• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.759-764
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• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.113-119
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• 2013

얼굴인식 시스템은 사용자 인터페이스의 편리함과 용이한 구현성에 기반하여 범죄 수사를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 얼굴인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 개인의 프라이버시를 침해 할 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 실수형 오류정보 부호 코드화를 이용하여 얼굴인식 정보를 보호하기 위한 Real fuzzy vault 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분실시 재생성할 수 없는 얼굴영상 정보와 달리 개인 키값을 수시로 변경할 수 있으므로 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법을 실제 얼굴인식에 응용하기 위하여 구현하여 실험함으로서 논문에서 제안된 방법의 타당성과 유용성을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.494-499
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• 2007

본 논문에서는 책 또는 논문을 읽을 때 중요한 부분 또는 정리해야 할 부분의 영역을 선택하면, 해당영역의 문자들을 문서편집기에 순차적으로 출력시킴으로써 수정 저장 가능하게 하여 공부한 부분을 정리하는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 손가락 움직임을 검출하여 선택된 영역을 인식한다. 선택된 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문자인식이 가능하도록 줌을 확대/축소하고 조정된 줌에 맞는 초점으로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암차이를 이용하여 미세조정을 하였다. 획득된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환시켜서 중요 부분들을 정리케하는 한글 인식 및 편집지원 시스템을 구현하였다

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.68-74
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• 2014

이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.253-258
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 정보 추론에 필요한 상황 정보 표현은 육하원칙에 의해 분류되어 4W1H의 상황 정보와 추론된 Why의 상황을 통합하여 상위 상황들을 추론하였다. 본 논문에서는 추론된 상황 정보에 Whom(특정 정보나 서비스)과 How much(정확성)를 추가한 팔하원칙(6W2H)에 의해 특정 상황과 서비스를 분류하고 분류된 상황들과 부정확한 지식에 대한 표현과 추론을 위해 러프집합 개념을 도입하여 특정 상황에 적합한 서비스 결정 방법을 제안한다. 서비스 제공의 정확성을 표현할 때 0과 1이라는 일반집합으로 표현하는 것은 한계가 있기 때문에 이를 위해 퍼지집합의 개념을 도입하였다. 또한, 러프 집합 개념을 이용하여 상황 속성에 대한 리덕션(reduction) 과정을 통해 불필요한 속성들을 제거함으로서 각 사용자에게 가장 적합한 서비스를 신속하게 제공할 수 있도록 하는 것에 그 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.500-509
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• 2003

토지 투기는 공간상에서 발생하는 것이며, 본 연구의 목적은 공간적 시각에서 토지투기를 해석하여 토지 투기 발생 가능 지역들에 대한 효과적인 의사결정을 수행하고자 하는 데에 있다 이 때, 공간적 해석의 초점은 공간 연속성의 인식과 공간 상관성의 고려라는 2가지 측면에 두었다. 먼저, 공간 연속성을 인식하기 위해 퍼지 집합을 사용하여 모든 지역에 0-1사이의 값을 부여하였고. 공간 상관성을 고려하기 위해 국지적 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 이 두 가지 방법을 효율적으로 통합하여 대상 지역 내에서 토지 투기에 대한 효율적인 의사결정들 하기 위한 방안으로 컴퓨터 기반의 의사결정지원 도구 중 하나인 공간 전문가지원 시스템을 도입하였다. 이 후, 사례 분석으로 서울ㆍ경기 지역의 2001년 토지 투기 발생에 대한 의사 결정을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.125-132
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• 2011

기존의 화재 감시 시스템은 보통 연기, CO 혹은 온도나 온도의 변화량을 가지고 화재여부를 판단하였다. 대부분 각각의 센서에서 측정된 값을 미리 설정한 값과 비교하여 기준을 넘었을 경우에 화재라고 결정한다. 그러나 화재 가능성이 있는 상황도 정확히 예측하는 것이 화재를 예방하기 위해 요구된다. 본 연구에서는 여러 인자들 간의 조합에 의한 규칙을 생성하고, 불명확한 데이터 처리가 가능한 퍼지추론을 사용하여 화재상황을 인식하는 방식을 제안한다. 또한 퍼지추론 방식에서 지식의 일반화, 형식화의 문제점을 해결하기 위해, 화재의 특정 패턴들의 특징을 찾아서 분석하고 규칙베이스를 구축함으로써 시스템의 성능을 더욱 향상 시킨다. 화재의 레벨을 3단계(정상, 주의, 위험)로 나누고, 각 단계별로 훈련데이터를 FCM(fuzzy C-means clustering)에 의해 규칙화 하여 추론하는 시스템을 제안한다. 제안된 방식을 UCI의 삼림화재 데이터를 이용하여 성능을 평가한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제12권2호
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• pp.145-150
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• 2006

본 연구에서는 인천항의 인식에 관해 퍼지이론을 이용하여 분석하였다. 분석결과 인천항만개발에 대해서 긍정적 이미지의 경우는 절충이 0.73, 찬성이 0.27로 나타났고, 부정적 이미지에서도 절충이 0.69, 반대가 0.31로 나타나 항만개발은 절충적으로 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 항만의 이미지에 대해 연령별로 살펴보면 20대와 30대 사이에 긍정적 이미지는 급격히 낮아지는 것으로 나타났고, 부정적 이미지에서는 10대에서 20대 사이에 이미지가 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 긍정적 이미지는 레져활동, 휴식공간의 확보 등을 통해 높이고, 종합항만공간, 친환경적 항만개발 전략 등을 통해 부정적 이미지는 낮출 수 있는 항만개발이 요구된다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.101-111
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• 1999

본 논문에서는 정확한 콘크리트 설계강도 분류를 위해 인공지능 기법에 바탕을 둔 증거축적방법에 의한 초음파신호의 패턴인식방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 초음파신호의 특징파라메터로 분산, 영점교차횟수, 평균주파수, 자기회귀모델계수 및 선형 켑스트럼계수를 추출하였다. 추출된 특징파라메터들의 각각의 특성을 알아보고, 하나의 특징파라메터로 설계강도의 정확한 분류가 어렵다는 것을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 추출된 다수의 특징파라메터들을 이용하여 설계강도 분류를 증거축적방법을 통해 수행하였다. 또한, 이 증거축적방법을 콘크리트 패턴인식에 적용하기 위해 퍼지매핑 함수를 도입하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다수의 특징파라메터들을 효율적으로 이용하여 92%의 패턴인식률을 보였으며, 이는 기존의 패턴 분류 알고리즘보다 콘크리트 설계강도를 보다 정확하게 분류함을 확인하였다.