• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.69-81
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• 2010

LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 검사하기 위한 촬영환경에 대하여 설명하고, 촬영환경 중 돔 근거리 조명과 점원거리 조명에서의 몇 가지 불량판별 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체를 사용하여 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 불량 판별율 98.32 %와 과검율 4.88 %의 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 1995

선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.83-94
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• 2011

감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.90-95
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• 2009

본 논문은 선형차원감소(Linear Dimensionality Reduction)을 위해 널리 이용되고 있는 특징추출 알고리듬인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 특징추출 알고리듬을 제안한다. 선형판별분석에 포함되는 평균-자료 간 거리 및 평균-평균 간의 거리에 기반한 분산행렬은 역행렬 연산, 계수의 제한 등으로 인하여 계산상의 문제와 추출되는 특징의 수가 제한되는 한계를 가지고 있다. 또한 자료의 집단이 단일 모드의 정규 분포로부터 얻어진 것으로 가정되며 그렇지 않은 경우에 대해서는 적절한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 자료-자료 간의 거리에 기반하고 적절하게 가중치가 추가된 새로운 행렬을 정의하였으며. 이에 기반하여 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 그럼으로써 앞서 선형판별분석의 여러 문제를 해결하고자 시도하였다. 제안된 방법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1049-1056
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• 2010

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 적용하여 각 노드에 분할된 데이터 중에서 최초의 키를 찾는 시간 기준으로 구현한다. 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000으로 고정된 상태에서 SP들의 총수를 1000, 2000, 3000, 4000으로 증가하고 노드 수를 1, 2, 3, 4로 확장하면서 SP들의 총수, 노드 수에 따른 태그 판별 시간을 단일 노드와 비교하면 노드 수가 2개일 때 40%, 노드 수가 3개일 때 56%, 노드 수가 4개일 때 71%로 성능이 향상 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1010-1015
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• 2008

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그 판별 시간을 절감하기 위해서 그리드 환경으로 이식하는 방법을 제안하고, 각 노드 별로 SP를 m/k개로 균등하게 분할하는 균등분할 알고리즘을 적용한 태그 판별 처리 모델을 제안한다. 제안 모델을 그리드 환경에서 동시에 수행한다면 이상적인 경우 태그를 판별하는 시간은 1/k로 감소한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.295-298
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• 2007

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 통해 4개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)에 대한 특징을 추출하고 인식하여 그 결과를 이용하여 감정표현 시스템을 구현한다. 먼저 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용하여 고차원의 영상 특징 데이터를 저차원 특징 데이터로 변환한 후 이를 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis)법에 적용시켜 좀 더 효율적인 특징벡터를 추출한 다음 감정을 인식하고, 인식된 결과를 얼굴 표현 시스템에 적용시켜 감정을 표현한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.323-332
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• 2000

정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따른 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786～51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 떨어져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 두므로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영하므로 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성을 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.243-246
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 공간을 인식한 후 판별된 손동작에 의해 3차원 객체를 제어 할 수 있는 실시간 시스템을 구현 하고자 한다. 스테레오 카메라를 통해 획득한 현재 영상에서 배경 영상을 제거한 후 피부색의 특징을 이용한 이진화를 수행하여 손의 영역을 찾고 관심 영역에 대해서 변이(disparity)를 추정하여 손 영역의 깊이정보를 추가한 3차원 좌표를 실시간으로 얻을 수 있다. 손의 특징 점을 이용하여 손목을 찾고 손동작을 판별한다. 손을 관심 역역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고 이를 가상과 현실이 합쳐진 3차원 증강현실과의 연동을 하게 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템은 손과 카메라의 각도와 손가락의 개수에 따라 평균 손동작 인식률이 83%가 되는 것을 검증하였다.