• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.809-811
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• 2000

협조행동이 요구되는 다수의 자율이동로봇 시스템에서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 지속적인 환경변화에 적응할 수 있는 고도의 추론능력을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 스스로 학습하여 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시하였다. 강화학습은 동물의 학습방법 연구에서 비롯되었으며, 주어진 목표를 수행하는 과정에서 개체의 행동이 목표를 성취하도록 하였을 때는 그 행동에 보상을 주어 환경의 상태에 따른 최적의 행동방법을 찾아내도록 학습하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 포식자들이 협조행동을 통하여 능동적으로 움직이는 먹이를 잡는 까다로운 문제에 제안한 방법을 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.444-447
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• 2008

사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태 변화가 있어 입력 영상마다 대표 특징을 정확히 찾는 것은 어려운 문제이다. 얼굴의 많은 특징 점 중에서 눈동자 부분은 얼굴 인식 등 다양한 부분에 있어서 얼굴 영역의 특징 점으로 가장 많이 이용되는 특징 점들 중 하나이다. 본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 템플릿 정합을 이용하여 빠르게 눈을 검출하는 방법을 제안한다. 조명과 배경에 강건한 검출 성능을 얻기 위해 눈동자 후보점을 찾아서 초기 개체군 생성에 이용하였으며, 각각의 개체는 템플릿의 기하학적 변환 정보로 구성되어 템플릿 정합에 의해 눈동자가 검출된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.161-163
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• 2010

한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 편리하게 이용하고 있으나, 송출되는 DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 현재 대부분의 디스플레이 장치들은 더 높은 해상도를 지원하고 있으며 따라서 다양한 방법의 영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 특히 휴대용 장비의 경우 연산량 문제로 저품질의 영상을 제공하게 되고 따라서 이용자들의 만족도가 떨어지게 되었다. 일반적으로 주관적인 영상의 품질은 영상 내 개체에 대한 인식률에 따라 결정되며 에지에서의 개체 간 구분이 명확할수록 증가한다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화 방법에서 사용되는 인트라 예측 정보와 Total Coefficient 정보를 이용하여 에지 정보를 추출하고 이에 따라 선택적으로 보간법을 적용하여 최대한 연산량을 줄이면서 선명함을 유지할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.934-936
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• 2004

본문에서는 최근 들어 각광을 받고 있는 패턴인식 방법론인 Support Vector Machine을 이용하여 중국어 개체명을 식별하는 방법을 제안하고자 한다. SVM(support vector machine)은 입력 자질이 많을 경우에도 안정적인 성능을 나타내고 보편적으로 적용할 수 있는 모델을 개발할 수 있는 장점이 있다. 실험에서 어휘. 품사, 의미부류 등 많은 수의 자질을 이용하였다. 실험결과는 본문에서 제안한 방법이 튜닝을 거치지 않아도 좋은 성능을 나타낼 수 있고, 수행 속도도 만족스럽다는 것을 보여주었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.251-253
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• 2008

RFID 태그에 통신 기능이 부가되고 점차 주위 환경을 감지하는 센싱 기능이 부가되면, 능동적으로 정보를 처리하는 지능형 초소형 스마트 센서 네트워크로 발전되어 현재의 고정된 개체 인식 코드 획득 수준에서 다기능 태그에 의한 상황인지 처리 수준으로 진화하여, 개체간 통신 기능을 갖춘 지능형 USN으로 발전할 것으로 전망 된다. ZigBee는 기기간 센서 네트워크를 구성, 단순 제어와 관리를 수행할 수 있는 WPAN의 최적의 기술로 평가 받고 있으며 저 전력, 저가 등의 장점 등으로 시장 성장성이 높은 기술이다. 유/무선 인프라를 확보하고 있는 우리는 ZigBee를 기존, 또는 현재 구축중인 유무선 네트워크와 연결해 다양한 유비쿼터스 서비스를 개발할 수 있는 최적의 테스트베드 환경을 갖추고 있으므로 u-Health의 기반에 꼭 필요한 기술이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.72-74
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• 2019

Hadoop은 대용량 데이터의 분산 처리 응용을 지원하는 프레임워크이다. 이는 마스터 노드와 데이터 노드간에 Map-Reduce 과정을 거쳐 분산 처리를 지원한다. 이에 본 연구에서는 3D 프린팅을 위해 생성한 3D 모델을 프린터가 인식할 수 있는 G-code로 변환하는 작업을 Hadoop에서 수행하였다. 3D 모델은 대개 2차원 개체(페이셋)를 이용하여 표면을 표현하는데, 이 개체를 높이(Z 축)에 따라 슬라이싱한 후각 레이어별로 G-code를 생성하여야 한다. 우선 5대의 컴퓨터에 Hadoop 클러스터를 설치한 후, 대상 3D 모델에 다양한 속성값을 변경하면서 변환작업을 진행하여 Hadoop 프로그래밍의 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.750-751
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• 2019

최근 4차 산업 혁명시대에 이르러 다양한 기술이 급속도로 발전함에 따라 지적 재산권 확보가 중요하게 되었다. 따라서 대표적인 지식재산권의 하나인 특허의 발명 또한 급증하고 있다. 본 논문에서는 특허 데이터에 포함된 기술명 식별을 위해 딥러닝 기반 기술명 분류 방법을 제안한다. 그 결과 특정 분야에서 사용되는 전문 용어에 대한 개체명 식별이 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.97-107
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• 2009

영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.27-32
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• 2005

DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-44
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• 2003

본 논문은 DNA coding 방법과 Genetic Algorithm(GA)을 사용하여 numeric(0~9) 패턴인식 성능을 비교 평가하였다. 이진스트링의 개체 집단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA와, 생체 분자인 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하며, Adenine(A), Cytosine(C), Guanine(G), Thymine(T)등의 4가지 염기를 사용하는 DNA coding 방법을 이용하여 numeric 패턴인식을 수행하였다. DNA coding 방법과 GA의 성능을 비교 평가하기 위해서 selection, crossover, mutation 등의 GA연산자를 DNA coding에 동일하게 적용하였다. 실험결과, DNA coding 방법은 GA보다 효과적으로 패턴인식을 수행하였다. GA에 비해 DNA coding 방법의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 해의 중복성을 가지며, 4가지 염기를 이용하기 때문에 해 표현이 다양함을 가지고 있다.