• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1037-1038
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• 2017

최근 급성장하는 로봇의 발달과 생체인식의 개발에 따라 패턴 인식기술 또한 급속히 발전하고 있으며, 그 범위가 2D에서 3D까지로 확장되고 있다. 3D 패턴인식은 기존 2D 패턴인식의 문제점을 해결하여 여러 각도에서는 인식되지 못했던 물체와 생체를 3D적으로 인식한다. 본 논문에서는 다양한 종류의 3D 패턴인식을 이용한 기술 현황을 알아본 후 그 전망을 소개한다.

• 기계와재료
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• v.21 no.3
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• pp.62-73
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• 2009

전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.180-183
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• 2005

본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.722-725
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• 2009

본 논문에서는 문자인식, 손등 정맥 인식 등에 이용할 수 있는 패턴인식 기법으로 입력된 패턴을 전 처리하여 세선화한 후 유일성이 보장되는 행렬로 변환하는 방법에 관하여 연구 하였다. 입력된 패턴을 세선화 한 후 노드 중심으로 노드에 연결된 에지의 체인 코드와 유크리디안 거리를 노드를 중심으로 가중치와 체인코드를 이용한 행렬을 생성하고, 생성된 행렬의 고유치를 이용하여 인식의 기본 도구로 사용하였다. 이 때 연결된 에지의 방향 코드는 설정된 문턱치 값을 초과하는 변곡에 대하여 새로운 노드를 생성하였다. 이러한 방법을 손등 정맥 패턴 인식에 적용한 결과 인식률이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.88-91
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• 2010

최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.146-149
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• 2003

개인의 신분을 확인하는 생체인식기술은 정보기술이 고도화된 사회 속에서 정보보안의 관점에서 더욱 중요한 문제로 인식되기 시작했다. 이러한 생체인식 영역 중에서 비교적 거부감을 덜 주면서 어느 정도의 인식율을 제공하는 얼굴인식 분야의 연구는 지난 수년간 활발하게 진행되었다. 보통 전통적으로 얼굴인식에는 우선 PCA가 적용되어 데이터를 축소하고 LDA가 얼굴 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 역할을 수행한다 본 논문에서는 이러한 이원적인 과정을 동시 대각화를 통해 하나의 과정으로 통합하고 기존의 유클리디언 디스턴스 대신에 SVM(Support Vector Machine) 패턴 분류기를 사용하여 얼굴인식을 수행하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.365-367
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• 2016

Recently, the importance of personal information security has emerged. In particular, the importance of biometrics such as voice recognition, fingerprint recognition, face recognition has been highlighted in various fields such as access control, banking security, personal PC security and so on. But if such conventional security techniques are likely to be recognized by an external factor failure. In contrast, if the vein recognition is impossible to copy and counterfeit. Therefore less likely to fail due to external factors has the advantage. In this paper, propose a preprocessing method to improve on the existing vein pattern recognition with high reliability than existing biometric technologies.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.1
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• pp.13-21
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• 2018

AGVS (Automated Guided Vehicle System) is a core technology of logistics automation which automatically moves specific objects or goods within a certain work space. Conventional AGVS generally requires the in-door localization system and each AGV equips expensive sensors such as laser, magnetic, inertial sensors for the route recognition and automatic navigation. thus the high installation cost is inevitable and there are many restrictions on route(path) modification or expansion. To address this issue, in this paper, we propose a cost-effective and scalable AGV based on a light-weight pattern recognition technique. The proposed pattern recognition technology not only enables autonomous driving by recognizing the route(path), but also provides a technique for figuring out the loc ation of AGV itself by recognizing the simple patterns(bar-code like) installed on the route. This significantly reduces the cost of implementing AGVS as well as benefiting from route modification and expansion. In order to verify the effectiveness of the proposed technique, we first implement a pattern recognition algorithm on a light-weight MCU(Micro Control Unit), and then verify the results by implementing an MCU_controlled AGV prototype.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.240-242
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• 2008

본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.171-175
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• 1997

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.