• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문은 주민등록증의 정보와 본인 생체 지문으로 본인임을 확인하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 본인 확인 방법은 주민등록증의 사진과 실물사진을 육안으로 판별한다. 이러한 판별 방법의 문제점은 주민등록증 발급 시의 사진과 현재의 본인 얼굴과의 차이점이 많을 때 본인임에도 판별이 불가능한 경우도 발생하고 주민등록중의 훼손으로 판별이 불가능할 수 가 있다. 이러한 단점을 본 알고리즘에서는 생체인식기술인 지문인식과 문자인식기술을 접목하여 주민등록상의 지문이미지와 지문입력기에서 입력받은 생체지문을 비교판별하고 주민등록증 발급 시 입력한 지문과도 비교 판별함으로써 보다 확실한 본인 확인방법을 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.382-385
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• 2018

Dead Link의 노출 최소화는 웹 검색 서비스의 품질 유지에 있어 매우 중요하다. 따라서 색인 내 Soft 404 오류의 정확한 판별은 필수적이지만, 리다이렉션 정보에 의존하거나 텍스트 혹은 HTML 자질 만을 고려하는 기존 방법의 활용만으로는 판별 가능한 Soft 404 오류의 유형이 한정될 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 보다 범용성이 높은 Soft 404 오류 판별 기술의 개발을 위해, 404 오류 안내 페이지 고유의 형태적 특성을 오류 판별에 사용할 것을 제안한다. 제안 방법은 오류 안내 문서의 형태적 특성을 이미지 인식 모형에 기반해 학습한 후 이를 Soft 404 오류 판별에 사용하며, 리다이렉션 등 특정 정보에 의존하는 기존 방법에 비해 보다 폭넓게 적용 가능하다는 장점이 있다. 실험에서 제안 방법은 87.6%의 정확률과 92.7%의 재현율을 기록하는 등 높은 인식 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.54-57
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• 2013

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기(classifier)로 최종적으로 영상 내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기를 이용한 다양한 영상 인식을 수용하기에는 힘들다. 최근에 이를 개선하기 위하여 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 spare representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.6
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• pp.41-48
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• 2005

This paper presents a face recognition method based on the combination of well-known statistical representations of Principal Component Analysis(PCA), and Linear Discriminant Analysis(LDA) with Radial Basis Function Networks. The original face image is first processed by PCA to reduce the dimension, and thereby avoid the singularity of the within-class scatter matrix in LDA calculation. The result of PCA process is applied to LDA classifier. In the second approach, the LDA process Produce a discriminational features of the face image, which is taken as the input of the Radial Basis Function Network(RBFN). The proposed approaches has been tested on the ORL face database. The experimental results have been demonstrated, and the recognition rate of more than 93.5% has been achieved.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.23 no.5
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• pp.771-791
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• 2013

What are the identification criteria elementary school teachers prefer? What are the characteristics of students that teachers consider when nominating them to gifted programs? Will those criteria of identification/nomination differ as to teacher experiences related to gifted education or teacher involvement in the professional development? This study aims to find the answer to these questions. For this purpose, a total of 511 elementary school teachers with a varying degree of experiences with gifted education were recruited from 23 schools in 11 school districts in Seoul. The results show that teachers generally preferred task commitment, creativity, curiosity, and domain specific talents as criteria for identifying gifted students, while perceiving achievement records, total grades, leadership, and general intelligence as less important. Teachers experienced in gifted education or having been involved in professional development perceived curiosity, task commitment, and creativity as more important than teachers without such experiences. The importance-performance analysis of identification criteria indicates that teachers reported high importance on task commitment, curiosity, and creativity, but those factors were less considered in actual nomination. On the contrary, teachers reported low importance on quick learning and achievement(total grades, subject grades), but those were highly considered in nomination. A similar pattern was found in both experienced and nonexperienced teachers although the importance-performance gap was higher for the latter. Implications for teacher nominations and professional development were discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1247-1250
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• 2002

본 논문은 일반적인 신원확인 방법인 주민등록증의 사진과 본인 실물을 육안으로 비교로 판별하던 것을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 판별할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 생체이식 기술은 이용하여 본인 확인하는 방법은 점차 보편화 있다, 이런 생체인식기술 즉 지문인식과 문자인식, 홀로그램 인식기술을 접목하여 주민등록상의 지문이미지와 지문입력기에서 입력받은 생체지문을 비교판별하고 문자이미지를 데이터화하여 주민등록번호가 민원인의 Index Key 되며 홀로그램으로 주민등록증의 진위여부를 판별하는 방법을 제공한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.127-130
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• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.166-173
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• 2014

Recently, human action recognition have been developed for various broadcasting and video process. Since a video can consist of various scenes, keypoint approaches have been more attracted than template based methods for real application. Keypoint approahces tried to find regions having motion in video, and made 3-dimensional patches. Then, descriptors using histograms were computed from the patches, and a classifier based on machine learning method was applied to detect actions in video. However, a single classifier was difficult to handle various human actions. In order to improve this problem, approaches using multi classifiers were used to detect and to recognize objects. Thus, we propose a new human action recognition using decision-level fusion with support vector machine and sparse representation. The proposed method extracted descriptors based on keypoint approach from a video, and acquired results from each classifier for human action recognition. Then, we applied weights which were acquired by training stage to fuse each results from two classifiers. The experiment results in this paper show better result than a previous fusion method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.295-296
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• 2013

본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.411-412
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• 2007

자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.