• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.443-446
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• 2000

인간은 일상 생활에서 제스처, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용하여 수많은 정보를 전달한다. 따라서 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축하기 위해서는 제스처 인식에 관한 연구가 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 시퀸스의 각 영상들이 가지고 있는 정적인 양이 아닌, 영상과 이웃하는 영상들의 변화량을 수치적으로 측정하고 이를 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 은닉 마르코프 모델(HMM : Hidden Markov Model)을 이용하여 인식하는 방법을 소개한다.

• Maritime Security
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• v.1 no.1
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• pp.31-59
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• 2020

The purpose of this study is to clarify why Russia has changed its position on the Caspian Sea Convention to allow cross-Caspian routes. The theory that explains Russia's change of position on Eurasian integration suggests isolation from the West and rising political and economic importance in the Asia-Pacific as cause, but fails to explain the cause of the change in position that could allow Western influence. Thus, this article suggests that a change in Russia's perception on expanding Eurasia's influence as the cause of the change on its position on the Caspian Sea.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2280-2282
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• 2003

신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.115-123
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• 2021

This study aims to analyze the changes in public perception of abandoned dogs through big data analysis. Data from January 2017 to July 2020 were collected to analyze how the quantitative change in social issues with abandoned dogs as a keyword had an effect on public perception of abandoned dogs, and factors that influence positive/negative perceptions. As a result of the study, it was confirmed that the number of stray dogs and the number of documents related to stray dogs had a positive correlation, and specific time series changes were found through various analysis techniques such as text mining, network analysis, and sentiment analysis. This study will have significance as basic data that can be used for policy establishment or other research on abandoned dogs. we hope it will help to solve problems so as to improve awareness of abandoned dogs and develop a sense of responsibility.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3683-3693
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• 1999

Most recognition methods of car licence plate have difficulties concerning plate recognition rates and system stability in that restricted car images are used and good image capture environment is required. To overcome these difficulties, I proposed a new recognition method of car licence plates, in which both intensity variation and color information are used. For a captured car image, multiple candidate plate-bands are extracted based on the number of intensity variation. To have an equal performance on abnormally dark and bright Images. plate lightness is calculated and adjusted based on the brightness of plate background. Candidate plate regions are extracted using contour following on plate color pixels in oath plate band. A candidate region is decided as a real plate region after extracting character regions and then recognizing them. I recognize characters using template matching since total number of possible characters is small and they art machine printed. To show the efficiency of the proposed method, I tested it on 200 car images and found that the method shows good performance.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.420-424
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• 2005

정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 웹 정보의 양이 커질수록 이의 구조화 노력은 점증될 수밖에 없다. 본 논문의 목적은 웹을 유향그래프로 인식하고, 특히 웹 사이트에 초점을 맞추어 웹의 시작페이지(default page)와 이를 제외한 모든 페이지에 대해 최적구조화를 수행하되, 각 개별 웹 페이지를 하나의 종점(terminal page)으로 정의하고, 시작 페이지로부터 각 페이지로의 최적의 경로를 찾아내면서 전체 site의 비용을 최소화할 수 있는 구조를 탐색하는 것이다. 또한 라그랑지안 릴렉세이션을 적용하여 경로 제약조건의 변화에 대해 효율적인 최적해의 변화를 검증하며, 웹의 구조적분석에 적합한지 여부를 적용하는 것이다. 본 연구에서는 웹에 대해 최적화 모델링을 입안 및 분석하였으며, 실험으로서 입안된 모델을 최적화 툴에 적용하여 최적구조화에 부합되는 결과를 얻을 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.201-203
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• 2013

본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.171-179
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• 2013

Recognition and image processing technology depends on illumination variation. One of the most important factors is the parameters of algorithms. When it comes to select these values, the system has different types of recognition accuracy. In this paper, we propose performance improvement of the eye tracking system that depends on some environments such as, people, location, and illumination. Optimized threshold parameter was decided by using reinforcement learning. When the system accuracy goes down, reinforcement learning used to train the value of parameters. According to the experimental results, the performance of eye tracking system can be improved from 3% to 14% by using reinforcement learning. The improved eye tracking system can be effectively used for human-computer interaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.16-18
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• 2002

고속 회로 합성에 있어서, Wallace 트리 스타일은 연산을 위한 가장 효율적인 수행 방식의 하나로 인식 되어졌다. 그러나, 이러한 방법은 빠른 곱셈기의 수행이나 여러가지 연산수행 에 있어, 입력 시그널을 고려하지 않은 일반적인 구조로 수행되어졌다. 본 논문은 연산기에 있어서 이러한 제한점을 극복하는 문제를 다룬다. 우리는 캐리-세이브 방법을 덧셈, 뺄셈, 곱셈 이 혼합되어 있는 일반적인 연산 회로에 적용한다. 그 결과 효율적인 회로를 생성하며, 시그널 들의 임의의 시그널 스위칭 변화에 대해 회로의 전력 소모를 최적화 한다. 우리는 이러한 최적화 방법을 여러 디지털 필터에 적용시켜 보았고 이는 기존의 비트 단위가 아닌 캐리-세이브 수행방법보다 상당한 양의 전력 소모의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.458-460
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• 2000

본 논문에서는 유전자 알고리즘(GA)과 Support Vector Machine(SVM)을 결합하여 사용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 SVM을 이용한 얼굴 인식 연구에서는 얼굴 전체 영상을 SVM의 입력벡터로 사용하는데 반해, 본 연구에서는 GA를 이용하여 얼굴 영상 중에서 개인별로 식별 능력이 우수한 특징들만을 선택하여 이를 SVM의 입력벡터로 사용한다. 조명, 표정, 안경 착용 등 다양한 변화가 있는 Yale 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 얼굴 전체 영상을 사용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다. 또한 제안된 방법에 의한 얼굴 인식 시스템은 각 개인별로 식별력이 우수한 특징들만을 저장하므로, 얼굴인식 시스템을 구성하기 위해 저장될 정보의 양이 현저하게 감소하게 된다.