• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.4
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• pp.26-35
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• 2003

For the recognizing system to be classified the same or different images in the nature the rotation, scale and transition invariant features is to be necessary. There are many investigations to get the feature for the recognition system and the log-polar transform which is to be get the invariant feature for the scale and rotation is used. In this paper, we suggested the character recognition methods which are used the centroid method and the log-polar transform with the interpolation to get invariant features for the character recognition system and obtained the results of the above 50% differential ratio for the character features. And we obtained the about 90% recognition ratio from the suggested character recognition system using the BPEJTC which is used the invariant feature from the Mellin transform method for the reference image. and can be recognized the scaled and rotated input character. Therefore, we suggested the image character recognition system using the Mellin transform method and the BPEJTC is possible to recognize with the invariant feature for rotation scale and transition.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.31 no.5
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• pp.310-320
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• 2022

This study aimed to identify the change in the public perception of "bats" after the outbreak of the coronavirus (COVID-19) infection. Text mining and network analysis were conducted for blog posts, the largest social network in Korea. We collected 9,241 Naver blog posts from 2019 to 2020 just before the outbreak of COVID-19 in Korea. The data were analyzed with Python and NetMiner 4.3.2, and the public's perception of bats was examined through the relationship of keywords by period. Findings indicated that the frequency of bat keywords in 2020 increased more than 25 times compared to 2019, and the centrality value increased more than three times. The perception of bats changed before and after the outbreak of the pandemic. Prior to COVID-19, bats were highly recognized as a species of wildlife while in the first half of 2020, they were strongly considered as a threat to human society in relation to infectious diseases and health. In the second half of 2020, it was confirmed that the area of interest in bats expanded as the proportion of ecological and cultural types ofresearch increased. This study seeks to contribute to the expansion and direction of future research in bats by understanding the public's interest in the potential impact of the species as disease hosts post the COVID-19 pandemic.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.776-788
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• 2020

In this paper, a vehicle type recognition system using deep learning and a license plate recognition system are proposed. In the existing system, the number plate area extraction through image processing and the character recognition method using DNN were used. These systems have the problem of declining recognition rates as the environment changes. Therefore, the proposed system used the one-stage object detection method YOLO v3, focusing on real-time detection and decreasing accuracy due to environmental changes, enabling real-time vehicle type and license plate character recognition with one RGB camera. Training data consists of actual data for vehicle type recognition and license plate area detection, and synthetic data for license plate character recognition. The accuracy of each module was 96.39% for detection of car model, 99.94% for detection of license plates, and 79.06% for recognition of license plates. In addition, accuracy was measured using YOLO v3 tiny, a lightweight network of YOLO v3.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.716-721
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• 2003

This paper deals with the iris recognition as one of biometric techniques which are applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D iris pattern having a property of size invariant and divide it into 24 sectors which are further through three types of 2D Gabor filters. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use three different matching values obtained from three different directional Gabor filters and select the maximum value among them, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 50 iris patterns extracted from 10 subjects and finally get more higher than 90% recognition rate.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.173-174
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• 2012

문자 영역의 추출은 명함 등 문서의 정형화된 문자 인식, 비전 기반 감시 시스템에서의 간판, 부호 등의 자연영상에서의 문자 인식 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 우리가 관심을 갖는 문자는 간판이나 이름표 등 다른 이에게 정보를 전달해주는 기능을 하는 것으로 그 전배경의 구분이 명확하다. 이러한 특징은 히스토그램의 변화와 관련이 되어 있으며 본 논문에서는 그 변화를 분석함으로써 문자 영역 추출 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.214-216
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• 2011

본 눈문에서 구현된 가상현실 콘텐츠는 조선시대의 자연환경과 주거환경을 문헌을 토대로 구현하였으며, 이를 통하여 교육 대상자가 가상현실을 체험함으로써 조선시대의 자연환경과 현재의 자연환경을 비교하여 스스로 수질오염의 원인과 해결 방안을 모색할 수 있도록 개발하였으며, 나아가 환경인식 변화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.220-222
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• 2011

본 논문에서는 유아의 교육현장에서 교사들이 가정과 연계하여 효율적이고 실천적인 환경 보전 교육활동을 할 수 있도록 유아들이 겪을 수 있는 실생활을 중심으로 유아의 눈높이에 맞춰 유아의 환경 인식 변화를 위한 콘텐츠 개발을 하고 실험 및 평가를 하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.549-551
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• 2010

최근 환경보전의식의 변화에 따라 유아들의 환경보전에 대한 경각심이 고조되고 있음을 알 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 유아들의 일상생활 속에서의 흙에 대한 내면화 과정을 단순 주입식 교육이 아닌 흙에 대한 지식을 이해하고 습득 및 필요성을 스스로 인식시킴으로써 아름다운 환경을 보전하려는 마음을 갖고 이를 실천할 수 있도록 하기 위해 2D 애니메이션 웹 컨텐츠를 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.48-50
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• 2008

U_Life의 의료 기술은 의료 영상 정보 전송 서비스를 언제 어디서나 가능하게 해준다. 더 나아가 의사의 다양한 상황인식을 인지, 수집하고 변화된 상황에 적합한 최적의 영상 정보를 의사에게 전송해주는 지능적인 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 의사의 변화된 상황에 적합한 서비스를 제공하고자 의료영상 정보 전송 시스템에 상황인식 서비스를 접목시킨 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어(Doctor Centered PACS Middleware) 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.343-346
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• 2004

본 논문에서는 고유얼굴 특성과 배경에 기반한 얼굴인식 기술을 제안한다. PCA를 이용한 얼굴 인식은 학습영역과 실험영역으로 나뉘는데, 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고 모든 학습영역을 이 얼굴 공간에 투영시켜 몇 개의 성분값을 저장한다. 그 후 각각의 사랑마다 저장된 성분들의 평균을 대표값으로 가지고 유클리디안 거리를 비교하여 얼굴을 인식하는 것이다. 하지만, 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR 방법은 얼굴인식에는 강하지만, 단정으로 조영과 환경변화에 민감하게 반응한다. 복잡한 배경에서 얼굴인식을 위해 배경 패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR 방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 곁과를 나타냄을 확인할 수 있었다.