• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.378-380
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• 1998

최근의 HPC같은 초소형 컴퓨터의 발달은 더 자연스럽고 더 사용하기 편한 입출력 시스템을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 HPC상에서의 흘림한글을 인식할 수 있는 인식 시스템을 구현한 것을 주제로 하였다. 본 시스템은 획을 인식의 기본 단위로 취급하며, 획 인식을 위하여 ART-1신경망을 사용하였으며, 글자인식을 위해 HMM의 각 스테이트를 탐색하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 시스템을 HPC상에서 구현하였고 좋은 실험결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.604-606
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• 2002

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.171-175
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• 1997

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.659-664
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• 2010

This paper provides an integrated framework for biometric data and private information protection in TeleHealth. Biometric technology is indispensable in providing identification and convenience in the TeleHealth environment. Once biometric information is exposed to mallicious attacker, he will suffer great loss from the illegferuse of his biometric data by someone else because of difficulty of change not like ID and password. We have to buil by someone esystem data bon the integrated framework for biometric data and private information protection in TeleHealth. First, we consider the structure of the biometric system and the security requirements of y someone esystem data bon the biometrics. And then, we define the TeleHealth system model and provide the vulnerabilities and countermeasures of the biometric-data by someone eintegrated model.byhe TeleHealth sse bec requires two-phata authentication for countermeasure. Finally, we made some functionferrequirements for main componenets of biometric-data bintegrated TeleHealth system framework to protect biometric data.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.86-97
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• 1992

인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.700-709
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• 2006

본 논문에서는 PDA에서 지문 이미지를 전송하여 인식할 수 있는 지문인식 웹 서비스 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 모바일 클라이언트와 지문인식 웹 서비스 제공자로 구성된다. 모바일 클라이언트는 채취된 지문 이미지를 DIME(Direct Internet Message Encapsulation)을 이용하여 지문인식 웹 서비스 제공자를 요청함으로써 저장 공간이 제약적인 PDA에 대용량의 지문 데이터베이스를 설치할 필요 없이 지문인식 결과를 받아 올 수 있다. 지문인식 웹 서비스 제공자는 지문 이미지를 수신 받아 지문인식시스템을 호출하여 인식을 수행한 후 인식결과를 반환하는 서비스를 제공한다. 인식 결과는 XML형태로 데이터를 교환함으로써 무선 인터넷을 이용하는 PDA뿐만 아니라 유선 인터넷을 이용한 클라이언트에게도 동일한 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.550-552
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• 2010

최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지됨을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.328-338
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• 2008

Most speech recognition systems that have a large capacity and high recognition rates are isolated word speech recognition systems. In order to extend the scope of recognition, it is necessary to increase the number of words that are to be searched. However, it shows a problem that exhibits a decrease in the system performance according to the increase in the number of words. This paper defines the context information that affects speech recognition in a ubiquitous environment to solve such a problem and develops user localization method using inertial sensor and RFID. Also, we develop a new speech recognition system that demonstrates better performances than the existing system by establishing a word model domain of a speech recognition system by context information. This system shows operation without decrease of recognition rate in smart home environment.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.885-892
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• 2004

In this paper, we propose a multi-modal biometrics system based on face and signature recognition system. Here, the face recognition system is designed by fuzzy LDA, and the signature recognition system is implemented with the LDA and segment matching methods. To effectively aggregate two systems, we obtain statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, the final verification is Performed by the support vector machine. From the various experiments, we find that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.18-23
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• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.