• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.6 no.3
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• pp.249-254
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• 2005

In this paper, we analysis the recognition performance of PCA/LDA by distance measures. We are adapt to ORL face database with the fourteen distance measures. In case of PCA, it has high performance for the manhattan distance and the weighted SSE distance to face recognition, In case of PCA/LDA, it has high performance for the angle-based distance and the modified SSE distance. Also, PCA/LDA is better than PCA for reduction of dimension. Therefore, the PCA/LDA method and the angle-based distance have the most performance and a few dimension for face recognition with ORL face database.

• Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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• v.7 no.3
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• pp.447-453
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• 2001

연구목적 : 전문직으로서 간호사에 대한 인식을 집단별로 파악하고 이들에 대한 인식을 비교한다. 연구방법 : 설문지를 이용한 비교조사연구로서 조사대상은 간호사, 간호학교수, 의사, 약사, 간호조무사, 병원행정직원, 행정관료, 정당활동가, 일반시민 등을 포함한 총 584명이었으며, 설문지는 12개 하부항목으로 범주화된 36개 문항으로 구성되었다. 연구결과 : 간호사에 대한 인식은 의사가 가장 긍적적이었으며, 병원직원이 가장 부정적이었다. 모든 집단에서 가장 긍정적인 인식을 갖고 있는 항목은 '사회적 요구'였으며, 그 다음은 '직무기술', '사회적 인식' 등의 순으로 나타났다. 가장 부정적인 것은 '간호교육'이었고, 그 다음은 '간호조직체 활동', '직무환경' 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 기초로 하여 간호사들은 다른 집단들을 대상으로 전문직으로서의 간호사에 대한 인식을 높이기 위한 전략을 마련하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.10
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• pp.65-70
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• 2016

최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.25-28
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• 2001

본 논문에서는 조음 효과에 대처할 수 있는 반음절, 반음절 + 반음절 단위 HMM과 모음열 정보를 적용하여 연속 숫자 음성인식을 구현하였다. 모음열 정보를 적용하여 기준모델을 모음이 포함된 HMM단위로만 구성한 시스템과 모든 기준모델과 비교하는 시스템과 성능을 비교하였다. 인식실험결과 인식률의 향상으로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.20 no.2
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• pp.76-80
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• 2009

Finger-print recognition is achieved by comparing an input finger-print image with the stored images in the computer, and finally by determining agreement or disagreement. Encryption and decryption are necessary in the finger-print recognition process. In these process CGH (Computer Generated Hologram) is used, and finger-print images reconstructed from the CGHs are compared. In this paper, two methods of recognition are used, one is to compare the finger-print images of each other reconstructed from their CGHs and the other is to compare the CGHs to each other directly, to analyze the differences of finger-print recognition capability between these two methods. Experimental results show that the capability of finger-print recognition for comparing the CGHs of the two is about 150 times higher than in case of comparing the reconstructed finger-print images. Especially the changes of characteristics according to modulation types of CGH are analyzed.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.24 no.12
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• pp.1148-1157
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• 2013

In a passive UHF RFID system, the impedance matching between tag antenna and chip as well as the protocol parameter settings in a reader plays important role in determination of the maximum read-range. Almost no paper, however, has dealt with the above issues in relation with the maximum read range. In this paper, two known methods (of using the value from data sheets and proprietary RFID tester) and our proposing method in chip impedance evaluation are compared in terms of maximum read range. The read range of tags whose antenna impedance is conjugate matched with the chip impedance obtained from the proposed method is improved maximum 73 % more than that of tags from the other methods.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3584-3591
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• 2000

In this paper we propose measure for performance evaluationof character recognition, We used three commercial character recognizers and one laboratory character recognizer for test. The characteristics of each recognizer is compared by proposed evaluation standrd, and analyzed characteristrics For the input test data, KT test collection are used. KT test collection is composed of 1000 document images about and complete source text. In this paper we propose method for measuring recognition rage in character unit for evaluation of character recogrition, The recogrition rates are compared and analyzed by single feature characteristic or mixed feature characteristic.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1443-1444
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• 2007

지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.232-235
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• 2020

최근 딥러닝을 이용한 자동차 번호판 인식 알고리즘에 있어서 인조 번호판을 생성하여 데이터 수집과 라벨링 작업 시간을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 번호판의 특성상 정면의 이미지로 구성되어 있기 때문에 자동차의 정면에서 촬영된 번호판의 인식률은 높지만 측면에서 촬영된 번호판의 경우 인식률이 낮아진다. 본 논문에서는 다양한 카메라 설치 위치에 따른 다각도로 촬영된 번호판 영상의 인식률을 보완하기 위해 이미지를 3차원으로 회전하여 데이터를 생성하는 인조 번호판 생성기 프로그램을 개발하였다. 3차원 회전을 하였을 때 번호판 인식 성능을 비교하기 위해 기존 방식으로 생성한 번호판과 제안 방식으로 생성한 번호판 각 600,000장씩 생성하여 총 1,200,000장을 생성하였으며, 데이터의 비율에 따라 10가지의 학습 데이터 셋을 구성하였다. 인조 번호판 데이터의 학습 결과를 평가하기 위해 실제 번호판 이미지 1789장으로 테스트 셋을 구성하였고, 기존의 인조 번호판 생성 방식과 인식 정확도를 비교 분석하였다.