• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.555-564
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• 2015

최근 건설 프로젝트가 대형화, 복잡화, 전문화되면서 다양한 참여자들 사이에서 발생하는 방대한 양의 정보 활용이 중요해 지고 있다. 발생되는 다양한 정보 중 일정정보는 건설프로젝트의 중심적인 정보이다. 건설현장 관련 참여자간 일정정보교환 미흡은 공기지연, 품질하자와 같은 건설생산성 저해 요인을 유발한다. 현재, 건설 산업에서는 건축물의 전 생애 주기 동안 필요한 데이터를 생산하고 관리하는 BIM(Building Information Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 BIM을 기반으로 건설공사의 일정정보를 체계적으로 관리 할 수 있는 일정관리 정보 체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 BIM적용 일정관리 업무 프로세스를 구축하였으며, 일정정보를 구축하기 위한 작업분류체계를 도출 하였다. 또한 일정정보 구축에 필요한 속성 중 BIM모델에서 추출 할 수 있는 정보를 도출하고, 일정관리에 필요한 속성정보와 연계하여 일정을 생성 하고 공사 진행 시점별 일정관리를 위한 필요 정보를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.452-454
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• 2000

동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.242-246
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• 2000

본 논문은 얼굴을 이용한 인증 단계의 전처리 단계로 복잡한 배경에서 효율적인 얼굴 추출 방법을 제안한다. 먼저 색상정보를 이용하여 얼굴로 추정되는 1차 영역을 찾고 2차로 색상정보와 자기정보를 이용하여 에지 정보를 추출하여 추정된 영역을 분리한다. 3차로 각 분리된 후보 영역에 얼굴 파라미터를 이용하여 후보영역을 합치면서 얼굴 영역을 추출한다. 온라인 인증을 위한 얼굴 영역 추출이기 때문에 인증 받고자 하는 사람의 얼굴은 전체 영역에서 가운데로 치우칠 것이라는 예상과 인증을 하기 위해서는 일정 크기를 가져야 한다는 가정 하에서 얼굴을 추출하였다. 실제 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험한 결과 유용성을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.17-20
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• 1995

본 연구는 질의어 확장 및 단기 이용자 모형 구축에 응용할 수 있는 하나의 기법으로서 이용자 질문구조의 전형을 통한 정보요구의 모형화를 실험을 통해 제시한다. 실험방법은 이용자의 질문을 시소러스를 통해 분석, 구조화 하고 그 질문구조에서 전형을 추출한 후 전형에 따라 요구하는 정보가 질문구조내에 일정하게 위치하는지를 알아보았다. 이러한 실험을 통해 6가지 질문구조 전형을 추출할 수 있었으며 질문구조의 전형을 이용한 정보요구 모형의 구축이 타당성이 있음을 입증하였고 지능형 정보검색 시스템에의 적용가능성을 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.49-54
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• 2011

본 논문에서는 회의공지 이메일을 대상으로 하는 개최장소 추출시스템에 대하여 소개한다. 개최장소 추출 시스템은 두 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 본문에 포함된 개최장소의 추출이고, 두 번째 단계는 추출된 개최장소의 Geocoding이다. 개최장소의 추출을 위하여 문맥 패턴을 분석하여 개최장소가 포함된 문장 주변의 패턴을 반영하는 Local-Grammar Graph를 구축하며, 개최장소의 Geocoding을 위하여는 Addr2Geocode API를 사용한다. 본 논문은 일정공지메일의 개최장소를 추출하기 위한 LGG 방법론 기반의 어휘-통사적 언어 정보를 기술하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.289-292
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• 2002

동영상 검색 시스템은 사용자가 전체 동영상 정보를 한눈에 파악할 수 있어야 한다. 필요한 경우 원하는 지점부터 직접 재생할 수 있도록 해야 한다. 이에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리는 등의 몇가지 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임의 수평방향, 수직방향 또는 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 값을 추출하여 정지영상으로 변환하였다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라값을 저장하고 MSE(Mean Square Error)를 이용하여 일정한 임계값에 도달하지 못한 프레임을 장면전환점으로 검출하였다. 검출된 장면전환점을 이용하여 변화된 프레임의 장면전환을 검색하는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.583-585
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• 2002

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.