• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.567-569
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• 2003

최근 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 음성 잡음에 영향을 받지 않은 영상정보를 이용한 이중모달 음성인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 음성인식기로 좋은 성능을 보이는 HMM은 이질적인 정보를 융합하는데 있어 많은 제약과 어려움을 가지고 있다. 하지만 신경망은 이질적인 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 장점을 가지고 있으며 그에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 이중모달 음성 인식 모델로 이중모달 신경망(BN-NN)을 제안한다. 이중모달 신경망은 특징융합 방법으로 음성정보와 영상정보를 융합하고 있으며. 입력정보의 특성을 고려하기 위해 윈도우와 중복영역의 개념을 적용하여 시제위치를 고려하도록 설계되어있다. 제안된 모델은 잡음환경에서 음성인식기와 성능을 비교하고, 화자독립 고립단어 인식에서 기존 융합방법인 CHMM과 비교하여 그 가능성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.718-720
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• 2005

이동 단말기의 대중화로 사용자는 시간과 공간의 제약 없이 필요한 다양한 정보 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자 인터페이스에 있어 이동 단말기는 제약사항이 않음으로 적시적소에 원하는 정보를 접근하기가 어렵기 때문에 음성인식을 통한 인터페이스 연구가 진행되고 있으며, 특히 잡음환경에서 강인한 음성인식 처리를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 잡음환경을 위한 음성인식 접근 방법으로는 언어모델의 개선과 음향모델 개선으로 크게 구분할 수 있다. 그러나 이러한 접근 방법들은 적용하는데 있어 많은 시간과 비용이 요구됨으로 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 효율성 문제를 보완하기 위해 음성인식기로부터 인식되어 나오는 결과를 문맥정보와 융합하여 정보를 추출하고 이 정보를 이용한 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 오류를 적은 비용과 시간으로 수정하여 이동 단말기에 이용할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.709-711
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• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.22 no.4
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• pp.46-51
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• 2012

ISO/IEC JTC1 SC27 WG 5의 프라이버시 프레임워크 표준에서는 바이오인식 정보를 그 정보만으로 개인을 식별하는 유일 정보로 규정하고 있고, 이는 이름과 주소등과 같이 그 자체가 식별정보는 아닌 정보와 구별하고 있다. 바이오정보는 한번 유출될 경우 개인의 프라이버시 침요요소가 매우 크기 때문에 국가 인프라 구축에 활용되기 위해서는 많은 기술적 문제점들이 고려되어야 한다. 프라이버시 프레임워크 표준등과 같이 프라이버시 정보와 바이오 정보가 함께 사용될 때 개인 식별정보에 대한 다양한 표준들이 바이오인식 프라이버시와 정보보호 관점에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 관점에서의 바이오인식 표준화 동향을 소개하고, 향후 추진해야할 중점 표준화 항목을 도출한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.4 no.2
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• pp.124-142
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• 1989

인간의 정보교환이나 기록의 매체로써 인간사회에서 중요한 문자는 시간이 경과함에따라 사용량이 비약적으로 증가해 왔으며, 앞으로도 증가 추세는 더욱 가증될 전망이다. 이러한 계속적인 정보의 증가는 활자를 매체로 하는 수용 한계를 넘어, 이미 computer를 활용하지 않으면 안되게 되었다. 특히, 기존의 문서화 되어있는 필요한 많은 data와 나날이 늘어나는 정보의 양을 database화 하여, 원하는 정보를 신속히 찾아내기 위해서는 기존의 key board를 이용하여 사람의 손으로 입력하는 방법보다 신속하고 정확한 입력장치개발이 요구된다. 이러한 data입력장치의 개발이 선행되지 않는다면 computer의 정보처리 속도와 연산속도가 아무리 향상되어도 효율적인 정보처리를 이룩할 수 없을것이다. 그러므로 이러한 것을 실현하기 위해서는 먼저 문자의 인식이 필요불가결하다. 본 논문에서는 문자인식의 현황과 문제점을 제시함으로써 효율적이고 경제적인 문자인식 sysyem 구축에 도움이 되기 바라며 이하 OCR(Optical Character Recognition)의 역사와 발전, 문자인식 방법과 문자인식 system의 구성, On-line 문자인식과 Off-line 문자인식에 관하여 논하고 결론을 맺는다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.1-8
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• 2017

Recently, with the development of ICT technology such as cloud and mobile, image utilization through social networks is increasing rapidly. These images contain personal information, and personal information leakage accidents may occur. As a result, studies are underway to recognize and mask personal information in images. However, optical character recognition, which recognizes personal information in images, varies greatly depending on brightness, contrast, and distortion, and Korean recognition is insufficient. Therefore, in this paper, we design and implement a personal information identification and masking system based on image recognition through deep learning application using CNN algorithm based on optical character recognition method. Also, the proposed system and optical character recognition compares and evaluates the recognition rate of personal information on the same image and measures the face recognition rate of the proposed system. Test results show that the recognition rate of personal information in the proposed system is 32.7% higher than that of optical character recognition and the face recognition rate is 86.6%.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.5-12
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• 2008

ISO/IEC JTC1 SC27은 IT 정보보호 및 보안에 관한 국제표준 제정 활동을 하는 국제기구이다. SC27은 다섯 개의 WG으로 구성되어 있는데, 이들 중 WG3와 WG5에서 총 3건의 바이오인식 관련 정보보호 표준화 작업을 수행하고 있다. 19792 바이오인식 보안 평가(Security Evaluation of Biometrics), 24761 바이오인식 인증 컨텍스트(Authentication Context for Biometrics), 24745 바이오 템플릿 보호(Biometric Template Protection)의 세 건이 바로 그것이다. 바이오인식 관련 전문가들의 활동이 적은 SC27에서 바이오인식 기술에 관한 국제표준화가 함께 진행될 수 있었다는 점은 놀라운 일이며, SC37 바이오인식 관련 국제표준 전문가들의 많은 관심을 통해 SC27에서의 바이오인식 관련 국제표준화 활동이 조속한 결실을 맺을 수 있도록 함께 노력해 나가야 할 시점에 있다 하겠다. 본 고에서는 바이오인식 기술의 관점에서의 SC27 국제표준화 활동 내용을 소개하고 현재까지의 진행상황과 앞으로의 일정 및 추진 방향 등을 분석, 정리하여, 관련 전문가들로 하여금 SC27에서의 바이오인식 관련 표준화 활동에 보다 많은 관심을 가질 수 있도록 하는 계기를 마련하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.355-358
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.