• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.585-594
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• 2007

The back propagation algorithm took a long time to learn the input patterns and was difficult to train the additional or repeated learning patterns. So Aleksander proposed the binary neural network which could overcome the disadvantages of BP Network. But it had the limitation of repeated learning and was impossible to extract a generalized pattern. In this paper, we proposed a dynamic 3 dimensional Neuro System which was consisted of a learning network which was based on weightless neural network and a feedback module which could accumulate the characteristic. The proposed system was enable to train additional and repeated patterns. Also it could be produced a generalized pattern by putting a proper threshold into each learning-net's discriminator which was resulted from learning procedures. And then we reused the generalized pattern to elevate the recognition rate. In the last processing step to decide right category, we used maximum response detector. We experimented using the MNIST database of NIST and got 99.3% of right recognition rate for training data.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1805-1806
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• 2008

PCA변환에 의한 다중패턴 홀로그램의 패턴정합 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 다중패턴 홀로그램의 패턴정합과정에서 공간영역과 주파수영역에서의 PCA변환과정을 통해 패턴정합을 수행함으로써 두 영역간의 유사도결과를 비교한다. 기존의 CGH방법에 근거하여 주파수 변환을 적용하여 패턴이 생성되고, 이때 주파수영역에서의 패턴매칭시 두 영상간의 유사도판별을 보다 정확하게 하고자 PCA변환에 근거한 정합방법을 수행하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.7
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• pp.4405-4410
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• 2015

Two-dimensional displacements are obtained from the sandwiched patterns, which superpose two linearly-periodic patterns orthogonally, respectively. The transparent top pattern is identified by deflection of the laser beam due to a difference of refractivity and the opaque bottom pattern is identified by deviation of the beam intensity due to a difference of reflectance. In the sample setup, the top pattern made up of build-up film is manufactured by UV laser machining and the bottom pattern is manufactured by ultra-precision trench machining and deposition for aluminum plate. The proposed decoding method is verified experimentally using the $10{\mu}m$ equally spaced sample patterns and the devised optical system. The Korea Academia-Industrial cooperation Society.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.69-77
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.61-68
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.15-22
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• 2017

With the advance of Internet Technology, various social network services are created and used by users. Especially, the use of smart devices makes that multimedia contents can be used and distributed on social network services. However, since the crime rate also is increased by users with illegal purposes, there are needs to protect contents and block illegal usage of contents with multimedia forensics. In this paper, we propose a multimedia forensic technique which is identifying the video source. First, the scheme to acquire the sensor pattern noise (SPN) using morphology filtering is presented, which comes from the imperfection of photon detector. Using this scheme, the SPN of reference videos from the reference device is estimated and the SPN of an unknown video is estimated. Then, the similarity between two SPNs is measured to identify whether the unknown video is acquired using the reference device. For the performance analysis of the proposed technique, 30 devices including DSLR camera, compact camera, camcorder, action cam and smart phone are tested and quantitatively analyzed. Based on the results, the proposed technique can achieve the 96% accuracy in identification.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.2
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• pp.9-20
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• 1998

In this paper, a new distance relaying scheme is proposed. Artificial neural networks are applied to the distance relaying system composed of pattern recognition based. The proposed distance relaying scheme has two blocks of pattern recognition stages to estimate the fundamental frequency and to classify the fault types. In the first block, a filtering method using neural networks called a neural networks mapping filter(NMF) is presented to efficiently extract the features. And in the sec'ond block, the estimator called neural networks fault pattern estimator(NFPE) is also presented to classify the fault types by the extracted effective features obtained from NMF. Each block of these applied schemes is trained by back-propagation algorithm of multilayer perceptron and show the fast and accurate pattern recognition by ability of multilayer neural networks. The test result of this approach are obtained the good performance from the fault transient wave signals of EMTP(e1ectromagnetic transients program) in the various fault conditions of power systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.474-477
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• 2010

본 논문에서는 패턴인식을 이용한 의류의 결함을 자동으로 탐색하는 시스템을 설계하였다. 이는 히스토그램을 기반으로 하여 영상의 특징을 추출하고 템플릿 매칭을 이용해서 패턴을 추적하도록 하였스며, 또한, SSIM(Structural Similarity) Index를 통해 추적된 패턴과 원 패턴의 유사도를 HVS(Human Vision System)을 기준으로 하여 결함을 판별할수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.327-330
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• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1502-1505
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• 2015

디지털 처리 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 장치 및 소프트웨어의 활용도가 증가하고 있다. 특히 이들 장치 및 소프트웨어는 저비용으로 고품질 및 고성능을 갖는 형태로 발전하고 있다. 그러나 본래의 의도와 다르게 불법적인 목적으로 디지털 획득 장치를 이용하는 범죄가 증가하고 있으며, 본 연구팀에서는 이를 차단하기 위하여 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별 기술을 연구해오고 있다. 최근 다양한 범죄에 있어서 동영상이 증거 자료로 활용되고 있으며, 본 논문에서는 동영상에 적용이 가능한 디지털 영상 획득 장치 기술을 연구하는데 있어서 동영상이 갖고 있는 프레임별 특성에 따른 판별 성능에 대하여 실험하고 분석하였다. 실시간으로 촬영한 동영상의 경우 B 프레임이 포함되지 않아, I 프레임과 P 프레임, 그리고 두 프레임을 함께 사용하여 각각에 대한 판별 성능에 대한 비교를 수행하였다. 그 결과 I 프레임과 P 프레임의 차이에 의한 성능의 차이는 있었으나, 장치 판별에 대한 영향은 충분히 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다.