• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.433-437
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• 2003

체계를 개발하기 위한 목적뿐만이 아니라 BPR, 예산측정, 효과도 분석 등 다양한 분야에서 이용하기 위한 구조가 제안되었으며 그러한 구조를 위한 프레임워크들이 전사적 차원에서 개발되고 있다. 또한, 여러가지 프레임워크를 기반으로 특수한 목적에 따라 구조의 테일러링하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 기존의 미 국방성 구조 프레임워크와 프레임워크의 테일러링한 방법들을 살펴보고 장단점을 분석한 후 상황인식을 위한 한국형 운용구조를 제안한다. 제안하는 운용구조는 군의 운용현황을 가장 잘 알고 있는 현 업무자가 업무를 분석하고 구조를 작성할 수 있도록 지원하며 체계를 개발하는 업체나 체계구조를 작성하는 체계전문가와의 군의 사용자들간에 의사소통을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 전군적인 차원에서 상황을 인식하는 업무에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 판단하여 보았으며 제안하는 방법에 대한 분석은 미 카네기 멜론 대학에서 제안한 ATAM(Architecture Tradeoff Analysis Method)에 따라 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.134-137
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• 2004

지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상창을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용시킬 수 있다 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.123-134
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• 2006

In this research paper, We have proposed an interpretation structure concerned with context-awareness which is essential to provide intelligent service. The proposed model has an interpretation structure that integrated information of both external and internal context, and been designed to keep independency between context information and application service. To verify the interpretation structure that proposed, we established a test bed (Ubi-Class) in which the concept of context awareness has been introduced to the existing class room, and constituted a scenario, and tested whether intelligent service is performed according to context interpretation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.148-153
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• 1989

본 논문에서는 광 상관기 (optical correlator) 에 의한 한글문자 분리 인식의 한 방법을 제안하였다. 효율적인 분리 인식을 위해서 병렬 나무 (tree) 구조로부터 입력 신호를 두 방향으로 병렬 처리하여 각 방향으로 자음과 모음을 따로 분리시켜 2단계 만에 인식한 뒤 이들을 위치에 따라 조합하여 문자 분리 인식하도록 하며, 아울러 이러한 병렬 나무구조의 각 단계에서 필터 합성시 MACE (minimum average correlation energy) 개념을 이용하여 광 상 관평면상에서 부엽의 문제를 줄이고, 실제 광 시스템에서 생길 수 있는 왜곡을 학습표본에 포함하여 광 상관기 시스템에 의한 실질적인 한글 문자의 왜곡에 무관한 분리인식을 하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.747-749
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• 1998

본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬 계산 모델을 제안한다. 음소모델은 continuous HMM에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 knowledge-based approach를 사용한다. 또한 계층구조의 지식베이스상에서 다수의 가설을 처리하기 위해 memory-based parsing기술을 사용하였다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험을 통하여 음성인식 과정에서 발생하는 speech-specific problem의 해를 제공하고 음성인식 시스템의 병렬화를 통하여 실시간 음성인식의 가능성을 보여준다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.951-959
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• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.583-586
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• 2003

보안이 점점 큰 의미를 가지는 요즘, 생체정보를 개인 신분 확인수단으로 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다 생체정보를 이용한 분야로는 얼굴 인식, 지문 인식, 정맥 인식, 홍채 인식 등이 있는데 그 중에서도 홍채는 패턴의 불변성과 개인의 정보로 이용될 수 있을 정도로 다양한 패턴 형태를 이루고 있다. 이러한 홍채를 이용하여 신분을 인식하기 위해서는 불필요한 영역은 배제하고 인식을 위한 특징만을 가지고 있는 영역을 정확히 찾는 것이 중요하다고 하겠다. 또한 인식 시간의 단축을 위해서 특징 데이터의 크기를 줄이기 위한 방법도 고려되어야 한다. 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홍채의 특징이 가장 많이 분포되어 있는 영역을 찾기 위한 전처리 기법과 인식을 위한 신경망에서 인식시간을 단축하면서 인식률을 높일 수 있는 최적의 신경망 구조를 찾아내는 방법을 제안한다.