• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.438-456
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• 2010

홍채 인식은 고유한 홍채 패턴을 이용하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적으로 홍채인식에서 는 홍채 직경이 200 화소(pixel) 이상 되는 고해상도 홍채 영상을 사용하며, 이런 경우 인식률 감소 없이 정확한 홍채 인식 결과를 얻는다고 알려져 있다. 이를 위해 기존의 홍채 인식 시스템들은 줌렌즈 카메라를 사용하지만, 이러한 카메라는 홍채 인식기의 가격과 크기를 증가시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 줌렌즈 카메라의 사용 없이 저해상도로 취득된 홍채 영상에서의 인식 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 방법과 비교하여 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다. 첫째, 기존의 연구에서는 홍채 직경이 200 화소 이하인 저해상도 영상에서의 홍채 인식 성능 감소에 대한 정량적 분석이 진행된 바 없다. 본 연구에서는 홍채 영상의 초점 정도, 눈꺼풀 및 속눈썹 가림 정도의 영향을 배제하고, 홍채 영상의 크기 변화에 따른 인식율의 저하정도를 정량적으로 파악하였다. 둘째, 한 장의 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 홍채 영역의 에지 방향에 따라 개별적으로 다르게 학습된 다중 다층 퍼셉트론을 적용함으로써, 복원된 영상에서의 인식 정확도를 향상시켰다. 원 영상대비 6%만큼의 크기로 축소한 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원한 결과, 제안하는 방법에 의한 홍채 인식의 EER이 기존의 이중선형보간법에 의한 EER보다 0.133% (1.485% - 1.352%) 만큼 감소됨을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1101-1104
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• 1995

Through welding fabrication, user can feel an surficaial and capable unsatisfaction because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup isan urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualititative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1361-1369
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• 1999

다중 물체의 왜곡불변 인식을 위하여 수정합성형태소를 이용한 HMT를 제안하였다. HMT에서 중요한 문제 중의 하나는 오인식을 줄이고 다양한 모양의 왜곡된 물체를 검출하기 위하여 필요한 최적의 형태소를 결정하는 것이다. 제안된 형태소 합성방법은 이런 문제를 해결하는데 적절하다. 한 방법은 집합이론만을 이용하여 참영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이고, 다른 한 방법은 집합이론과 SDF합성법을 이용하여 참영상과 거짓영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 동일 집단의 왜곡된 물체를 인식하고, 다른 집단의 유사한 물체를 구분하여 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.213-213
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• 2016

현재 반도체 산업에서는 디바이스의 고 집적화, 고 수율을 목적으로 패턴의 미세화 및 웨이퍼의 대면적화와 같은 이슈가 크게 부각되고 있다. 다중 패터닝(multiple patterning) 기술을 통하여 고 집적 패턴을 구현이 가능해졌으며, 이와 같은 상황에서 각 패턴의 임계치수(critical dimension) 변화는 패턴의 위치 및 품질에 큰 영향을 끼치기 때문에 포토마스크의 임계치수 균일도(critical dimension uniformity, CDU)가 제작 공정에서 주요 파라미터로 인식되고 있다. 반도체 광 리소그래피 공정에서 크롬(Cr) 박막은 사용되는 포토 마스크의 재료로 널리 사용되고 있으며, 이러한 포토마스크는 fused silica, chrome, PR의 박막 층으로 이루어져 있다. 포토마스크의 패턴은 플라즈마 식각 장비를 이용하여 형성하게 되므로, 식각 공정의 플라즈마 균일도를 계측하고 관리 하는 것은 공정 결과물 관리에 필수적이며 전체 반도체 공정 수율에도 큰 영향을 미친다. 흔히, 포토마스크 임계치수는 플라즈마 공정에서의 라디칼 농도 및 식각 선택비에 의해 크게 영향을 받는 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 Cr 포토마스크 에칭 공정에서의 Cl2/O2 공정 플라즈마에 대해 O2 가스 주입량에 따른 식각 선택비(etch selectivity) 변화를 계측하여 선택비 제어를 통한 Cr 포토마스크 임계치수 균일도 향상을 실험적으로 입증하였다. 연구에서 사용한 플라즈마 계측 방법인 발광분광법(OES)과 optical actinometry의 적합성을 확인하기 위해서 Cl2 가스 주입량에 따른 actinometer 기체(Ar)에 대한 atomic Cl 농도비를 계측하였고, actinometry 이론에 근거하여 linear regression error 1.9%을 보였다. 다음으로, O2 가스 주입비에 따른 Cr 및 PR의 식각률(etch rate)을 계측함으로써 식각 선택비(etch selectivity)의 변화율이 적은 O2 가스 농도 범위(8-14%)를 확인하였고, 이 구간에서 임계치수 균일도가 가장 좋을 것으로 예상할 수 있었다. (그림 1) 또한, spatially resolvable optical emission spectrometer(SROES)를 사용하여 플라즈마 챔버 내부의 O atom 및 Cl radical의 공간 농도 분포를 확인하였다. 포토마스크의 임계치수 균일도(CDU)는 챔버 내부의 식각 선택비의 변화율에 강하게 영향을 받을 것으로 예상하였고, 이를 입증하기 위해 각각 다른 O2 농도 환경에서 포토마스크 임계치수 값을 확인하였다. (표1) O2 11%에서 측정된 임계치수 균일도는 1.3nm, 그 외의 O2 가스 주입량에 대해서는 임계치수 균일도 ~1.7nm의 범위를 보이며, 이는 25% 임계치수 균일도 향상을 의미함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.33-40
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• 2000

본 연구에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상 분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스 캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산 시간이 감소한다는 특징이 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.67-75
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• 1999

본 논문에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산시간이 감소한다는 특징이 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.77-85
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• 2011

생물 및 의학계에서는 생물정보학(bioinformatics)의 데이터 중 혈청 단백질(proteome)에서 추출한 데이터가 질병의 진단에 관련된 정보를 가지고 있고, 이 데이터를 분류 분석함으로 질병을 조기에 진단 할 수 있다고 믿고 있다. 본 논문에서는 혈청 단백질(2-D PAGE: Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis)로부터 암과 정상을 판별하는 새로운 복합분류기를 제안한다. 새로운 복합 분류기에서는 support vector machine(SVM)와 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron: MLP)와 k-최근 접 이웃(k-nearest neighbor: k-NN)분류기를 앙상블(ensemble) 방법으로 통합하는 동시에 다중 부스팅(boosting) 방법으로 각 분류기를 확장하여 부분류기(subclassifier)의 배열(array)으로서 복합분류기를 구성하였다. 각 부분류기에서는 최적 특성 집합 (feature set)을 탐색하기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithm: GA)를 적용하였다. 복합분류기의 성능을 측정하기 위하여 암연구에서 얻어진 임상 데이터를 복합분류기에 적용하였고 결과로서 단일 분류기 보다 높은 분류 정확도와 안정성을 보여 주었다.