• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.586-588
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• 2003

현재 많이 연구되는 영상융합(Image fusion)에서는 필히 두 영상의 정합(alignment)이 이루어져야만 수행된다. 각기 다른 특징을 갖는 센서(EO.IR.Radar등)로부터 얻는 영상에서는 각각 다른 특징점 정보를 가지므로, 특징점을 이용한 영상 정합 구현에는 전처리 과정이 매우 복잡하고 까다롭게 이루어져야 한다. 본 논문에서는 Correlation에 대한 통계적 상관 관계를 이용하여. 전처리 과정을 단순하게 수행 하여도 매우 강건한 영상 정합이 이루어지도록 구현 하였다. 또한, 통계적 기법에 적합하도록, 효율적인 전처리 과정을 통해 계산량이 적어 지는 방법을 제안 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.6
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• pp.12-18
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• 2010

Automatic Target Detection (ATD) systems that use forward-looking infrared (FLIR) consists of three stages. preprocessing, detection, and clutter rejection. All potential targets are extracted in preprocessing and detection stages. But, this results in a high false alarm rates. To reduce false alarm rates of ATD system, true targets are extracted in the clutter rejection stage. This paper focuses on clutter rejection stage. This paper presents a new clutter rejection technique using PCA features and stochastic features of clutters and targets. PCA features are obtained from Euclidian distances using which potential targets are projected to reduced eigenspace selected from target eigenvectors. CV is used for calculating stochastic features of edges in targets and clutters images. To distinguish between target and clutter, LDA (Linear Discriminant Analysis) is applied. The experimental results show that the proposed algorithm accurately classify clutters with a low false rate compared to PCA method or CV method

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1693-1698
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• 2009

This paper is a research on the feature information using direction information and adjusting constant w for the dynamic signature verification. We could improved processing time and reduce signature database without the increase of error rate. We could confirmed these results by using statistical method T-test.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.237-248
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• 1992

본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 이루어진 한글의 특성을 이응하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정함으로써 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출한다. 이와 같은 통계적 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률을 향상시켰다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.865-867
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• 2009

This paper is a research on the statistical analysis of the feature information for the dynamic signature verification. we could improved processing time and reduce signature database without increase of error rate. We have used statistical analysis method T-test for the verification based on the experimental results.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.1016-1023
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• 2009

A license plate recognition system consists of image processing in which characters and features are extracted, and pattern recognition in which extracted characters are classified. Feature extraction plays an important role in not only the level of data reduction but also performance of recognition. Thus, in this paper, we focused on the recognition of numeral characters especially on the feature extraction of numeral characters which has much effect in the result of plate recognition. We suggest a hybrid statistical feature model which assures the best dispersion of input data by reassignment of clustering property of input data. And we verify the effectiveness of suggested model using multi-layer perceptron and learning vector quantization neural networks. The results show that the proposed feature extraction method preserves the information of a license plate well and also is robust and effective for even noisy and external environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1444-1452
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• 2001

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.

• Review of KIISC
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• v.13 no.1
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• pp.64-67
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• 2003

컴퓨팅 환경이 보다 신뢰성 있고 실질적으로 사용되기 위해서는 보안이 필수적인 기능으로 요구된다. 알려진 공격의 패턴을 이용한 침입탐지는 공격자의 여러 가지 변형된 방법이나 새로운 공격 방법에 의해 쉽게 공격당할 수 있다. 또한 각각의 보안정책을 교묘히 회피하는 많은 공격 방법들이 수시로 개발되어 시도되고 있다. 따라서 침입에 성공하는 많은 공격들은 기존의 공격 패턴과 보안정책 사이의 허점을 이용하여 발생된다고 볼 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 새로운 공격을 탐지하기 위해 이를 탐지하기 위한 특징값을 규칙집합을 통해 획득한다. 규칙집합은 알려진 공격, 보안정책과 관리자의 경험적 지식에 대한 분석을 통해 공격의 특징을 감지할 수 있도록 작성된다. 이러한 규칙집합에 의해 획득된 특징값들은 훈련단계에서 Naive Bayes 분류기법을 통해 공격에 대한 통계적 특징값으로 사용한다. 제안된 방법은 훈련단계에서 얻어진 공격에 대한 통계적 특징값을 이용하여 변형된 공격이 나 새로운 공격을 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.372-376
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• 2005

TFT-LCD(박막 트랜지스터 액정 디스플레이, Thin Film Transistor - Liquid Crystal Display) 산업은 현재 국가의 기간산업으로서 국제경쟁력을 갖추고 있는 몇 안되는 산업 분야 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 공정 관리 및 품질 관리 관점에서 TFT-LCD 공정의 특징과 이에 필요한 요소들을 제안하고자 한다.