• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.709-711
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• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.326-329
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• 2012

이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.351-354
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• 2004

본 논문에서는 낱자에서 추출한 특징을 입력으로 사용하는 자소 인식기를 이용한 저해상도 인쇄체 한글 영상의 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6 형식과 기타 형식의 문자, 총 7 종으로 분류한 뒤, 입력 문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위로 구분하여 인식한다. 각 HRU는 낱자에서 추출한 방향각 특징을 입력으로 사용하는 다층 신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층 신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.99%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 15.83%의 오류가 감소한 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.384-387
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• 2011

본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.69-72
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• 2002

화상처리에 의한 수화인식은 손의 움직임에 대한 추적을 통한 그 궤적의 정보를 이용하여 주로 처리하여 왔다. 본 논문에서는 궤적 정보만으로 정확히 인식할 수 없는 수화 단어에 대하여 국소 특징 인식 기법을 통하여 보다 정확한 인식을 행한다. 제안한 방법에 의하여 95%이상의 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.147-154
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• 1991

인간의 인식작용은 인식 주체로서 개인이 갖는 한계 속에서의 인식인바 인식의 근원인 <마음>이 작용하는 바를 도외시 하고는 옳바른 인식에 도달할 수 없겠으므로 인식문제를 다룸에 있어 언어와 논리적인 분석에만 그칠것이 아니라 <마음>의 작용에 대해 주목할 필요가 있다.

• Review of KIISC
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• v.16 no.2
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• pp.37-45
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• 2006

본 고에서는 상황 인식(Context-Awareness)의 의미와 관련 기술을 소개하고, 상황 인식에 바탕을 두고 있는 상황 인식 보안(Context-Aware Security) 기술 동향을 살펴본 다음 그 응용 예를 알아본다. 상황 인식에 관한 연구는 국내외적으로 상당한 연구가 진행되어 왔지만, 상황 인식 기술을 컴퓨터 보안에 응용하는 상황 인식 보안 연구는 최근에야 시작되었기 때문에 본 고를 준비하는데 어려움이 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.992-995
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• 2010

본 연구는 기존의 필름 운영체계에서 PACS 운영체계로 전환 시 업무 변화에 따른 보건소 구성원 간의 인식을 조사하고 이들이 가지고 있는 새로운 업무에 대한 저항감을 줄여 새로운 시스템 도입에 적극적으로 적응할 수 있도록 하여 업무의 효율성을 높일 수 있는 기초 자료를 제공하고자 시행하였다. 연구기간은 2009년 6월1일부터 2009년 12월 16일까지이며 연구방법은 대전, 충남북에 소재하고 있는 필름운영체계에서 PACS 체계로 바뀐 보건소의 의사, 방사선사, 간호사, 기타 직종을 대상으로 하였으며 70부의 설문이 분석에 사용되었다. 임상적 유용성 인식은 방사선사(2.8) > 의사(2.7) > 간호사(2.4) > 기타(2.0)로 모든 직종이 향상된 것으로 인식하고 있었으며 PACS 가 필름시스템 보다 임상적으로 사용자 편리서, 접근 용이성 등이 모두 우수하며 임상적으로 유용하다고 답했다. 업무변화 및 효율성 인식은 방사선사(3.2) > 간호사(2.0) > 의사(1.988) > 기타(1.983) 순으로 직종별 차이를 보여 PACS 운영이후 업무가 효율적으로 변화되었다고 인식하고 있었다. 진료 및 근무환경 인식은 방사선사(3.6) > 의사(3.2) > 간호사(3.1) > 기타(3.0) 순으로 진료 및 근무환경이 향상되었다고 답했다. 교육적절성에 관한 인식은 기타(3.5) >간호사(3.0) > 의사(2.8) > 방사선사(2.5) 순으로 직종별 차이를 보였다. 적응 및 만족도 인식에서는 방사선사(2.9) > 기타(1.7) > 간호사(1.6) > 의사(1.5) 순으로 직종별 차이를 보였으며 PACS 운영이후 사용자의 적응도와 만족도가 높다는 것을 알 수가 있었다. 병원정보시스템의 핵심인 PACS 도입과 같은 보건소정보화 과정에서의 보건소 구성원의 인식을 알아본 결과, 임상적 유용성 인식, 교육 적절성에 관한 인식에서는 근무 년 수가 적을수록, 유용성이 높다고 했으며, 업무 변화 및 효율성 인식, 진료 및 근무환경 인식, 적응 및 만족도 의식에서는 근무 연수가 길수록 유용성이 높다고 인식하고 있었다. 성별에 따른 임상적 유용성 인식과 업무 변화 및 효율성 인식에서는 남자가 여자보다 유용하다고 인식하고 있었다. 연령별 차이에 따른 임상적 유용성 인식, 업무 변화 및 효율성 인식, 진료 및 근무 환경 인식은 40대 이상에서 높다고 인식하였다. PACS 도입으로 인해 보건소 구성원의 거부반응과 같은 저항감이나 부담감, 소극적 참여의지 등의 태도나 인식이 예상되었으나 연구 결과 대체적으로 모두 긍정적으로 인식하였으며 PACS가 보건소 구성원들에게 기존 필름체계를 대체할 수 있는 수단으로 유용하게 인식하고 있었다. 다만 본 연구결과는 향후 새로운 PACS 도입 시 성공적인 운영을 위해 직종에 따른 정보 제공 및 맞춤형 훈련 교육이 필요함을 시사하고 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2400-2410
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• 2000

Many researches on recognition of Korean characters have been undertaken. But while the majority are done on Korean character recognition, tasks for developing document recognition system have seldom been challenged. In this paper, I designed a recognizer of Korean courtesy amounts to improve error correction in recognized character string. From the very first step of Korean character recognition, we face the enormous scale of data. We have 2350 characters in Korean. Almost the previous researches tried to recognize about 1000 frequently-used characters, but the recognition rates show under 80%. Therefore using these kinds of recognizers is not efficient, so we designed a statistical multiple recognizer which recognize 16 Korean characters used in courtesy amounts. By using multiple recognizer, we can prevent an increase of errors. For the Postprocessor of Korean courtesy amounts, we use the properties of Korean character strings. There are syntactic rules in character strings of Korean courtesy amounts. By using this property, we can correct errors in Korean courtesy amounts. This kind of error correction is restricted only to the Korean characters representing the unit of the amounts. The first candidate of Korean character recognizer show !!i.49% of recognition rate and up to the fourth candidate show 99.72%. For Korean character string which is postprocessed, recognizer of Korean courtesy amounts show 96.42% of reliability. In this paper, we suggest a method to improve the reliability of Korean courtesy amounts recognition by using the Korean character recognizer which recognize limited numbers of characters and the postprocessor which correct the errors in Korean character strings.