• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.169-178
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• 2017

최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.

• 보건의료산업학회지
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• 제7권4호
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• pp.131-141
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the long-term care hospital nurse's recognition and performance level of hospital infection control. The subjects of the study were 147 long-term care hospital nurses. The period of data collection was from April 1 to 30, 2013. The data were analyzed by SPSS 19.0 program. The result are as followed; First, the total average scores of the recognition and performance by long-term care hospital nurses of hospital infection control were $4.64{\pm}0.32$ and $4.21{\pm}0.23$. Second, recognition of hospital infection control was significantly different according to position and hospital infection control education experience. Performance of hospital infection control was significantly different according to education level and hospital infection control education experience. Third, there was a positive correlation between the degree of recognition and performance of hospital infection control. Therefore, it is suggested to apply the concrete education program to enhance the recognition in order to improve the performance of hospital infection control of the Long-term hospital nurses.

• 여성건강간호학회지
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• 제8권4호
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• pp.506-520
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• 2002

The purpose of this study is to research the degree of recognition & performance of traditional postpartal care for postpartal women and to provide the basic data for improvement of service in a postpartum care center. The respondents of this study were 100 women of 6 postpartum care centers within a C province from Oct. 20 to Dec. 10, 2000. The instruments of measure were used for collecting data on the degree of recognition & performance of traditional postpartal care developed by the researcher. Data analysis consisted of frequency, percentage, mean, standard deviation, paired t-test, t-test, ANOVA which are calculated by Scheffe test and Cronbach's alpha which is used as a reliance level by using a SPSS-PC+. The results of the study were as follows:1. The average score for the degree of recognition of traditional postpartal care(Sanhujori) for postpartal women was $3.09{\pm}.31$, and they recognized that it was important. The methods which were ranked were as follows; Protecting the body from a harmful state, invigorating the body by the argumentation of heat and avoidance of cold, handling with whole heart, and keeping clean, resting without working, eating well. 2. The average score for the degree of performance of traditional postpartal care (Sanhujori) for postpartal women was $2.81{\pm}.31$, and they performed that it was important, too. The methods which were ranked were as follows; Protecting the body from a harmful state, invigorating the body by the augumentation of heat and avoidance of cold, eating well, handling with whole heart, and keeping clean, resting without working. 3. There were significant differences statistically (paired-t=-8.39, p=.000) of the degree of recognition & performance of traditional postpartal care(Sanhujori) for the postpartal women. The degree of recognition was higher than the degree of performance. So, the recognition of traditional postpartal care (Sanhujori) was higher than the performance of it. 4. There were no statistical differences of the degree of recognition & performance of traditional postpartal care(Sanhujori) among the postpartal women's age, religion, job, educational background, delivery frequency, delivery method or the sex of baby. So, the Characteristics of the respondents were not influenced as far as the degree of recognition & performance of traditional postpartal care(Sanhujori). 5. There were significant differences statistically of the degree of performance of traditional postpartal care(Sanhujori) among the 5 postpartum care centers except 1 postpartum care center(p<.01). So, the recognition of traditional postpartal care(Sanhujori) was higher than the performance of traditional postpartal care(Sanhujori) in the 5 postpartum care centers. But there was performed as good as recognition in only 1 postpartum care center.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.139-151
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• 2020

Entity name recognition is a part of information extraction that extracts entity names from documents and classifies the types of extracted entity names. Entity name recognition technologies are widely used in natural language processing, such as information retrieval, machine translation, and query response systems. Various deep learning-based models exist to improve entity name recognition performance, but studies that compared and analyzed these models on Korean data are insufficient. In this paper, we compare and analyze the performance of CRF, LSTM-CRF, BiLSTM-CRF, and BERT, which are actively used to identify entity names using Korean data. Also, we compare and evaluate whether embedding models, which are variously used in recent natural language processing tasks, can affect the entity name recognition model's performance improvement. As a result of experiments on patent data and Korean corpus, it was confirmed that the BiLSTM-CRF using FastText method showed the highest performance.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.69-73
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.388-394
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• 2010

In this paper the object recognition performance of a photon counting integral imaging system is quantitatively compared with that of a conventional gray scale imaging system. For 3D imaging of objects with a small number of photons, the elemental image set of a 3D scene is obtained using the integral imaging set up. We assume that the elemental image detection follows a Poisson distribution. Computational geometrical ray back propagation algorithm and parametric maximum likelihood estimator are applied to the photon counting elemental image set in order to reconstruct the original 3D scene. To evaluate the photon counting object recognition performance, the normalized correlation peaks between the reconstructed 3D scenes are calculated for the varied and fixed total number of photons in the reconstructed sectional image changing the total number of image channels in the integral imaging system. It is quantitatively illustrated that the recognition performance of the photon counting integral imaging system can be similar to that of a conventional gray scale imaging system as the number of image viewing channels in the photon counting integral imaging (PCII) system is increased up to the threshold point. Also, we present experiments to find the threshold point on the total number of image channels in the PCII system which can guarantee a comparable recognition performance with a gray scale imaging system. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of object recognition performance with 3D photon counting & gray scale images.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제10권1호
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• pp.5-23
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• 2001

The purpose of this study was to analyse the level of recognition and performance of clinical nurses about the prevention of nosocomial infection. Subjects of the study were 425 nurses working at two university hospitals. Self report questionnaires were used to measure the level of recognition and performance about the prevention of nosocomial infection. These instruments had five dimensions of the management of nosocomial infection : hand washing, fluid therapy, foley catheterization, respiratory tract, and aseptic articles. Reliability coefficients of these instruments were found Cronbach's ${\alpha}=.94-.95$. Data were collected from August 1 to August 15, 2000. The results of the study were as follows : 1) The mean score of the recognition scores about the management of nosocomial infection was 3.89. 2) The mean score of the performance about the management of nosocomial infection was 3.42. 3) The mean score of the recognition about the management of nosocomial infection was significantly higher than the performance score(t=25.72. p<.001). 4) There was significant difference in the score of the recognition about managment in nosocomial infection according to nurses working unit(p<.001).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.487-495
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• 2010

바이오인식 (Biometrics) 시스템의 사용이 보편화 되면서 그들의 성능에 대해서 보다 정확하고 안정된 평가를 제공하는 방법이 요구된다. 다양한 바이오 인식 기술 중에서 얼굴인식 기술이 널리 사용되고 있으며 안정적인 얼굴인식 시스템의 개발을 위한 지표를 마련하고 얼굴인식 시스템이 제공해야 하는 성능에 대한 기준을 제시하기 위해서 얼굴인식 시스템의 성능을 평가해야 할 필요성이 커지게 되었다. 하지만 얼굴인식 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소들이 매우 다양하고 복잡하기 때문에 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하는 것은 어려운 일이다. 그렇기 때문에 이러한 환경요소에 대해서 개별적으로 평가하는 것보다 종합적으로 얼굴인식 시스템의 활용 시나리오를 기반으로 평가하는 것이 보다 효율적이고 효과적이다. 이 논문에서는 얼굴인식 시스템에 영향을 미치는 환경변수들을 분석하고 그 환경변수들을 고려하는 얼굴인식 시스템에 대한 평가방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특별히 환경변수들을 개별적으로 평가하는 것이 아니고 그들의 조합을 고려하는 시나리오를 기반으로 평가하는 방법을 제안한다. 또한 일반적인 환경을 가정하는 시나리오 예시를 통해서 얼굴인식 시스템을 종합적인 환경변수를 고려하여 평가하는 것을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.737-742
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• 2013

최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.