• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.450-453
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• 2003

본 논문에서는 멀티모달 생체인식 시나리오 중에서, 단일 생체 특징에 적용되는 다중 획득 및 매칭이 시스템 성능에 기여하는 효과에 대하여 논의한다. 얼굴이라는 단일 생체 검중 시스템에 본 논문에서 제안한 간단한 다중 획득 및 매칭 결합 방법론들을 적용하였고, 실제적인 평가모델과 데이터베이스를 구축하여 이를 실험하고 결과를 분석하였다 실험결과, 단일 획득 및 매칭 시스템보다 25％ 가량 향상된 우수한 성능을 나타냈으며, 이는 얼굴 검증 시스템 구축에 있어 반드시 고려되어야 할 사항 중에 하나임을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.107-108
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• 2009

본 논문은 다중 프로세서에서의 다양한 실시간 스케줄링 기법을 지원하기 위해 객체 지향적으로 설계된 시뮬레이터를 제안한다. 다중 프로세서 기반 실시간 스케줄링의 특징을 반영한 설계 원칙에 따라 디자인 패턴을 적용하여 시뮬레이터의 재사용성과 확장성을 높였다.

• ETRI Journal
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• 제11권2호
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• pp.4-15
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• 1989

본고에서는 현대 디지틀 전송 분야에서 널리 이용되고 있는 여러가지 전송 방식별 원리 및 특징 등에 대해 고찰하였고, 이를 통해 최근 들어 대두된 동기식 전송기술이 차지하는 위치를 조명해 보았다. 또한 동기식 전송기술의 출현 배경, 망의 기능 및 특징 등의 분석과 함께 발전 전망등을 살펴봄으로써 동기식 다중 전송망과 관련된 전반적인 기술성, 경제성, 방식의 효율성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.57-63
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• 2009

컴퓨터 기반의 영상 데이터베이스의 급격한 증가에 따라 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상분할 알고리즘에 Active Contour, 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(Color Autocorrelogram), 질감 특징으로 CWT(Complex Wavelet Transform), 그리고 형태 특징으로 Hu 불변모멘트를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 영역기반 다중 특징 영상검색 알고리즘을 제안한다. 칼라 오토코렐로 그램은 영상의 H(Hue), S(Saturation) 성분으로부터 추출 하였고, 질감 특징과 형태 및 위치 특징은 V(Value) 성분으로부터 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(오토코렐로그램, Hu 불변 모멘트, CWT 모멘트)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. Corel DB 및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 제안된 영상검색 알고리즘은 94.8%의 정확도와 90.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상검색 시스템에 응용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.37-48
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• 2012

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-686
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• 2020

본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.148-151
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• 2006

본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2172-2175
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• 2003

본 논문에서는 DC 억압능력이 없거나 부족한 코드에 만족할 만한 DC 억압능력을 갖도록 하기 위한 멀티모드코드 방식을 제안한다. 제안한 멀티모드코드는 데이터열의 다중화를 위해 Pseudo Scrambling Technique를 사용하며, 다중화 된 데이터열의 변조를 위해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하는 특징을 가진다. 제안한 방법에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 입력데이터를 2개의 데이터 열로 다중화하고, 2개로 다중화 된 데이터 열에 대해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하여 코드워드로 변환하며, 코드워드로 변환된 2 개의 코드워드 열에 대해 DC 성분이 적은 코드워드 열 하나를 선택하여 변조 스트림으로 출력한다. 본 논문에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 별도의 Redundancy를 부가하지 않고 DC 억압성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.195-203
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• 2012

본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.