• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.451-456
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• 2021

과학기술의 진보는 시대의 발전을 인도했고, 예술과 뉴미디어에 풍부한 기술적 수단과 새로운 도구, 새로운 사유 각도도 제공하며 예술의 창의성과 경질의 중요한 추진적인 힘이 된다. 본 연구는 예술과 과학기술의 융합적인 창의성의 추세에서 출발하여 뉴미디어아트가 나타난 새로운 특징을 중심으로 논술하여 작품의 사례를 결합해서 특징 등 방면에서 상세하게 분석하면서 현재의 뉴미디어 예술을 깊이 파악하는 시대적 특징과 그의 발전추세를 이해하는 점에 대해서 가치를 발견하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.119-125
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• 2021

전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.301-302
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• 2019

드론산업은 항공 SW 통신 센서 소재 등 연관 산업이 융합된 차세대 전략산업이며, 다양한 비즈니스 모델 창출이 가능한 특징이 있다. 특히, 드론 체험관산업은 다양한 수요에 대응한 IT 센서 등 융 복합이 요구되는 융합의 특징을 지닌다. 드론 체험관 구성을 위해서는 드론제어/운영 SW, 배터리, 센서 융합기술이 필요하다. 시장구조분석은 마이클 포터의 5가지 산업구조 분석요소를 사용하여 분석하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.181-184
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• 2001

본 논문에서는 얼굴영상의 특징추출에 적합한 LITFE (Linear Interpolated Triangle Feature Extraction)를 이용하여 얼굴영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. LITFE는 얼굴의 위치정보를 보존하면서 영상 분할이 가능한 특징추출 알고리즘으로, PCA (Principal Component Analysis) 의 신경회로망적 접근방법인 GHA(Genralized Hebbian Algorithm)와 병행하면 얼굴의 특징을 효과적으로 추출하여 인식할 수 있는 장점이 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.20-26
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• 2008

지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.91-97
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• 2019

본 연구의 목적은 입원한 알코올 중독환자에게 실시한 구강보건교육의 효과가 인구 사회학적 특징과 구강건강 관련 특징들에 따라 어떻게 나타나는지를 알아보는 것이었다. 연구대상은 알코올 전문병원에 입원한 62명의 남자로, 32명을 교육군에 30명을 대조군에 무작위로 배정하였다. 인구 사회학적 특징과 구강건강 관련 특징들을 조사하기 위하여, 자기 기입식으로 구조화된 설문지를 이용하였고, 조사는 교육 전과 후 두 번 실시하였다. 구강보건교육은 한국구강건강협회에서 제시한 성인용 구강보건교육 이론과 칫솔질 실기교육으로 일주일에 한번 40-50분, 4주 동안 실시하였다. 연구결과, 구강보건교육은 인구 사회학적 특징이나 구강건강 관련 특징들이 다르다 하더라고, 알코올 중독환자들의 구강건강행동에 큰 개선효과를 나타내었다. 이와 같은 결과들은 구강보건교육 프로그램이 알코올 상담센터나 알코올 전문병원에서 체계적으로 운영된다면 구강환경이 열악하고 구강건강 관리능력이 부족한 사람들에게 확실한 구강건강 향상이 가능할 것이라는 것을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.7-11
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• 2016

일반적인 어휘 인식 시스템은 백색 잡음과 음성을 인식하는 환경에서 여러 음성의 혼재되어 정확한 음성을 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 음성 인식을 위해 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택적으로 추출하기 위한 방법과 베이시안 기법을 융합 방법을 제안한다. 음성의 선택적 추출을 위해 필터 뱅크 주파수 응답 계수를 사용한다. 하며, 이를 위해 모든 가능한 두 관측치의 조합에 대해 변수 관측치를 사용하며, 음성 신호 정보를 가지고 선택적 음성 특징 추출을 위해 잡음은 출력에 대한 에너지 비율을 구한다. 이것은 음성 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 베이시안 기법의 어휘 인식을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 기존의 HMM과 CHMM 방법과 비교한 결과 잡음 환경에서의 인식률이 2.3% 향상됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.44-49
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• 2015

텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문에서는 기존의 제안된 LDP(Local Directional Pattern)에 기반하여 지역적인 얼굴특징을 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 눈과 입과 같은 얼굴의 영구적인 특징과 표정이 변하면서 발생하는 일시적인 특징을 효과적으로 표현할 수 있도록 얼굴특징별로 크기와 형태를 달리하는 중첩 가능한 블록을 설정하고 이를 바탕으로 얼굴 특징벡터를 구성한다. 제안된 중첩 블록설정 및 특징 표현 방법은 기하학적 특징을 기반으로 하는 접근 방법의 장점을 수용할 뿐만 아니라 각 얼굴특징의 움직임 특성을 이용하여 얼굴검출에 대한 오류를 수용할 수 있고, 블록사이즈의 가변성으로 인한 공간정보를 유지할 수 있어 표본오차를 줄일 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 인식률이 향상됨을 확인하였고, 기존 얼굴 특징 벡터보다 길이가 짧기 때문에 연산량 또한 감소하는 것을 확인하였다.