• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.249-254
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• 2005

본 논문은 얼굴인식에서 사용되고 있는 PCA/LDA 방식의 유사도 측정 방식에 따른 인식 성능을 비교 분석하였다. 총 14가지의 거리 척도를 ORL 얼굴 데이터베이스에 적용하였으며, PCA와 PCA/LDA로 나누어 성능 비교를 하였다. PCA의 경우에는 맨하튼 거리, Weighted SSE 거리의 인식률이 좋지만, PCA/LDA인 경우에는 Angle-based 거리, Modified SSE거리에 대한 인식률이 좋음이 확인되었다. 또한 PCA보다 PCA/LDA의 경우 유사도 비교 차원의 수를 줄이면서 높은 인식률을 유지할 수 있어, PCA/LDA와 Angle-based 거리 척도를 적용하여 얼굴인식을 할 경우 계산의 경제성과 인식률에서 높은 경쟁력을 갖출 수 있다.

• 간호행정학회지
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• 제7권3호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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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.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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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.

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.76-80
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• 2009

지문 인식은 입력된 지문 영상과 컴퓨터 단말기 혹은 호스트 컴퓨터에 보관중인 지문 영상을 상호 비교하여 일치 또는 불일치를 판단함으로써 이루어진다. 지문 인식 과정에 암호화 및 복호화 과정은 필수적이며 이 과정에서 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 사용하며 CGH로부터 재생된 지문 영상을 상호 비교하게 된다. 본 논문에서는 광학적 패턴 인식 시스템을 사용하여 지문 영상들의 CGH로부터 재생된 지문 영상들을 비교하는 방법과 이와는 달리 지문 영상들의 CGH를 직접 비교하는 방법을 상호 비교하여 두 가지 방법의 근본적인 지문 인식 능력의 차이점을 분석하였으며, 후자의 경우가 전자의 경우 보다 약 150배 정도 인식률이 높았다. 특히 CGH를 이용한 지문 인식의 경우 CGH의 형성 방식에 따른 특성 변화를 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1148-1157
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• 2013

수동형 UHF RFID 시스템에서 태그의 최대 인식 거리는 태그 칩과 안테나 사이의 임피던스 정합과 리더의 프로토콜 파라미터 설정에 따라 직접적인 영향을 받는다. 하지만 칩 임피던스 산출 방법과 프로토콜 파라미터가 최대 인식 거리에 미치는 영향에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법(데이터 시트와 전용 RFID 테스터를 이용)과 제안된 방법(상용 리더를 이용)으로 칩의 임피던스를 산출한 후 이 값으로 태그를 제작해 인식 거리를 비교함으로써, 인식 거리를 극대화하는 칩 임피던스 산출 방법에 대한 비교분석을 하였다. 제안된 방법으로 산출된 임피던스에 공액 정합된 태그가 상용리더를 이용한 인식 거리 측정 실험에서 기존 방법과 비교하여 최대 73 % 인식 거리의 개선을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3584-3591
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• 2000

본 논문에서는 국내의 대표적인 상용인식기들의 성능을 평가하기 위한 평가 방법과 평가 기준을 제안한다. 제안한 평가 기준으로 상용화된 오프라인 문자인식기들과 실험실 인식기를 비교해본 후 각각의 특성을 분석해 보았다. 인식에 필요한 대상 문서는 400 DPI로 스캔한 1000여개의 문서영상과 수작업으로 작성한 원문이 존재하는 KT 테스트 컬렉션을 사용하였다. 본 논문에서 인식기의 성능을 평가하기 위해 문자단위 인식률 측정 방법을 제안하였다. 비교를 위한 문서의 유형을 제안하여, 단일 특성을 가지는 문서, 복합 특성을 가지는 문서 등으로 비교·분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.