• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.998-1001
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• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.2-5
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• 2014

국내 낙농가는 일 년 내내 과중한 업무에 시달리지만 낙농 효율이 바닥으로 떨어지고 있다. 낙농 효율을 높이기 위해 구축 되어진 낙농 솔루션들이 있지만 각 솔루션별로의 수집되는 많은 데이터를 바탕으로 사람이 종합적인 판단을 수행하고 이를 낙농경영에 적용시키기에는 많은 무리가 따른다. 본 연구에서는 이미 구축되어진 낙농 솔루션을 통하여 수집되는 데이터를 실시간 분석 및 예측을 수행함으로써 낙농가가 보다 효율적인 개체관리(건강, 착유, 번식, 급이), 경영관리, 환경관리를 수행하고 낙농가의 고된 업무를 자동화 시스템을 통하여 지원 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.980-983
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• 2014

본 논문은 잎의 외형을 이용한 산나물 자동 인식 시스템을 제안한다. 더 나은 산나물 자동 인식 시스템을 위해 잎의 외형 추출뿐만 아니라 방향벡터를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 이를 위해 BP와 HMM 알고리즘을 이용하여 개선하였고, 외형 특징점을 추출하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 성능은 실험으로 증명하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2014

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.461-463
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• 2012

본 연구는 실시간 영상에서 정면 얼굴을 가지고 있는 이미지를 탐지하는 방법에 대한 것이다. 모든 프레임마다 얼굴 인식 등의 연산을 수행한다면 계산량과 시간이 문제이다. 우리가 제안하는 방법은 동일인이 등장하는 영상 중 동일한 얼굴을 추적하여 움직임의 차이를 이용하여 정면 이미지를 판단하는 것이다. Gaussian Mixture Model 과 Motion template 을 이용하였으며, 실험을 통해 도출된 결과는 제안 알고리즘의 유용성을 어느 정도 증명할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.464-467
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• 2012

본 연구는 유해 동영상을 자동으로 판단하는 시스템에 대한 것이다. 연속된 영상을 특정 Frame별로 나누어 유해 영상을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증하기 위해 다양한 영상과 상황에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존 연구에 비하여 시간과 효율성이 개선되었음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.468-471
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• 2012

음성을 통한 자동화된 감정 인식은 편리하고 다양한 서비스를 제공할 수 있어 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 기계학습의 다양한 알고리즘을 사용하여 감정을 인식하는 연구가 진행되어 왔지만 그 성능은 아직 초보적 단계를 벋어나지 못하고 있는 실정이다. 앞선 연구에서 우리는 비감독 학습 방법으로 감성을 그룹화 하고 이것을 이용하여 다시 감독 학습을 하는 시스템을 소개 하였다. 본 연구에서 우리는 감독 학습 방법에서 사용했던 오류 역전파 알고리즘을 support vector machine(SVM) 으로 변경하고 몇 가지 구조를 변경하여 기능을 개선하였다. 실험을 통하여 성능을 측정하였으며 어느 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1408-1411
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• 2013

객체의 인식과 추적은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴을 인식하고 추적하는 기술은 많은 분야에서 응용될 수 있다. 기존에 연구되어 온 기준 프레임과 관찰 프레임 사이의 차를 이용하여 객체를 인식하고 추적하는 방식은 관찰 대상이 다수인 경우 동일성을 확보하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 각각의 프레임에서 빠르게 얼굴 영역을 인식하고, 독립적으로 인지된 얼굴들의 동일성을 연결하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 관찰할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1513-1516
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• 2013

본 연구는 최근 개발된 다양한 저비용 센서와 기계 학습 알고리즘을 이용한 게임을 위한 사람 팔 제스처 인식에 관한 것이다. 게임의 입력으로 사용할 수 있는 동작 10개를 정의하고, 이러한 동작들을 센서에서 수집된 팔 관절의 좌표를 추적하여 전처리했다. 자료의 시간성을 고려하여 HMM(Hidden Markov Model)을 학습 알고리즘으로 사용하였으며 제안한 방법의 유용성은 실험을 통해 검증했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1517-1520
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• 2013

사용자 중심의 다양한 서비스를 제공하기 위해 음성을 통한 자동화된 감정 인식은 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 앞선 연구에서는 감독학습과 비감독 학습을 결합하여 적용하였지만, 만족할만한 성능은 얻지 못했다. 이는 음성의 시간성을 고려하지 않은 학습방법의 사용하지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하여 학습하고 실험으로 검증하였다. 실험 결과는 기존의 방법들 보다 성능이 향상됨을 관찰할 수 있었다.