체 80포인트에 대한 표준문자패턴을 생성하고, 유사도함수를 정의하며 이를 통해 입력 문자 패턴과의 유사성을 계산하여 문자 익히기를 행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.