• 월간낙농육우
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• 제17권1호통권177호
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• pp.96-100
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• 1997

• 월간한국양록
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• 제2권3호통권8호
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• pp.54-58
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• 1997

• 월간 양돈
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• 제15권7호통권167호
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• pp.152-155
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• 1993

• 월간양계
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• 제10권6호통권104호
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• pp.49-49
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• 1978

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 춘계학술발표논문집
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• pp.252-256
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• 2002

정보통신의 발전으로 많은 정보들이 디지털화되면서 각종 시설과 개인영역 등에 대한 보안의 필요성이 커지고 있다. 이와 관련해서 보안을 위한 신원확인과 인증 기술들이 소개되고 있으며 그 중 하나의 방법으로 생체인식이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 생체인식에 관해 알아보고 생체인식의 단점을 보완한 다중 생체인식의 기술과 어느 보안수단보다도 적극적인 보안수단으로 가치를 평가받고 있는 ‘무형 인프라’위에서 또 하나의 인프라로 잡아가는 PKI 이 두가지 기술을 결합하여 새로운 보안수단으로서의 방향에 관해 연구하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1987년도 학술발표회 논문집
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• pp.70-74
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• 1987

본 논문은 화자독립 고립단어 인식에 있어서 LP 모델의 문제점과 그 해결 방안으로서 cepstrum 영역에 있어서 lifter를 이용한 해결에 대해서 고찰하였다. 한편, 각 인식 단어의 기준 패턴을 구하기 위한 방법으로서 집단화의 방법에 대해 논하였다. 집단화의 방법으로서는 UWA 방법과 K-iteration 방법을 변형시킨 KMA 방법을 제시 비교하였다. 인식 실험결과 정현파 lifter와 KMA의 집단화 방법을 사용하였을 때 95%의 최고 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.396-398
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• 1998

본 논문에서는 필기 한글 문자의 오프라인 인식 기술에 관련하여 최근 5년 동안 발표된 연구 사례를 종합하여 향후의 연구자들이 연구 방향을 설정하고 방법론을 개발하는데 도움이 되도록 함음 물론, 당 분야 연구의 발전 방향을 모색하고자 한다. 사례 조사의 범위는 필기 한글 문자 인식에 관련된 문자 데이터베이스, 낱자 인식, 단어 인식의 세 가지 핵심 요소 기술로만 국한하였으며 이들 각각에 대한 향후 연구의 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.127-128
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• 2016

본 연구의 목적은 경찰공권력에 대한 인식수준이 범죄안전감에 미치는 영향력을 검증하는 것에 있는데 범죄에 대한 인식을 범죄 두려움을 중심으로 연구하는 경향성을 탈피하여 연구안전감으로 조사하였다는 점이 선행연구와 차별화되며 분석결과 경찰의 범죄대응만족도와 국민의 기초법질서준수인식이 높을수록 그리고 공권력침해수준이 낮을수록 범죄로부터의 안전감을 높게 인식하는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1803-1804
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• 2007

개인 사용자의 정보보호를 위한 키보드 타이핑 패턴 인식기를 개발한 바 있었다. 키보드 타이핑 패턴의 스케일링 방식에 따라 신경망 인식기의 성능이 차이가 있을 것이라 기대되어 본 연구에서 이를 수행하였다. 총 3 종류의 방식을 이용하여 스케일링을 하였으며, 그 영향을 인식기의 예측에러, 제 1종과 2정의 인식에러측면에서 분석하고 평가하여 최적의 스케일링 방식을 결정하였다.