Kim, Do-Gun;Park, Seung-Kyu;Choi, Woo-Young;Jeon, Gwang-gil
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.757-759
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2017
현대인들은 삶을 영위하기 위해 매우 바쁘게 생활한다. 아이러니하게도, 이로 인해 자신의 건강은 챙기기 쉽지 않다. 특히 치아 쪽은 건강검진에도 포함되어 있지 않아 더욱 그렇다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 충치를 판단해주는 플랫폼을 제안한다. 실시간으로 사용자의 구강 안을 촬영한 영상에서 충치, 아말감, 골드 크라운 이렇게 세 가지 치아의 상태를 구분하여 검출한다. 치아의 종류를 판단하는 기술은 딥러닝을 이용하였다. 딥러닝 학습모델이 치아 판별기로써의 기능을 다하려면 충분하게 많은 각 종류의 치아 데이터가 필요하다. 따라서, 인터넷, 학술 자료 등을 활용하여 수집했다. 이 시스템을 혈압측정기, 신장계와 같이 공공장소에 설치함으로써 사용자 스스로 치아의 상태를 확인 할 수 있을 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.279-286
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2004
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.7
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pp.24-30
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1993
In this paper, a new method is proposed to recognize a character from its similar characters, which are selected by pattern matching method in Korean character recognition. This new method, which couples the merits of already suggested methods, can choose the character to be in the candidate set and discriminate it from the others correctly. To evaluate performance of this algorithm, we used 15 kinds of different laser printer fonts and obtained about 97% of recognition rate.
Kim, Seong-Kun;Yang, Hac-Jin;Lee, Kang-Hee;Choi, Kwang-Hee
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.24
no.6
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pp.538-544
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2012
Analysis of thermal performance is required for the economic operation of turbine cycle of power plant. We developed corrective model of main feed water flow which is the most important parameter for the precise analysis of turbine cycle performance. Classification model for the identification of feed water flow measurement status was applied to increase the suitability of the corrective model. We used neural network and support vector machine to develop estimation model of main feed water flow with more generalization capability. The estimation model can be used practically to evaluate corrective performance of turbine cycle plant.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.909-912
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2006
This paper examined the applicability of convex hull, which is defined as the minimal convex polygon including all points, to assessment model for effective region. In order to validate the applicability of the convex hull to assessment model for effective region, a genetic algorithm was adopted as a optimum technique, and an artificial neural network was adopted as a prediction model for material properties. The mix-proportion obtained from the proposed technique is more reasonable than that obtained from previous work.
일반적인 CAD/CAM 시스템을 이용해서 생성한 NC-code는 오류의 가능성의 항시 내포되어 있으므로, 실 가공하기 전에 NC-code의 불량 여부를 검사할 필요가 있다. 본 논문에서는 Z-map 형태의 계산모형을 이용한 모의가공의 계산방법을 볼엔드밀, 평엔드밀, 라운드엔드밀에 대해서 도식적으로 설명하였다. 또, 모의가공 된 형상만으로 NC-code의 불량 여부를 검사하는 자체적인 검사방법과 모의가공 된 형상과 설계형상을 비교해서 불량여부를 판별하는 비교 검사방법을 제시하였다. Z-am 모델을 모의가공과 가공형상의 검증에 사용하면, 빠른 속도로 실제가공 상황을 재현 할 수 있고 육안 검증을 포함한 다양한 수치적 검증이 가능하다. 또, 간단한 데이터 구조이므로 필요한 앨고리즘을 효율적이고, 로버스트하게 구현할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.313-315
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2006
본 연구에서는 실내에서 입력받은 영상의 조명과 크기 변화 등에 강인한 얼굴 검출 기법을 소개한다. 제안된 얼굴 검출 기법은 후보 영역 선정 과정과 얼굴패턴 검출 과정, 얼굴 영역 보정 과정으로 이루어진다. 후보 영역 선정 과정에서는 조명보정과 색상 필터, 움직임 필터를 이용하여 얼굴패턴의 후보 영역을 선정한다. 얼굴패턴 검출 과정에서는 CNN을 이용하여 특징을 추출하고, WFMM 신경망을 이용하여 얼굴 패턴을 검증한다. 얼굴 영역 보정 과정은 형태학적 연산 등의 영상 처리를 이용하여 눈 영역과 입술 영역의 위치를 판별한 후 최종적인 얼굴 영역을 결정한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.317-319
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2000
문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.971-974
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2004
게임 산업은 게임콘텐츠의 개발 및 활용을 통한 오락성과 대중성을 특징으로 하는 종합 엔터테인먼트 산업이며, 주변 산업과의 연관성이 높아 부가가치 창출이 용이한 21세기 미래 산업이다. 이러한 게임제작의 궁극적인 목적은 수요자가 만족하는 게임을 개발하여 최대한 많이 판매하는 것이므로 하나의 게임 나아가서는 게임산업의 경쟁력을 높이기 위해서 게임 공급자나 수요자가 만족하는 게임을 제작 및 개발할 수 있도록 기존 또는 향후 개발되는 게임의 만족도를 정량적으로 평가할 수 있는 모델 개발이 필요한 실정이다. AHP기법을 통하여 게임개발에 필요한 게임경험요소에 대한 설문조사 및 자료조사를 통하여 게임콘텐츠를 평가할 수 있는 경험요소를 도출하고 이 게임경험요소들이 차지하는 비중을 판별하여 영향을 끼치는 요인의 내용과 그 크기를 평가할 수 있는 방법으로서 기여하고자 한다.
본 논문은 고차 뉴런의 문제점으로 지적되고 있는 뉴런이 방대하게 증가하는 문제를 해결하고자, 최적의 뉴런을 생성하고 생성되어진 고차 뉴런 중 일정 비율로 뉴런의 연결강도를 도태시켜 감에 따라 네트워크상에 나타나는 특성을 비교하였다. 본 논문은 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵의 고차 뉴런부에 일정 비율로 연결강도를 도태한 후 인식률을 얻는 형태로 시뮬레이션을 하였다. 특히, 종래 형태의 고차 뉴런을 이용한 Kohonen 자기 조직화 맵의 알고리즘을 변형없이 사용하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하기 위해 2차 뉴런만을 생성한 네트워크 구조 위에 입력 데이터의 특징을 유지하고 고차 뉴런의 특징을 더욱 활성화하기 위해 일정한 양의 연결강도를 도태시킴으로써 출력면에서 국소집중 반응에 의한 정확한 인식률 향상 등을 조사하는 시뮬레이션을 하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 60개의 데이터로 이루어진 금속 소나 음데이터와 암석 소나 음 데이터를 이용하여 금속인지 암석인지를 판별하는 시뮬레이션을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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