• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• 제9권6호
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• pp.1673-1677
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• 2008

This paper studies on the read rate of UHF-band RFID tag. An RFID tag antenna attached on the high permittivity surface will be detuned that results in deteriorating the read rate. In this study, we investigate that the electrical performance for the tag antenna is detuned due to the ceramic material and the read rate is radically improved after tuning the antenna.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.83-86
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• 2012

RFID는 국가 신성장 동력 분야로서 미래 성장성이 매우 클 것으로 예상되며, 이미 물류관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 RFID리더의 인식률은 95%~98%대에 머무르고 있어, 오 인식된 2%~5%의 처리를 위하여 많은 시간과 자본이 투입되어야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 하드웨어의 인식률의 한계를 극복하고 보다 정교한 인식시스템을 구축할 수 있도록 화상인식을 통해 사물의 개수를 파악하는 기술을 RFID기술에 접목한 융합 시스템을 제안하고자 한다. 구체적으로는 RFID 리더기를 통해 물품의 개수를 파악하고, 이와 더불어 화상인식 기술을 이용하여 사물의 개수를 파악한다. 이때 두 개의 서로 다른 방법으로 인식한 사물의 개수를 비교하여, 동일하면 그 인식 결과를 신뢰하고, 그렇지 않은 경우 RFID전파의 출력세기 및 카메라 촬영각도 등을 보정하여 RFID 인식률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 현재 개발이 진행 중인 이 시스템의 구성, 상호연동 알고리즘 및 구현방법에 대해 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.67-70
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• 1998

본 논문에서는 단어독립 음성인식 시스템을 위한 음성인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 때 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 본 연구에서는 단어독립 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하 평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1119-1122
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• 2005

This paper describes the implementation methods of the MLP (mulilayer perteptrons) recognizers for numerals and non-nummerals. The MLP has known to be a very efficient classifier to recognize handwritten numerals in terms of recognition accuracy, speed, and memory requirements. The MLP in the previous researches, however, focuses on the only numeral inputs and does not pay attention to non-numeral inputs with respect to recognition accuracy, rejection rates, and other characteristics. In this paper, we present some implementation methods of the MLP in the environments that numeral and non-numerals are mixed. The MLP had been developed by three methods, and investigated with three error types introduced. The experiments had been conducted on a total of about 63,000 numerals and non-numerals. The promising method to recognize numeral and non-numerals is described in terms of the three error types.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.101-102
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• 2008

얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.337-340
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• 2002

본 논문에서는 휠체어 시스템에 화자 독립 고립단어 인식을 위한 임베디드 시스템 설계에 관한 내용을 서술한다. 실제 환경에서는 잡음이 포함되어 있어 인식률을 저하시키므로, 잡음을 제거하는 방식 중 가장 간단한 방식인 스펙트럼 차감법(Spectral subtraction method)을 사용하여 잡음을 제거했다 전처리 단계에서는 12차 LPC&Cepstrum 방식을 사용했고, 인식 알고리즘은 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)을 전반부 인식기로 사용했다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서는 데이터 간소화를 위해 벡터양자화(Vector Quantization) 처리가 전제되어야한다 또한 인식알고리즘은 인식률을 향상을 위해 후처리 인식기로 신경망(MLP:Multi-layer Perceptron)을 통해서 인식률을 향상시켰다 화자 독립 시스템에 맞는 인식 단어의 구성은 총 7개단어로 남녀 총 25명 목소리로 구성하였다. 그리고 하드웨어 구성은 32-bits floating point 방식인 TMS320C32를 적용했고, 메모리 부분은 4Mbyte로 설계를 했으며, 메인보드의 설계는 현재 완성 단계에 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• 제10권11호
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• pp.359-363
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• 2012

In the vocabulary recognition model, system has some problems that vocabulary is nor recognize and similar vocabulary recognition is created., because it is caused by system extract vocabulary feature from inaccurate vocabulary. To solve this problems, this paper propose the system modeling and implementation for efficient configuration thread support system, it process the configuration thread information and it apply the facet method in database retrieve for optimization of vocabulary likelihood rate. Proposed system showed 95.31% of vocabulary dependency recognition rate and 97.38% vocabulary independency recognition rate in system performance.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제17권5호
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• pp.1-8
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• 2017

Recently, with the development of ICT technology such as cloud and mobile, image utilization through social networks is increasing rapidly. These images contain personal information, and personal information leakage accidents may occur. As a result, studies are underway to recognize and mask personal information in images. However, optical character recognition, which recognizes personal information in images, varies greatly depending on brightness, contrast, and distortion, and Korean recognition is insufficient. Therefore, in this paper, we design and implement a personal information identification and masking system based on image recognition through deep learning application using CNN algorithm based on optical character recognition method. Also, the proposed system and optical character recognition compares and evaluates the recognition rate of personal information on the same image and measures the face recognition rate of the proposed system. Test results show that the recognition rate of personal information in the proposed system is 32.7% higher than that of optical character recognition and the face recognition rate is 86.6%.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.257-261
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• 1998

일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.493-495
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• 2001

본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.