• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2045-2053
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• 2012

본 연구는 21세기의 화두로 제시되고 있는 융합기술에 대한 기업이 요구하고 있는 융합형 인재에 대한 기업의 인식을 규명하는데 있다. 이를 위해 대전지역의 기업 110개를 대상으로 기업이 인식하고 있는 융합형 인적자원에 대해 기업의 기술경쟁력 수준에 따라 실증분석을 통해 조사하였다. 본 연구의 결과는 기업의 경쟁력 수준에 따라 선도추격자, 혁신자 및 후발추격자로 분류하여 이들 기업들이 기업 경쟁력을 강화하기 위한 수단으로 융합관련에 대한 패러다임을 어떻게 인식하고 있는지를 조사했다. 선도추격자들은 종합설계자, 문제해결자와 통찰자의 인재를 요구하고 있으며, 혁신자들은 종합설계자, 문제해결자와 전문가를 요구하고 있다. 후발추격자들은 전통적인 인성을 중요시 했다. 기술경영에 대한 인식으로는 모든 집단에서 중요하게 생각하고 있는 것으로 조사되었다. 선도추격자 및 혁신자들은 미래시장에 대한 예측을 위해서는 CEO 및 연구인력 그리고 중간 관리자의 역할이 중요하게 나타났으며 이들에 대한 교육은 이종기술과의 융합능력, 기존 기술의 첨단화 능력 및 시장 수요에 대한 이해를 요구하고 있다. 자사의 제품 혹은 기술에 대해서는 이종 기술과의 접목이 매우 필요한 것으로 나타났다. 이러한 융합기술분야의 전문가에 적합한 인재상은 선도추격자와 혁신자들은 다른 업종과 접목하는 전문가, 기술과 경영을 잘 아는 전문가 및 동종의 다양한 기술을 접목할 줄 아는 전문가를 요구했다. 반면에 후발추격자들은 다른 업종과의 접목하는 전문가를 요구했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.804-810
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• 1999

본 논문은 최근 연구가 고조되고 있는 지적 인터페이스에 대한 연구로서, 장애인 복지와 공학적인 일반성을 고려하여 수화를 인식하였다. 장애인의 수화를 인식한다는 입장에서 심리적 부담을주지 않고 최소한의 제한조건만을 설정하여 수화의 흑백동영상을 입력으로 하였다. 수화인식에서 손의 형상과 움직임 방향정보가 제일 중요함을 감안하여 각각 그 정보를 추출하고 인식에 적용하는 방법을 개발하여 그 유효성을 보였다. 즉 형상정보의 추출 및 인식에 대해서는 형상정보만이 중요한 수화 지문자 자음 14자를 대상으로 하여 인식하는 과저을 보였다. 또한 손의 움직임 정보에 대해서는 움직임 방향마이 중요한 정보가되는 간단한 수화 단어 9개를 대상으로 인식하여 그 과정과 방법을 보였다.

• 한국언론정보학보
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• 제30권
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• pp.143-174
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• 2005

매체 기술의 발달에 따라 뉴스전달의 흐름이 일방향에서 쌍방향으로, 뉴스 수용자가 적극적인 이용자로 새로이 자리매김 해가는 추세다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 본 연구는 온라인 뉴스 제공자로서의 포털 뉴스 사이트와 뉴스 소비자로서의 네티즌이 상호 어떤 인식을 갖고 있는지 탐구하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위해 포털 뉴스의 매체적인 특성을 쌍방향상으로 인한 적극적 이용자 부상, 뉴스 제공자와 시민기자로의 확장, 선택권의 확대(이용자 특성), 컨텐츠 업데이트, 컨텐츠 분량의 무제한성, 하이퍼텍스트성, 컨텐츠 보존성, 멀티미디어 컨텐츠 제공(컨텐츠 특성) 등 8가지를 추출하고 그에 대한 이용자와 사용자간 상호인식을 채피와 맥리오드의 상호지향성 모형을 적용해 알아보았다. 연구결과 이용자 특성에 관한 문항은 부분 일치로, 서로 일치하는 인식에 대해 이용자들이 오해를 하고 있었던 반면, 컨텐츠 특성 항목에서는 대부분의 문항에서 제공자가 더 긍정적인 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 포털을 통한 뉴스전달방식에 대해 제공자와 이용자가 아직 상호 지향되지 않고 있으며, 이는 새로운 매체실험에 따른 역동성의 결과로서 향후 상호지향을 위한 커뮤니케이션의 증대를 시사한다.

• 과학교육연구지
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• 제34권2호
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• pp.327-341
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• 2010

이 연구는 과학고등학교 학생들이 과학자들과 함께 하는 녹색탐사활동에 참여하기 전과 참여하고 난 후에 과학자와 과학자가 일하는 곳에 대한 인식을 알아보고, 활동이 학생들의 인식에 영향을 미칠 가능성에 대해 알아보고자 수행되었다. 변형된 DAST를 이용하여 과학고등학교 1학년 64명의 학생들을 대상으로 활동에 참여하기 전과 후에 과학자의 이미지와 일하는 곳에 대해 조사하였다. 참여자들은 과학자에 대해 실험복을 입은 20-30대 남성이 시험관, 플라스크, 기계들을 있는 실험실에서 혼자 연구하는 전형적인 이미지를 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학자의 전형적인 이미지를 나타내는 항목들과 하는 일에 대해서는 활동 전(M=1.69, SD=1.14)과 활동 후(M=1.96, SD=1.24, t=4.43, p<0.001)에 유의한 수준에서 차이를 보여 과학자와의 활동이 과학자와 그들이 하는 일에 대한 인식의 변화에 영향을 미칠 가능성이 있음을 시사한다고 볼 수 있다. 따라서 학생들이 과학자들과 함께하는 녹색탐사활동을 지속적으로 계발시키고 보급시킬 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.341-343
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• 2012

본 논문에서는 기존의 특징점 기반 객체 인식 방법의 확장으로 보완적 특징점 기반의 컬러 정보를 포함하는 기술자를 활용하는 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무늬가 적은 객체에서도 에지의 위치를 샘플링함으로써 보완적 특징점을 생성해 낸다. 그리고 검출된 보완적 특징점으로부터 얻어지는 그레이 값 변화도방향 정보와 컬러 정보를 가지고 있는 기술자를 생성한다. 그리고 생성된 기술자를 객체 단위로 묶어 낼 수 있도록 하는 코드북(Codebook)을 학습함으로써 각 객체를 구분해 낼 수 있는 강건한 히스토그램를 생성한다. 생성된 코드북을 활용함으로써 제안하는 방법은 객체의 크기 및 환경 변화, 3차원 회전의 경우에도 기존의 방법보다 강건하게 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법은 75.8% 인식률을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 증강현실 응용에 정보 제시를 위해 가장 먼저 이루어지는 핵심 기술로써 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.19-25
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• 2021

본 논문에서는 비전 기술과 딥러닝 기반의 얼굴인식을 통해 실종자를 식별하는 방법을 제안하였다. 모바일 디바이스에서 전송된 원본 이미지에 대해 얼굴인식에 적합하도록 이미지를 전처리한 후, 얼굴인식의 정확도 향상을 위한 이미지 데이터 증식과 CNN 기반 얼굴학습 및 검증을 통해 실종자를 인식하였다. 본 논문의 구현 결과를 이용하여 가상의 실종자 이미지를 식별한 결과, 원본 데이터와 블러 처리한 데이터를 함께 학습한 모델의 성능이 가장 우수하게 나왔다. 또한 사전학습된 가중치를 사용한 학습 모델은 사용하지 않은 모델보다 높은 성능을 보였지만, 편향과 분산이 높게 나오는 한계를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2004

사람의 동작을 인식하는 것에 대한 연구는 게임, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 발전에 따라 그 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 기존 연구에서는 극히 소수의 동작만을 정의하거나 특정 부위의 동작만을 다루므로 실제 응용에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 특정 도메인의 사용 없이, 카메라 영상 입력으로 취득된 동작 패턴 정보만을 이용하여 40종 전신 연속 동작을 구분하는 동작인식 방법을 연구하였다. 인식에 사용된 입력 데이터는 동작자 관절들의 위치 및 회전 값들이며, 다수의 동작들을 인식하기 위해서는 기존의 인식 알고리즘들인 특징기반 인식, HMM, 신경망(Neural Network)등을 사용하여 복합적인 인식 엔진을 구성하여야 했다. 입력 데이터별로 적합한 인식 모듈을 거치게 하기 위해서는, 동작에 의한 입력 데이터에서 동작자 움직임의 주요 신체 부위를 추출함으로써 입력 데이터가 해당 그룹의 인식 모듈로 자동적으로 분류되게 하는 방법을 사용한다. 이는 다층의 인식 레이어 중 복잡도가 증가하는 하위 레이어일수록 자동 분류에 의해 걸러진 데이터만을 취급하게 되므로 효과적이다. 전체 실험 결과 단계별로 약 79~97%의 인식률을 보였다. 이는 향후 특정 컨텍스트 정보와 결합할 때 매우 높은 인식률을 기대할 수 있게 하는 수치이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2000

인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.885-892
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• 2004

본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다.