• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.659-664
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• 2010

This paper provides an integrated framework for biometric data and private information protection in TeleHealth. Biometric technology is indispensable in providing identification and convenience in the TeleHealth environment. Once biometric information is exposed to mallicious attacker, he will suffer great loss from the illegferuse of his biometric data by someone else because of difficulty of change not like ID and password. We have to buil by someone esystem data bon the integrated framework for biometric data and private information protection in TeleHealth. First, we consider the structure of the biometric system and the security requirements of y someone esystem data bon the biometrics. And then, we define the TeleHealth system model and provide the vulnerabilities and countermeasures of the biometric-data by someone eintegrated model.byhe TeleHealth sse bec requires two-phata authentication for countermeasure. Finally, we made some functionferrequirements for main componenets of biometric-data bintegrated TeleHealth system framework to protect biometric data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.509-513
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• 2021

개체명 인식이란, 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등의 고유한 의미의 단어를 찾아서 미리 정의된 레이블로 부착하는 것이다. 일부 단어는 문맥에 따라서 인명 혹은 기관 등 다양한 개체명을 가질 수 있다. 이로 인해, 개체명에 대한 중의성을 가지고 있는 단어는 개체명 인식 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 개체명에 대한 중의성을 최소화하기 위해 사전을 구축하여 ELECTRA 기반 모델에 적용하는 학습 방법을 제안한다. 또한, 개체명 인식 데이터의 일반화를 개선시키기 위해 동적 마스킹을 이용한 데이터 증강 기법을 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 사전 기반 모델에서 92.81 %로 성능을 보였고 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 93.17 %로 높은 성능을 보였다. 사전 기반 모델에서 추가적으로 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 92.97 %의 성능을 보였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.4
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• pp.41-49
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• 2017

본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 딥러닝 기반의 얼굴 인식 연구 동향을 살펴 보고자 한다. 얼굴 인식은 입력 영상이 들어왔을 때 자동으로 누구인지 알아내는 알고리즘으로 크게 얼굴 검출, 얼굴 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출로 나누어진다. 본 논문에서는 얼굴 검출, 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출에 특화된 딥러닝 알고리즘을 하나씩 살펴보고 이들이 어떻게 발전해 왔는지를 확인하고자 한다. 특히, 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘들은 딥러닝 기반 물체 인식의 발전 방향과 유사하게 진행되어 오다가 최근에는 얼굴 인식에 특화된 딥러닝 아키텍처 형태로 발전하고 있다. 어떤 방향이 얼굴 인식에 더 도움이 될지에 대해서도 확인하고 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.99-102
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• 2007

최근 들어 인간의 의지를 각종의 전자시스템에 전달하기 위한 수단으로 음성인식 기술을 이용하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 음성인식 인터페이스에서 가장 중요한 이슈는 처리시간의 감소 및 범용 인터페이스의 개발이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 하드웨어 기반의 상용 IC로 생산되고 있는 음성인식프로세서인 RSC-4128이 내장된 음성인식 모듈 VR-STAMP를 사용하였다. 본 연구에서 새롭게 개발한 시스템은 T2SI(Text To Speaker Independent) 기반의 화자(話者)독립 방식으로 음성인식 신호를 컨텐츠 네비게이션 시스템의 제어신호로 활용하여 임베디드 시스템 및 PC 등에 설치된 윈도우즈 기반의 응용 소프트웨어를 제어할 수 있는 시스템이다. 필드 테스트를 통해 그 유용성을 확인한 결과, 본 연구에서 개발한 시스템은 컨텐츠 네비게이션은 물론 가전기기 제어 및 흠 네트워크 등에 널리 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.393-395
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• 2012

다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1471-1473
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• 2010

스마트 폰의 급속한 보급 확산에 따라 스마트 폰의 각종 센서를 이용한 응용 영역이 넓어지고 있다. 그 가운데 스마트 폰의 카메라를 이용한 인식 기술은 비전 기반 증강현실 시스템 구현의 핵심적인 부분으로 그 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰의 카메라를 사용하여 JNI 기술을 이용한 안드로이드 기반의 인쇄매체의 문자 검출 및 인식 시스템을 설계 구현하였다. 전체 시스템은 영상의 전처리 과정을 통한 문자 영역의 검출과 인식 알고리즘 연산 후 기본 데이터와의 비교를 통한 문자인식 과정으로 구성되어 있다. 본 구성은 PC기반의 일반적 문자 인식과 동일하다. 구현결과는 1GHz의 CPU를 가지는 스마트 폰의 제한된 하드웨어 자원에서도 플랫폼 최적화를 통한 실시간 인식의 가능성을 보여주었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.28 no.5
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• pp.3-9
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• 2011

위치정보에 기반한 다양한 서비스들이 IT융합을 통해 급속히 발전하면서 스마트 폰 시장의 활성화와 맞물려 일반 대중에게 깊이 자라를 잡고 있다. 통신 단말기 제조 업체뿐만 아니라 일반 산업체 및 통신 사업자들에게도 IT융합 기술을 활용한 위치인식 솔루션 및 시스템에 대한 관심이 급속도로 높아지고 있다. 본고에서는 기존의 GPS를 통한 위치인식 기술뿐만 아니라 통신 네트워크와 기타 여러 전파원을 활용한 위치 인식 기술 및 네트워크 기반의 기술과 단말기 기반기술과의 혼합방식을 통한 위치인식 기술들을 소개하고자한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.468-470
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• 2024

고령으로 거동이 불편하거나 목 아래 전신 마비 또는 와병 환자를 위하여 저가형 단 채널 뇌파(EEG) 측정기를 사용하여 환자의 흥분이나 불안정 상태를 인식할 수 있는 순환신경망(RNN) 기반 뇌파 인식기 모델을 제안하였다. 제한된 환경에서 GRU(Gate Recurrent Unit) 신경망을 사용한 뇌파 인식기는 <정상/안정>은 인식률 100%, <흥분/불안정>은 90%의 인식률을 보였다. 또한, 자체 개발한 생체신호 기반 호출 시스템과 연동하여 구현함으로써 적용 가능성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.772-774
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• 2004

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.