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민준기(Junki Min),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.
민준기(Junki Min),윤은경(Eun Kyung Youn),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
지문인식시스템은 크게 지문의 특징 추출단계, 입력지문과 유사한 후보지문을 찾는 검색단계, 마지막으로 입력지문과 후보지문들 간의 동일성을 판단하는 검증단계의 세 부분으로 나뉠 수 있다. 그리고 대규모 지문 데이터베이스를 기반으로 인식시스템을 구축하는 경우, 지문인식의 정확성과 더불어 신속성도 함께 고려해야 한다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 전체 성능 향상을 위해 분류 단계에서의 개선방안으로 유전자알고리즘 기반의 특징 선택과 이의 조합을 다중분류기로 구축하는 2단계분류방법을 제안한다. NIST 데이터베이스 4에 대하여 실험한 결과 기존연구의 결과에 필적하는 분류율을 나타냈으며, 유전자알고리즘을 통해 적합한 방향성 조합을 제시할 수 있었다.
멀티카메라 환경에서의 베이지안 네트워크 기반 이벤트 인식
임수정(Soojung Lim),민준기(Junki Min),박한샘(Han-Saem Park),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1C
기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
김홍연(Hongyeon Kim),민준기(Junki Min) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.6
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 물체의 움직임을 파악하는 시스템에 대하여 다룬다. 센서들로부터 측정된 값들은 무선 통신을 통하여 베이스 스테이션(즉, 컴퓨터)으로 전송된다. 전송받은 가속도 값을 이용하여 거리와 각도를 계산한다. 본 연구에서는 물체의 움직임을 정확하게 표현하기 위하여 데이터 보정 기법에 대하여 중점을 두었다. 데이터 보정을 위하여, 우리는 오차들의 종류-센서 자체 오류, 일탈자오류-를 파악하고 이를 해결하는 방법들을 구현하였다. 또한, 데이터 예측기법을 이용하여 데이터 전송 부담을 줄이는 방법을 구현하였다. In this paper, we consider a system that captures the movement of an object using 3-axis acceleration sensors. Sensor readings measured by sensors are sent to the base station (i.e., a desktop) via wireless communication. We compute the distance and the angle of an object using the transmitted acceleration value. In this work, to capture the movement of an object precisely, we focus on the data correction. For the data correction, we identify the types of errors-sensor own error and outlier error. Also, we implement methods to get rid of the errors. In addition, we implement the method using a data prediction technique to reduce the data transmission overhead.
서명희(Myounghee Seo),안재용(Jaeyoung Ahn),민준기(Junki Min),정진완(Chin-wan Chung) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 XML 데이터베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이터베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이터와 RDF 데이터를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존 연구보다 나은 성능을 보여준다.