• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.239-243
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• 2005

랩 음악은 음악의 특성과 발화 언어의 특성을 가지고 있으며 음악적 특징을 가진 시와도 공통점을 가진다. 이러한 유사성을 근거로 Eminem이라는 랩 가수의 freestyle음악을 음성분석 프로그램을 사용하여 분석하였다. 대상 음악이 즉석적인 발화였음에도 불구하고 각운 부분에서의 피치(pitch)와 리듬은 매우 유사한 값을 보였다. 분석 결과에서 보여준 약간의 차이 값은 인간의 지각 능력과 성향을 고려하여 봤을 때 같은 피치(pitch) 같은 리듬으로 지각하기에 충분하다고 결론 내렸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.19-21
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• 2001

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.2
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• pp.67-73
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• 2005

Recently, the social requirement of personal identification techniques has been increasing. Fingerprint recognition is one of the biometries methods that has been widely used for this requirement. This paper proposes the fingerprint matching algorithm that uses the information of the ridge shapes of minutiae. In which, the data of the ridge shape are expressed in one-dimensional discrete-time signals. In our algorithm, we obtain one-dimensional discrete-time signals for ridge at every minutiae from input and registered fingerprints, and find pairs of minutia which have the similar ridge shape by comparing input fingerprint with registered fingerprint, thereafter we find candidates of rotation angle and moving displacement from the pairs of similar minutia, and obtain the final rotation angle and moving displacement value from those candidates set by using clustering method. After that, we align an input fingerprint by using obtained data, and calculate the matching rate by counting the number of corresponded pairs of minutia within the overlapped area of an input and registered fingerprints. As a result of experiment, false rejection rate(FRR) of $18.0\%$ at false acceptance rate(FAR) of $0.79\%$ is achieved.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.4
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• pp.189-196
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• 2010

This paper presents an improved marker detection algorithm using hybrid features such as corner, line segment, region, and adaptive threshold values, etc. In usual augmented reality environments, there are often marker occlusion and poor illumination. However, existing ARToolkit fails to recognize the marker in these situations, especially, partial concealment of marker by user, large change of illumination and dim circumstances. In order to solve these problems, the adaptive threshold technique is adopted to extract a marker region and a corner extraction method based on line segments is presented against marker occlusions. In addition, a compensating method, corresponding the marker size and center between registered and extracted one, is proposed to increase the template matching efficiency, because the inside marker size of warped images is slightly distorted due to the movement of corner and warping. Therefore, experimental results showed that the proposed algorithm can robustly detect the marker in severe illumination change and occlusion environment and use similar markers because the matching efficiency was increased almost 30%.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.3
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• pp.97-102
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• 2008

In this paper we propose an object-based image retrieval method using spatial color model and feature points registration method for an effective color query detection. The proposed method in other to overcome disadvantages of existing color histogram methods and then this method is use the HMMD model and rough set in order to segment and detect the wanted image parts as a real time without the user's manufacturing in the database image and query image. Here, we select candidate regions in the similarity between the query image and database image. And we use SIFT registration methods in the selected region for object retrieving. The experimental results show that the proposed method is more satisfactory detection radio than conventional method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.8C
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• pp.783-792
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• 2005

This paper proposes a feature extraction method for sketch-based image retrieval of animation character. We extract the specific regions using the detection of scene change and correlation points between two frames, and the property of animation production. We detect the area of focused similar colors in extracted specific region. And it is used as feature descriptor for image retrieval that focused color(FC) of regions, size, relation between FCs. Finally, an user can retrieve the similar character using property of animation production and user's sketch as a query Image.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.1061-1063
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• 2014

온라인 소셜 네트워크 상에서 메시지가 어떻게 사용자로부터 다른 사용자들에게까지 전달되는지 연구하는 분야는 현재 인터넷 인구의 증가와 소셜 네트워크 서비스의 발전에 맞물려서 흥미로운 분야가 되었다. 이를 연구함으로써, 바이럴 마케팅이나 여론 형성 등, 메시지가 최대한 영향력을 발휘하게끔 하는데 도움을 줄 수 있으므로, 메시지 전파의 효율성, 메시지의 발원지 예상 등, 다양한 연구가 지금까지 이루어졌고, 각 연구들은 소셜 네트워크 에서의 각기 다른 특징들에 주목하였다. 본 연구는 그 다양한 특징들 중, 소셜네트워크가 다양한 구성원들로 이루어져있고, 그 구성원들은 비슷한 구성원끼리 묶을 수 있다는 점에서 출발하였다. 소셜 네트워크는 수많은 사용자들로 이루어져 있고, 그 사용자들의 개별적인 특징들을 구분한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 각 사용자들을 추상화 하는 것이 필요하고, 그 중 한 방법은 사용자들을 특징별로 묶는 일이다. 사용자들을 그룹으로 묶는 것을 고려함에 따라, 사용자 그룹들 사이의 관계와 선호도 등을 고려함으로써, 단순한 정보 전달 양상에서 벗어나 자세한 관찰을 하는 것이 가능하다. 또한, 정보 전파 양상에서 그룹의 비율이 미치는 영향에 대해서 관찰하는 것도 가능하다. 본 글에서는 메시지 전파 모델 중 하나인 Independent Cascade Model을 사용하여 그룹을 특정할 수 있는 모델을 제시하며, 각 유저들의 비율이 달라질 경우 발생하는 현상을 실험한다. 제시한 모델을 바탕으로 메시지 전파가 그룹간의 유사도에 영향을 받을 수 있는지에 대한 앞으로의 연구 또한 제시한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.193-194
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• 2001

우리나라의 악취공해는 대기환경보전법상의 한 형태로 간주되고 있으며 일본의 악취방지법 제정당시의 규제기준과 유사한 점이 많다. 그리고 실질적인 악취배출의 평가는 사업장의 부지경계선상에서의 직접측정법에 의해 이루어지는 경우가 대부분이였으나, 최근에 이르러 악취 민원이 빈번히 발생되고 공업지역과 같은 배출원이 많은 지역에 있어서 부지경계선상에서의 직접관능법에 의한 악취평가로는 악취배출원을 특징짓기 어렵다는 점 때문에 배출원에 대한 직접적인 규제가 효과적이라는 인식이 늘고 있다. (중략)

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.75-81
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• 2011

Protein molecules are combined with another ones which have similar shapes at pocket positions. The pocket positions can be good references to describe the shapes of protein molecules. Harris corner detector is commonly used to detect feature points of 2 or 3D objects. Feature points can be found on the pocket areas and the points which have high derivatives. Generally speaking, the densities of feature points are relatively high at pocket areas because the shapes of pockets are concave. The pocket areas can be decided by the subdivision of voxel cubes which include feature points. The Euclidean distances between feature points and the central coordinate of the decided pocket area are calculated and sorted. The graph of sorted distances describes the shape of a protein molecule and the distribution of feature points. Therefore, it can be used to classify protein molecules by their shapes. Even though the shapes of protein molecules have been distorted with noises, they can be recognized with the accuracy more than 95 %. The accurate shape recognition provides the information to predict the binding properties of protein molecules.