• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.569-572
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• 2002

한글을 인식하기 위한 전처리 방법으로 흔히 모음의 종류 및 자음과의 결합 정도에 따라 6가지 유형으로 분류하는 방법을 많이 사용하고 있다. 간 논문에서는 이러한 한글 문자를 인식하기 위한 전처리 과정으로써 한글의 유형을 분류하는 방법에 대한 연구로 계층적인 신경회로망을 도입하여 빠르고 신뢰성 있는 분류 방법을 제안한다. 실험에 사용된 글자는 KS X 1001(KS C 5601) 완성형 글자 2,350개에 대한 굴림, 바탕, 돋움, 궁서 글꼴로 총 9400개의 이미지 파일을 사용하였으며. 이 중 일부는 훈련에 사용하고 나머지는 분류를 위한 테스트 데이터로 사용한 결과 약 94%의 유형 분류율과 개별 패턴을 5.67ms에 분류하는 빠른 분류 속도를 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.191-198
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• 1990

본 논문에서는 문서 자동 인식 시스템에서 다중 카테고리로 모호하게 인식되어 질 수 있는 조합 심볼을 하나의 메타 심볼로 간주하고, 이 심볼을 fuzzy set theory에 기초를 두어 분석을 하였다. 분석 과정에서는 메타 심볼이 갖는 프리미티브들의 기울기와 길이, 프리미티브들간의 연결 및 프리미티브의 위치등의 어트리뷰트들을 이용하였다. 모호성을 내재하고 있는 메타 심볼들을 ACS(Ambiguous Category Set)의 원소로 간주하였으며, ACS의 원소들은 모호성의 원인을 제공하는 부분패턴들을 공동으로 포함하고 있다. 부분패턴을 구성하고 있는 프리미티브를 분리하여 어트리뷰트 값을 측정하고, 정의한 MF(Membership 함수)의 파라메터로 사용하였다. MF에서 얻어진 MFV(Membership Function Value)는 모호한 메타 심볼이 어떤 카테고리로 분류될 수 있는지를 나타내도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.505-508
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• 2004

본 논문은 동적 3-D 뉴로 시스템(A Dynamic 3-D Neuro System)모델을 이용하여 오프라인 필기체 숫자 인식 실험을 하였다. 3-D 뉴로 시스템 모델을 사용함으로써 기존에 교육된 정보를 유지하면서 새로운 정보를 추가할 수 있는 추가학습이 가능했고, 동일한 범주의 정보에 대해서는 반복교육 횟수에 따라 교육정도가 점점 누적되는 반복교육이 가능했다. 교육과정을 통해 누적된 정보로부터 일반화된 패턴(Generalized Pattern)을 도출해 인식시 사용할 수 있었다. 패턴 인식기는 피드백루틴을 통해 미지의 입력이미지를 원형이미지로 복원한 후, 그 결과 데이터를 사용하여 문자를 인식하도록 동작한다. NIST의 MNIST 데이터베이스를 사용해 실험을 하였고, 결과로 $99.0\%$의 정인식률을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.547-549
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• 2003

근래 패턴인식 분야에 서포트벡터머신(Support Vector Machine)이 많이 사용되어지고 있다. 서포트벡터머신이 전통적인 패턴인식 방법론에 비해 우수한 성능을 보이고 있지만. 적은 클래스의 숫자, 문자 인식과는 달리 클래스의 수가 많고. 고정되어있지 않은 얼굴인식에서는 새로운 클래스가 등록될때마다 학습을 반복해야 한다. 그러나, 서포트벡터의 특성상 학습시의 계산의 복접성 때문에 실시간 학습은 사실상 불가능하다. 이에 이 논문에서는 서포트벡터머신을 이용한 실시간 얼굴인식 시스템에서의 빠른 학습방법을 제안했다. 이 시스템은 다중 클래스 인식방법 중 일대다(One Per Class)방법을 채택했으며. 캠브리지(Cambridge) ORL 얼굴 데이터를 임의적로 11개의 실험 데이터 셋으로 변형한 후 실험 및 평가해 본 결과 빠른 학습능력을 보임과 동시에 인식률에서도 별 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.53-55
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• 2015

최근 사용자 인증을 요구하는 시스템들은 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 패스워드를 주기적으로 변경하거나 영문자, 숫자 그리고 특수문자를 혼합한 복잡한 구조를 사용한다. 그러나 패스워드를 관리하는 사용자들은 기억에 의존하고 있으며, 쉽게 기억하기 위해 단순한 패스워드 사용을 선호한다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 사용자 인증에 필요한 패스워드를 주기적으로 변경하고, 복잡한 구조를 갖도록 패턴 기반의 동적 패스워드 생성 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.283-286
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• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• 복식
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• 제66권8호
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• pp.78-97
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• 2016

The purpose of this study is to develop textile pattern designs by utilizing the prototype of traditional culture extracted from cultural resources in order to establish a specialty strategy for local cultural contents. To achieve this, the study selected the Hyojaemunjado as source of Jeju traditional culture. Jeju's Hyojaemunjado is characterized mainly by the creative and unique formativeness of Jeju's character paintings. Character paintings often contained images related to the characters featured inside characters, or composed stroke with symbolic iconography. The main subjects of Hyojaemunjado were stories that alluded to the Confucian virtues. Therefore, the purpose of this study was to remind people of the real meaning of Shin(truth) by developing textile pattern designs, which borrows the tessellation technique for design, and the dominant characteristic of geometric abstraction. This study used theoretical research and empirical analysis. First, the study did the theatrical research on Hyojaemunjado based on literature and precedent studies, and then analyzed the style of expression and formativeness on the Shin character paintings through real analysis of Jeju's Hyojaemunjado kept in Jeju National University Museum. Second, based on the analysis of the style(three-tier composition) and formativeness of Hyojaemunjado, it analyzed the formativeness of the iconography about Shin, i.e. character types(semi cursive style, square style) drawn according to the symbolic meaning, palace, unknown flower, pheasant, tile fish and constellation. Based on analysis of the iconography, it stylized the motives that became available on the Archimedean tiling of tessellation, and then developed the textile pattern designs by arranging the iconographic motives with Platonic tiling and Semi-tiling. The reason why this study borrowed tessellation was to create various visual effects using the size of angle, symmetry and change and joint with simple figure.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.583-588
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• 2009

Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 이에 대응하여, 소프트웨어적 처리에 비해 높은 비교 성능과 재구성이 가능한 유연성을 제공하는 FPGA는 좋은 해결책이다. 그럼에도 불구하고, 고속 네트워크의 등장과 축적되는 공격 패턴들의 증가는 제한된 속도와 공간을 가지고 있는 FPGA에게 부담이 된다. 본 연구는 추가적인 자원 사용을 최소화하고 성능의 극대화를 가져오는 방식으로 접두어 공유 병렬 패턴매치 기법을 제시하고 설계하였다. 실험을 통하여 입력 문자열을 8bit에서 16bit로 증가할 때 성능이 두 배 향상이 되면서 구현을 위해 사용되는 자원은 평균 1.07배 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.