• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.206-209
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• 2003

본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.36 no.6
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• pp.407-412
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• 2017

In this paper, we propose a speech emotion recognition method using a deep neural network based on the attention mechanism. The proposed method consists of a combination of CNN (Convolution Neural Networks), GRU (Gated Recurrent Unit), DNN (Deep Neural Networks) and attention mechanism. The spectrogram of the speech signal contains characteristic patterns according to the emotion. Therefore, we modeled characteristic patterns according to the emotion by applying the tuned Gabor filters as convolutional filter of typical CNN. In addition, we applied the attention mechanism with CNN and FC (Fully-Connected) layer to obtain the attention weight by considering context information of extracted features and used it for emotion recognition. To verify the proposed method, we conducted emotion recognition experiments on six emotions. The experimental results show that the proposed method achieves higher performance in speech emotion recognition than the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.490-492
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• 2005

본 논문에서는 별도의 충돌 방지 메커니즘이 필요 없는 orthogonal code를 태그 ID로 부여함으로써 태그 인식을 간단하게 하는 메커니즘에 대해 설명한다. 첫 번째 적용 메커니즘으로 Local환경에서 Orthogonal code가 적용될 수 있는 여러 가지 응용 분야를 제안하고 두 번째로 Orthogonal code를 기존 ID 체계의 일부분으로 사용하여 anti-collision algorithm의 효율을 높이는 방법을 제시한다. 마지막으로 orthogonal code ID의 개수가 많아짐에 따라 code bit수가 길어지는 문제를 해결하기 위하여 code를 블록화 하여 사용 bit를 줄이는 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.625-628
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• 2002

생체인식 정보관리 보안표준인 X9.84는 금융서비스에서 금융산업 서비스를 위하여 생체인식정보에 대한 안전한 운영관리를 목적으로 관리메커니즘 및 보안 고려사항 등을 정의하기 위하여 미국 ANSI에서 개발한 국가표준이다. 본 논문에서는 X.9.84에서 제시하는 적용범위, 준용표준, 관리 및 보안요구사항, Biometric 등록, 보안 고려사항 등을 분석하여 금융서비스, 전자상거래 등의 국내 사용자 인증서비스에 적용가능한 생체인식 보안표준으로 개발하기 위하여 준용사항과 암호학적 메커니즘 사용, 관리 및 보안요구 사항, Biometric 등록, 보안고려사항, 감사기록 형식 등의 국내 고려사항을 적용하여 국내 생체인식 정보관리 및 보안표준(K-X9.84)으로 개발하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.145-150
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• 2020

최근 음성인식 분야에서 신경망 기반의 종단간 모델이 제안되고 있다. 해당 모델들은 음성을 직접 입력받아 전사된 문장을 생성한다. 음성을 직접 입력받는 모델의 특성상 데이터의 품질이 모델의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 종단간 모델의 문제점을 해결하고자 음성인식 결과를 후처리하기 위한 멀티모달 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 음성과 전사된 문장을 입력 받는다. 입력된 각각의 데이터는 Encoder를 통해 자질을 추출하고 주의집중 메커니즘을 통해 Decoder로 추출된 정보를 전달한다. Decoder에서는 전달받은 주의집중 메커니즘의 결과를 바탕으로 후처리된 토큰을 생성한다. 본 논문에서는 후처리 모델의 성능을 평가하기 위해 word error rate를 사용했으며, 실험결과 Google cloud speech to text모델에 비해 word error rate가 8% 감소한 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.481-484
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• 2006

학교생활에서 학사업무의 생산성은 물론 구성원들의 편리하고 효율적인 학습활동 지원을 통하여 학습자의 교육 생산성을 높이기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 이용한 U-캠퍼스 구축이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 U-캠퍼스 환경에서 여러 가지 상황 정보를 고려한 동적 접근 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 동적 접근 제어 메커니즘은 기존의 역할 기반의 접근 제어(RBAC) 모델을 확장하여 사용자에게 부여된 역할 활성화 상태에 따라 접근 권한을 부여하는 방법으로, 상태검사 에이전트(agent)와 상황인식 에이전트, 상황인식 매트릭스(CAM)에 의한 위치와 시간 및 시스템 자원과 같은 여러 가지 동적인 상황 정보를 고려하여 효율적으로 권한을 부여 할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.1
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• pp.55-61
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• 2020

With the development of deep learning technology and advances in computing power, video-based research is now gaining more and more attention. Video data contains a large amount of temporal and spatial information, which is the biggest difference compared with image data. It has a larger amount of data. It has attracted intense attention in computer vision. Among them, motion recognition is one of the research focuses. However, the action recognition of human in the video is extremely complex and challenging subject. Based on many research in human beings, we have found that artificial intelligence-like attention mechanisms are an efficient model for cognition. This efficient model is ideal for processing image information and complex continuous video information. We introduce this attention mechanism into video action recognition, paying attention to human actions in video and effectively improving recognition efficiency. In this paper, we propose a new 3D residual attention network using convolutional neural network based on two attention models to identify human action behavior in the video. An evaluation result of our model showed up to 90.7% accuracy.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.49-55
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• 2022

The role of drones has been expanded to various fields such as agriculture, construction, and logistics. In particular, agriculture drones are emerging as an effective alternative to solve the problem of labor shortage and reduce the input cost. In this study therefore, we proposed the fruit recognition algorithm and harvesting mechanism for fruit harvesting drone system that can safely harvest fruits at high positions. In the fruit recognition algorithm, we employ "You-Only-Look-Once" which is a deep learning-based object detection algorithm and verify its feasibility by establishing a virtual simulation environment. In addition, we propose the fruit harvesting mechanism which can be operated by a single driving motor. The rotational motion of the motor is converted into a linear motion by the scotch yoke, and the opened gripper moves forward, grips a fruit and rotates it for harvesting. The feasibility of the proposed mechanism is verified by performing Multi-body dynamics analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.274-276
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• 2003

신경과학이 발전함에 따라 기억현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 신경계의 특징을 계산학적 측면으로 응용한 신경망 분야는 상당한 연구성과가 축적되어 하나의 학문 분야로까지 자리매김하고 있다. 면역학이 발전함에 따라 연역현상의 분자생물학적, 세포생물학적 메커니즘이 밝혀지고 있으며, 특히 연역기억현상의 산물인 항체를 이용한 설러 가지 생물학적 실험 방법이 고안되어 사용되고 있는 한편, 연역 현상의 특징을 계산학적 측면으로 응용하려는 다양한 시도가 근래 이루어지고 있다. 본고에서는 항원과 항체 분자를 이용한 면역생물학적 실험 방범을 적용하여 문자, 인식 문제를 해결하는 분자 면역 컴퓨팅의 개념을 도입하고, 이 개념을 도입하여 숫자를 인식하는 문제에 적용하는 사례를 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.