• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.747-748
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• 2010

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.233-237
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• 2013

이미지 인식은 패턴인식의 중요한 한 연구 분야이다. 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 소개하고, 이의 응용으로 도로 Sign 인식시스템에 적용하여 그 결과를 고찰하였다. 본 논문에서, 우리는 이미지 프로세싱 기술의 도움으로 도로 Sign 의 체계적인 연구를 하였고, 이에 해당하는 알고리즘을 만들었다. 도로 Sign을 인식하기 위하여, 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘 파트와 이미지 인식파트의 두 부분으로 나누어서 기술하였다. 인식실험은 도로 Sign 인식 알고리즘 모델이 스마트 폰에 유용하게 사용될 것과, 그 외 여러분야에 사용될 수 있음을 보여 준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.25-31
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• 2004

본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.80-89
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅이 발전하면서, 스마트 홈 환경에서 개인화 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용한 상황정보 기반의 스마트 홈 개인화 서비스를 제안한다. 제안된 서비스에서는 OSGi 프레임워크 기반의 서비스 이동 관리자, 서비스 관리자, 음성인식 관리자, 위치 관리자로 구성된다. 스마트 홈 공간을 정의하고 정의된 공간에서 가장 많이 사용하는 유닛의 명령어 및 센서 정보, 사용자 정보를 상황정보로 구성하였다. 특히, 본 서비스는 음성인식의 훈련모델과 패턴매칭 분석을 통하여 RFID로 구별하기 어려운 동일한 공간의 사용자들을 구별하고 상황 및 개인 정보를 사용하여 스마트 홈 어플리케이션의 개인화 서비스를 지원한다. 실험 결과, 동일 공간에서 사용자 확인을 통한 OSGi 기반의 자동화되고 개인화 된 서비스가 가능함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.62-69
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• 2019

심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.73-82
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• 2013

In pattern classification, feature selection is an important factor in the performance of classifiers. In particular, when classifying a large number of features or variables, the accuracy and computational time of the classifier can be improved by using the relevant feature subset to remove the irrelevant, redundant, or noisy data. The proposed method consists of two parts: a wrapper part with an improved genetic algorithm(GA) using a new reproduction method and a filter part using mutual information. We also considered feature selection methods based on mutual information(MI) to improve computational complexity. Experimental results show that this method can achieve better performance in pattern recognition problems than other conventional solutions.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권5호
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• pp.725-742
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• 2016

This paper is focused on stiffness ratio effect and a new method to specify the best pattern of piezoelectric patches placement around a hole in a plate under tension to reduce the stress concentration factor. To investigate the stiffness ratio effect, some different values greater and less than unity are considered. Then a python code is developed by using particle swarm optimization algorithm to specify the best locations of piezoelectric actuators around the hole for each stiffness ratio. The results show that, there is a line called "reference line" for each plate with a hole under tension, which can guide the location of actuator patches in plate to have the maximum stress concentration reduction. The reference line also specifies that actuators should be located horizontally or vertically. This reference line is located at an angle of about 65 degrees from the stress line in plate. Finally two experimental tests for two different locations of the patches with various voltages are carried out for validation of the results.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.23-33
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• 2018

A musical sheet is read by optical music recognition (OMR) systems that automatically recognize and reconstruct the read data to convert them into a machine-readable format such as XML so that the music can be played. This process, however, is very challenging due to the large variety of musical styles, symbol notation, and other distortions. In this paper, we present a model for the recognition of musical symbols through the use of a mobile application, whereby a camera is used to capture the input image; therefore, additional difficulties arise due to variations of the illumination and distortions. For our proposed model, we first generate a line adjacency graph (LAG) to remove the staff lines and to perform primitive detection. After symbol segmentation using the primitive information, we use a covariance-matching method to estimate the similarity between every symbol and pre-defined templates. This method generates the three hypotheses with the highest scores for likelihood measurement. We also add a global consistency (time measurements) to verify the three hypotheses in accordance with the structure of the musical sheets; one of the three hypotheses is chosen through a final decision. The results of the experiment show that our proposed method leads to promising results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.748-757
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• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.

• 한국의류학회지
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• 제42권3호
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• pp.474-485
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• 2018

Smart sensors and connected devices have changed the concept of garments along with IT technology convergent garments that transform the performance of basic functions. Various types of products have been researched and developed due to the increased interest in smart clothing; in addition, studies based on physical and mechanical properties have also been actively studied to improve accuracy and reliability. This study represents a basic study for the development of smart textiles based on motion recognition for the surfing practice of beginners interested in IT convergence type. A physical durability evaluation of conductive yarn according to sewing method was later carried out. This study is a conditional specimen sewn with cotton lower thread and 100mm pattern length based on the results of previous studies. The durability of the conductive yarn according to the sewing method was evaluated according to the sewing method. Durability was evaluated by two kinds of repeated strain and abrasion tests. The specimen with applied cotton in a lower thread zigzag pattern 2mm stitch size 100mm stitch length was shown to have the most suitable durability for smart textile.