• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.28 no.8
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• pp.589-602
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• 2017

In this paper, we analyzed on the importance of radio spectrum and radio industry for promoting radio ecosystem. For this, we investigated the changes of future society and analyzed the recognition and importance of radio industries by survey on opinion changes of experts. We suggested a direction for radio industry promotion, which is composed of technology development, service development, advancement of law and regulations, business model development, assistance of production and use, publicity enforcement for promotion. The importance changes and radio use industry sector practices of the radio industry are analyzed by survey of experts. From this result, the 5 policy options are proposed.

• The monthly packaging world
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• s.152
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• pp.67-71
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• 2005

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.801-804
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• 2004

본 논문에서는 등장 인물 검출 및 인식과 함께 등장 인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 따라서 방송용 비디오의 중요한 특징인 등장 인물을 분석하여 효율적인 비디오 관리 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서 제안된 ACAV(Automatic Characters Analysis in Videos) 시스템은 등장 인물을 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장 인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 상용화된 등장 인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.402-403
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• 2011

최근 스마트 폰을 비롯한 휴대용 IT 기기의 급속한 보급으로 사용자에게 유익한 서비스를 제공하는 다양한 응용 프로그램에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 이러한 기기들에 기본적으로 장착되는 카메라를 통해 입력된 영상에 존재하는 객체를 효과적으로 인식할 수 있다면, 사용자에게 더욱 다양하고 유용한 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 하지만 휴대용 기기의 경우 아직까지 성능의 제약으로 인해, 기존에 나와있는 다양한 객체 인식 방법을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 객체들의 대표 지역 특징 표현자를 검출하여, 완전히 일치하는 객체뿐 아니라 유사한 객체의 경우에도 인식이 가능한 효과적인 다중 객체 인식 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.3-4
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• 2018

과거 3-4년 전까지 위성전파항법시스템의 백업 시스템으로 유일하게 논의되고 있었던 현실적 대안은 eLoran이었다. eLoran은 기존에 활용성이 낮아져 서비스가 점차 중단되고 있는 로란-C 시설을 개선하여 보다 높은 PNT 성능을 제공하도록 고안되었다. 기존에 로란-C 시설이 있는 국가나 지역에서는 위성전파항법시스템의 백업 시스템으로 eLoran을 효과적으로 확보할 수 있는 것이다. 그러나 기존 로란-C 시설을 이미 철거하였거나, 로란-C 시설을 가지고 있지 않았던 국가 입장에서는 eLoran을 확보하기 위해 로란-C 시설을 보유한 국가보다 더 많은 시설구축 비용이 필요하게 된다. 반면에 R-Mode는 현재 해상에서 활용되고 있는 전파신호를 이용하므로 신규 전파항법 인프라 구축에 따른 큰 투자 없이 적은 비용으로 위성전파항법시스템의 백업 시스템을 구현할 수 있다는 장점을 갖는다. 대한민국은 세계에서 유일하게 국가안보적 측면에서 GPS 전파간섭의 위협을 받고 있는 국가이다. 대한민국이 직면한 GPS 전파간섭은 해외에서 보고되고 있는 좁은 지역에서의 개인적 소규모 전파간섭과는 차원이 다르다. 특히 지난 2016년 3월 말, 우리나라는 약 엿새간 수도권과 강원지역 등이 동시에 GPS 전파간섭의 영향권 안에 든 바 있다. 이때 GPS 전파간섭은 과거에 발생한 GPS 전파간섭보다 더 넓은 지역에 영향을 주었고, 어선과 같은 소규모 선박의 조업까지 방해하는 피해를 안겼다. 본 논문은 대한민국이 하루 속히 해결해야 할 현안으로 인식되고 있는 위성전파항법시스템의 백업 시스템으로 중파 비컨 R-Mode를 적용할 필요가 있는지 논하고자 한다.

• 정보화사회
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• s.104
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• pp.46-49
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• 1996

최근, 우리나라에서도 전파에 대한 각종 규제의 완화와 경제의 발전에 따라 전파를 사용하는 사례가 늘어나고 있다. 일반가정에서 사용하는 코드없는 전화기를 비롯하여 젊은 층을 중심으로 퍼져나가고 있는 무선호출기와 일반층까지 파고들고 있는 휴대전화 보급이 그예가 될 수 있겠다. 어디 그뿐인가? 우리주변에서 늘 함께하는 라디오와 텔레비젼은 이미 일상생활에서 없어서는 안될 가정용 전기용품중의 하나이지만 이것이야말로 사실 전파를 사용하는 기기의 대표적인 케이스로 보아야 한다. 그렇지만 역시 전파 또는 주파수가 일반인들의 관심을 끌기 시작한 것은 이동통신이 선풍적인 인기를 끌면서 이뤄낸 경제적 부각가치 때문일것이다. 약간의 전파를 이용하여 이동통신사업자들이 누리는 경제적 향유(?)는 대단하다. 실례로 불과 25kHz폭(FM라디오 1개채널의 약 1/8,텔레비젼의 약1/24에 해당)을 가진 1개의 주파수를 무선호출에 이용할 경우 매출액은 연간 1억원에 이른다. 따라서 경제적 가치로서 인식될 수 밖에 없는 것이 어쩌면 단연한 일인지도 모른다. 한편, 경제적인 가치는 인정하면서도 주파수에 대해 일반인이 이해하기란 여간 어려운 일이 아니다. 그 원인으로서 첫째는 눈에 보이지 않기 때문인데 보이지 않는 실체를 인정하고 이해하는 것처럼 어려운 일도 없을 것이다. 둘째는 주파수 스펙트럼(전파를 주파수에 따라 도표로 나열한것)상의 주파수마다 공간을 전파해 나가는 성질이 다르고 또한 이용분야도 다른데서 오는 혼동감(?)도 전파를 이해하기 어렵게 하는 커다란 원인이다. 따라서 본고에서는 전파분야에 종사하는 사람보다는 전파란 무엇인가에 대해 궁금하게 생각하는 일반인을 대상으로 전파(주파수)의 일반적인 사항에 대해 설명하고 유한한 자원인 전파자원의 효율적 사용을 위한 정부의 정책과 우리나라가 대비하여야 할 과제에 대해 알기쉽게 설명하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.185-188
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• 2018

띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.63-68
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• 2004

This paper is the study about the thinning algorithm by the fire front' propagation and WPTA available for the recognition of various characters. The proposed algorithm can extract the skeleton of a character almost similar to the original pattern by using the depth value representing depth information of each pixel. In this paper we proposed the new thinning algorithm, implemented it, and showed execution results.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.430-437
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• 2002

Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.