• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.7 no.5
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• pp.545-554
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• 2006

RFID could be applied in the various fields such as distribution beside, circulation, traffic and environment on information communication outside. So this can speak as point of ubiquitous computing's next generation technology. However, it is discussed problem of RFID security recently, so we must prepare thoroughly about RFID security for secure information. In this paper, we proposed a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. Our method which is improved linear discriminant analysis has reduced dimension of feature information which has large size of data. Therefore, we can sore face feature information in small memory field of RFID tag. Our propose d algorithm has shown 92% recognition rate in experimental results and can be applied to entrance control management system, digital identification card and others.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.4
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• pp.717-724
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• 2020

Due to the important role played by emotion in human interaction, affective computing is dedicated in trying to understand and regulate emotion through human-aware artificial intelligence. By understanding, emotion mental diseases such as depression, autism, attention deficit hyperactivity disorder, and game addiction will be better managed as they are all associated with emotion. Various studies for emotion recognition have been conducted to solve these problems. In applying machine learning for the emotion recognition, the efforts to reduce the complexity of the algorithm and improve the accuracy are required. In this paper, we investigate emotion Electroencephalogram (EEG) feature reduction and classification using Stack AutoEncoder (SAE) and Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM/RNN) classification respectively. The proposed method reduced the complexity of the model and significantly enhance the performance of the classifiers.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.5
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• pp.507-512
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• 2001

Feature-based similarity has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects. the performance of conventional multidimensional data structures tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increase. The $R^{*}-Tree$ is the most successful variant of the R-Tree. In this paper, we propose a SOM-based $R^{*}-Tree$ as a new indexing method for high-dimensional feature vectors. The SOM-based $R^{*}-Tree$ combines SOM and $R^{*}-Tree$ to achieve search performance more scalable to high-dimensionalties. Self-Organizingf Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two-dimensional space. The map is called a topological feature map, and preserves the mutual relationships (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based $R^{*}-Tree$ with of an SOM and $R^{*}-Tree$ using color feature vectors extracted from 40,000 images. The results show that the SOM-based $R^{*}-Tree$ outperform both the SOM and $R^{*}-Tree$ due to reduction of the number of nodes to build $R^{*}-Tree$ and retrieval time cost.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.175-178
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• 1995

기존이 연속 출력 분포형 HMM은 시계열의 과도적 변화에 대하여 표현 능력이 부족하다는 단점이 있다. 이것을 보완하기 위해 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 반영하기 위한 특징 파라메타로서 여러 개의 프레임을 결합하여 세그멘트를 구성하여 각각에 대해 한 개의 벡터를 만들었다. 이것을 그대로 이용하면 세그멘트의 프레임수에 대응하는 파라메타의 차원수가 증가하기 때문에 학습 데이터가 불충분한 경우 모델의 파라메타를 잘 추정할 수 없으므로 K-L 전개로서 파라메타의 차원을 압축하여 파라메타수를 감소시켰다. 인식실험은 한국어 단음절에 대하여 멜켑스트럼ㅇ르 K-L 전개로 압축한 벡터를 이용한 결과와 멜켑스트럼, 멜켑스트럼 선형회귀계수를 파라메타로 이용한 경우를 비교하였다. 실험결과 K-L 전개로 압축한 벡터만을 이용한 경우는 멜켑스트럼 + 선형회귀계수를 파라메타로 이용한 경우보다 인식율이 낮앗으나 멜켑스트럼 + K-L 전개로 압축한 경우와 거의 동등한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.225-228
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• 2002

본 논문에서는 화자인식을 위하여 강인한 주성분 분석법(Robust Principal Component Analysis)을 갖는 화자인식 방법을 제안하였다. 강인한 주성분 분석법은 특징벡터들의 outlier가 존재할 경우 k-차원으로 줄이면서 강인한 화자 모델을 만들기 위하여 사용한다. 기존의 PCA 방법은 순수한 화자의 정보가 잡음 등의 outlier에 의해 손상될 수 있으므로, 강인한 주성분 분석법을 사용하여 outlier의 영향을 감소 시켰다. 화자 별로 k-차원 diagonal GMM 학습시 mixture 수를 적응시켜 데이터 저장 공간을 최소화하였다. 200명의 고립 숫자음을 사용하여 기존의 diagonal GMM 방법과 제안된 방법을 실험한 결과, 제안된 방법에서 약 $1.5\%$더 높은 인증률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.267-269
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• 2020

입모양 인식(Lip Reading) 기술은 입술 움직임을 통해 발화를 분석하는 기술이다. 본 논문에서는 일상적으로 사용하는 10개의 상용구에 대해서 발화자의 안면 움직임 분석을 통해 실시간으로 분류하는 연구를 진행하였다. 시간상의 연속된 순서를 가진 영상 데이터의 특징을 고려하여 3차원 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)을 사용하여 진행하였지만, 실시간 시스템 구현을 위해 연산량 감소가 필요했다. 이를 해결하기 위해 차 영상을 이용한 2차원 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망 (Long Short-Term Memory) 결합 모델을 설계하였고, 해당 모델을 이용하여 실시간 시스템 구현에 성공하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.590-595
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• 2001

VTree는 개발시간을 감소시키고 실시간 3차원 그래픽스 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 객체지향 OpenGl기반 소프트웨어 개발 툴킷으로 비주얼 시뮬레이션과 가상현실 응용프로그램을 빠르게 구현하게 해주는 개발 환경을 제공한다. 이 논문에서는VTree 툴킷에서 제공해주는 다양한 특징들을 소개하고, 이 특징들을 이용하여 구현한 비행 시뮬레이션의 구현과정을 기술한다. 본 연구팀에서 구현한 시뮬레이션의 구현내용은 비행기의 수직 360도 회전비행, 수평 360도 회전비행, 여러 비행기의 교차비행 외에 몇 개의 동작들을 구현하였다. 몇 가지 비행 동작을 구현하는 과정에서 VTree 툴킷을 사용한 방법을 기술하며, 구현과정에서 발생된 몇 가지 문제점들과 향후 연구과제를 소개하는 것이 이 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.421-424
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• 2011

최근에 스마트폰이 발달하고 대부분의 모바일 기기에 카메라가 달리면서 카메라를 이용한 애플리케이션 또한 늘어나고 있는데 기존의 PC상에서 로고 인식등을 위해 사용되는 SURF를 이용한 이미지 매칭에는 유클리드 거리 계산을 사용하고 있다. 그러나 이 방법으로는 PC보다는 사양이 낮은 모바일 기기에 적용하기에는 기존에 사용하고 있는 방법이 인식할 이미지마다 모든 특징점을 비교하는 방법을 사용하기 때문에 연산량이 높은 편이다. 본 논문에서는 미리 인식할 이미지를 뉴럴넷에 학습시킨 뒤, 뉴럴넷을 필터링으로 사용하여 일부의 특징점만을 비교해 연산량을 줄여서 속도를 향상시키는 방법을 제안하였으며 이를 이용하여 대략 30%가량의 성능 향상이 나타난 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.220-225
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• 1997

졸음에 의한 순간적 과오는 자동차운전을 비롯한 각종 산업안전에 인명피해를 포함하는 치명적 손실 을 수반한다. 따라서 이분야에 대한 연구가 국내를 포함한 전세계에서 활발히 진행되어 상업화가 추진 중이다. 그러나 이러한 연구는 실용적 차원에서 주로 피부전기활동(Electrodermal Activity: EDA)과 눈 깜박임 등의 측정방법에 의존하고 있으며 졸음의 첫 지시치로서 중요하고 객관적인 각성-졸음 과도기 뇌파를 포함하는 수면 다원생리신호 측정에 관한 연구는 이 방법이 피험자에게 구속성을 주고 측정 자체가 까다로워서 현실적으로어려운 실정이다. 본 연구에서는 그 동안 Medilog SAC847 Polysomnography를 이용한 수면에 관련된 종합적 생리신호를 측정.분석 연구해온 경험을 토대로 정상적인 성인의 각성-졸음 과도기 생리신호특징으로서 뇌전도(Electroencephalogram:EEG), 턱 및 다리근전도(Electromyogram:EMG), 심전도( Electrocardiogram:ECG), 안전도(Electrooculogram:EOG) 등을 종합적으로 분석한 결과 졸음상태가 각성상 태에 비하여 EEG의 주파수는 감소하고, EMG와 ECG의 진폭은 줄어들고, EOG에서는 느린 안구운동의 특징을 갖는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.4
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• pp.217-221
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• 2013

Recently, researches for methods of generating binary feature descriptors have been actively done. Since matching of binary feature descriptors uses Hamming distance which is based on bit operations, it is much more efficient than that of previous general feature descriptors which uses Euclidean distance based on real number operations. However, since increase in the number of features linearly drops matching speed, in applications such as object tracking where real-time applicability is a must, there has been an increasing demand for methods of further improving the matching speed of binary feature descriptors. In this regard, this paper proposes a method that improves the matching speed greatly while maintaining the matching accuracy by splitting high dimensional binary feature descriptors to several low dimensional ones and sequentially analyzing their partial Hamming distances. To evaluate the efficiency of the proposed method, experiments of comparison with previous matching methods are conducted. In addition, this paper discusses schemes of generating binary feature descriptors for maximizing the performance of the proposed method. Based on the analysis on the performance of several generation schemes, we try to find out the most effective scheme.