• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2317-2328
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• 1997

본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.274-274
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• 2007

1)모바일 로봇의 위치인식기술; 모바일 로봇의 위치인식 방법, 특징, 개발동향 소개 2)In Door GPS;모바일 로봇의 위치인식기술의 하나인 Active beacon system에 대해 소개하고 이를 구현하기 위한 방법, 특징, 개발 동향 소개 (주)나인티시스템에서 개발한 초음파 및 RF를 이용한 위치인식기술인 iGS를 소개함 3)iGS의 구현 방법;iGS에 적용된 알고리즘 및 이의 구현 결과 소개 4)적용사례 및 응용분야; iGS의 작용 사례 및 응용 분야 소개 5)문제점 및 개선 방향; iGS의 문제점 및 개선 방향 소개

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1004-1012
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• 2007

본 논문에서는 HSI 정보와 신경 망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징영역을 이진화한 후에 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.99-101
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• 2017

최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1536-1539
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• 2013

3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.393-398
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• 2005

본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권2호
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• pp.96-100
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• 2006

본 논문은 위성의 자세정보를 획득하는 센서로서 과학기술위성2호에 장착하기 위해 개발 중인 이중 머리 별 추적기를 소개한다. 대부분의 별 센서는 위성의 한쪽 방향만 지향하기 때문에 태양 및 지구 영역으로 지향할 경우 별 인식이 불가능하다. 그래서 시스템은 두개의 카메라를 직각의 방향으로 지향하여 동시에 두개의 영상을 입력 받고 하나의 영상에서 별 인식을 실패할 경우 다른 영상에서 별 인식을 수행하여 별 인식률을 높이도록 구현하였다. 논문에서는 이중머리 별 추적기의 시험모델을 소개하고 별 인식 및 별 추적 알고리즘을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.206-209
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• 2004

사람의 지문은 그 인식성능과 종생불변성 및 만인부동성으로 인하여 신원인증을 위한 생채인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 '자기-비자기' 구별과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상으로부터 추출된 특징점과 방향성분에 기반하여 만들어지는 자기공간(self-space)에 기반하여 이루어지는 1차 매칭과, 특징점의 기하학적 구조에 의하여 구성되는 로컬구조(local structure)에 의하여 구성되는 로컬구조에 의해 수행되는 2차 매칭의 두 단계로 구성되어 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.167-168
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• 2019

최근 스마트폰 잠금 해제 방법으로 암호화 기술을 사용하여 다양한 알고리즘이 채택하고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술로 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방법에는 지문인식, 얼굴인식 및 홍채인식 등이 포함한다. 본 연구에서는 이미 상용화된 생체인식 기술 및 패턴인식 및 암호입력 방법을 평가항목으로 선정 하였다. 평가항목은 지문인식, 얼굴인식 홍채인식, 패턴인식 및 암호 입력방법 등 다섯 가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 알고리즘을 기반으로 계층적 분석 방법론을 바탕으로 스마트폰 사용자의 암호화 알고리즘 선호도를 분석하였다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.229-231
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• 2003

일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.