• International Journal of Quality Innovation
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• 제10권2호
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• pp.97-108
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• 2009

This paper is to develop a quality measure to evaluate the quality level of child care service in the regional level. By utilizing the biannual intensive child care statistical reports, ten variables are integrated and summarized as a quality measure for child care service in regional level by employing Principal Component Analysis (PCA). Conclusively, it is possible to get a comprehensive measure and the measure obtained from data between 2003 and 2008 illustrates the difference in child care service quality among regions over years. With the measure developed by this research, each region can also get very good insight into what kinds of factors of child care service should be paid more attention to in order to improve the quality of its child care service. Moreover, the measure obtained in this paper is proven reliable and robust in that it reflects the quality of child care service in each region and gives us statistically uniform quality scores with a different data set.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1690-1704
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• 2013

An affine invariant descriptor is proposed, which is able to well represent the affine covariant regions. Estimating main orientation is still problematic in many existing method, such as SIFT (scale invariant feature transform) and SURF (speeded up robust features). Instead of aligning the estimated main orientation, in this paper ellipse orientation is directly used. According to ellipse orientation, affine covariant regions are firstly divided into 4 sub-regions with equal angles. Since affine covariant regions are divided from the ellipse orientation, the divided sub-regions are rotation invariant regardless the rotation, if any, of ellipse. Meanwhile, the affine covariant regions are normalized into a circular region. In the end, the gradients of pixels in the circular region are calculated and the partition-based descriptor is created by using the gradients. Compared with the existing descriptors including MROGH, SIFT, GLOH, PCA-SIFT and spin images, the proposed descriptor demonstrates superior performance according to extensive experiments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1161-1164
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• 2002

We propose a simple method that can recognize human emotion from monocular dance image sequences. The method only exploits the information within image sequences and does not require cumbersome attachments like sensors. This makes the method a simple, human-friendly one. Moreover, the method is more robust and efficient by taking into account the statistical property of image sequences based on PCA (Principal Component Analysis). The correct recognition rate in real-time is about 75% in a variety of experiments.

• Computers and Concrete
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• 제20권1호
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• pp.23-29
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• 2017

In this study engineered steel fibres used as reinforcement for concrete were characterized by number of key mechanical and spatial parameters, which are easy to measure and quantify. Such commonly used parameters as length, diameter, fibre intrinsic efficiency ratio (FIER), hook geometry, tensile strength and ductility were considered. Effective classification of various fibres was demonstrated using simple multivariate computations involving principal component analysis (PCA). Contrary to univariate data mining approach, the proposed analysis can be efficiently adapted for fast, robust and direct classification of engineered steel fibres. The results have revealed that in case of particular spatial/geometrical conditions of steel fibres investigated the FIER parameter can be efficiently replaced by a simple aspect ratio. There is also a need of finding new parameters describing properties of steel fibre more precisely.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.883-884
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• 2006

In this paper, we propose the real-time system that detects and recognizes the human face by PTZ camara. Generally, Face detection algorithms are disturbed by variable illuminations in a image. To avoid those, we use the robust adaboost algorithm for face detection. For recognition, we use PCA algorithm. we focus on the real-time system. It will be necessary in many applications.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.459-460
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• 2007

얼굴인식에서 조명에 의한 얼굴영상의 왜곡은 인식률에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 다양한 조명환경에서도 인식률의 변화가 거의 없는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에 사용하는 영상의 전처리 방법으로 대부분 히스토그램 이퀄라이제이션(Histogram Equalization) 과정을 거친다. 그러나 이 방법은 영상 전체에 적용되는 것이기 때문에 어두운 영역에 숨어있는 얼굴특징을 부각시키는 데에 한계가 있다. 따라서 얼굴영상이 가지고 있는 성질에 따라 임계값을 정하고 이를 기준으로 밝은 부분과 어두운 부분을 분할한다. 여기에 얼굴의 특징들이 더욱 선명해지도록 화질을 향상시켰다. 이 전처리 과정을 거쳐 PCA를 사용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평균 99.6%라는 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.9-13
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• 2005

Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.524-527
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• 2003

최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적 영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적인 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하는 것이다. 본 논문에서는 움직임이 있는 영상에서 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI 모델과 블록 매칭을 이용하였고 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였다. 추출된 입술 파라미터와 음성 데이터에 각각 HMM 기반 패턴 인식 방법을 개별적으로 적용하여 단어를 인식하였고 각각의 인식 결과를 가중치를 주어 합병하였다. 실험 결과에 의하면 잡음으로 음성 인식률이 낮아지는 경우에 음성인식과 립리딩을 함께 사용함으로써 전체적인 인식 결과를 향상시킬 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1692-1700
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• 2009

본 논문에서는 메쉬 법선 벡터들의 방향 분포를 3차원 모델의 특징 기술자로 제안한다. 특징 기술자로써 요구되는 회전 불변을 주성분 분석법(PCA)으로 처리하고 잡음첨가에 강건하도록 메쉬 간략화를 수행한다. 표면적이 작은 면에 대한 정보가 특징 기술자를 구성하는데 더 적게 반영되도록 법선 벡터의 분포를 각 다각형의 면적에 비례하게 표본을 뽑아 법선 벡터에 가중치를 적용하고 보간하여 변별력을 높인다. 모델간의 유사도는 특징 기술자의 거리를 정규화한 확률 밀도 히스토그램의 L1-norm으로 측정한다. 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검색 순위 평균(ANMRR)으로 나타낸 검색 성능이 약 17.2%, 정량적 변별 척도로 나타낸 검색 성능이 최소 9.6%에서 최대 17.5%까지 향상되었음을 알 수 있었다.