• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.407-412
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• 2017

본 논문에서는 주목 메커니즘 기반의 심층 신경망을 사용한 음성 감정인식 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 CNN(Convolution Neural Networks), GRU(Gated Recurrent Unit), DNN(Deep Neural Networks)의 결합으로 이루어진 심층 신경망 구조와 주목 메커니즘으로 구성된다. 음성의 스펙트로그램에는 감정에 따른 특징적인 패턴이 포함되어 있으므로 제안하는 방식에서는 일반적인 CNN에서 컨벌루션 필터를 tuned Gabor 필터로 사용하는 GCNN(Gabor CNN)을 사용하여 패턴을 효과적으로 모델링한다. 또한 CNN과 FC(Fully-Connected)레이어 기반의 주목 메커니즘을 적용하여 추출된 특징의 맥락 정보를 고려한 주목 가중치를 구해 감정인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 검증을 위해 6가지 감정에 대해 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 음성 감정인식에서 기존의 방식보다 더 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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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.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.55-61
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• 2020

딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2022

최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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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.