지문 인식(identification)은 사용자 등록 과정과 사용자 인식 과정으로 수행된다. 사용자 등록 과정은 데이터베이스에 사용자의 지문 정보를 저장하는 과정이고 인식 과정은 입력된 사용자의 지문정보에 대하여 유사한 후보자 목륵을 작성하는 과정이다. 지문 인식은 데이터베이스에 저장된 사용자 지문 정보를 전체적으로 검색할 경우 오랜 수행 시간이 요구되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기하학적 해싱(geometric hashing) 알고리즘을 이용하여 지문 인식을 수행하며 지문 인식을 병렬적으로 처리하기 위해 데이터베이스의 구조를 k 비트-레벨 표현으로 나타내었다. 또한, 실시간으로 지문 인식을 처리하기 위해 지문 인식을 위한 전용 하드웨어를 설계하였다. 설계된 하드웨어는 등록자 수의 증가에 따른 우수한 확장성을 보이며 병렬적으로 처리되므로 고속 실시간 처리가 가능하다.
본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.
바이오정보를 이용한 사용자 인증은 일반적인 패스워드 기반 시스템에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 또한, 바이오정보를 이용한 인증 시스템은 높은 보안성과 사용자의 편리성을 제공하기 위하여 암호학과 바이오정보 분야를 암호-바이오(crypto-biometric) 시스템으로 통합하여 연구되고 있다. 최근 퍼지볼트라 불리는 암호-바이오 시스템이 보고되고 있다. 이것은 사용자의 중요한 비밀키와 바이오정보를 통합하여 정당한 사용자만이 비밀키를 획득 할 수 있도록 안전하게 보관하는 방법이다. 하지만 기존 연구들에서는 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 추가되는 거짓 특징점의 개수가 제한되어 높은 보안성을 제공하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 3차원 기하학적 해쉬 테이블을 이용하여 보안성을 개선하고 추가적인 정보 없이 보호된 지문 템플릿에서 자동으로 지문 정렬을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 3차원 지문 퍼지볼트 기법이 추가적인 정보 없이 역변환이 불가능한 변환된 영역상에서 자동으로 지문 정렬을 수행가능하다는 것을 확인하였다.
지문정보를 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공한다. 그러나 유한개의 손가락 개수로 인해 패스워드처럼 변경을 자유롭게 할 수 없기 때문에 사용자 인증을 위해 저장된 지문정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으키게 된다. 지문정보를 안전하게 보호하기 위한 지문 퍼지볼트 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 기하학적 해싱 기법을 적용하여 지문 정렬 문제를 해결하려는 연구도 진행되었다. 본 논문에서는 기하학적 해싱 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈로 통합 구성된다. 하드웨어 모듈은 등록 해시 테이블과 인증 해시 테이블의 변환 특징점의 정합을 담당한다. 실험결과, 제안한 하드웨어 구조의 수행 시간은 지문 특징점의 수가 36개이고 거짓 특징점의 수가 100개 일 때 0.2초, 400개 일 때, 0.53초이다.
본 논문에서는 크기, 회전, 위치의 변환과 물체의 가리워짐, 복잡한 이미지에 대해서도 강인하게 동작하는 새로운 물체 인식 기법을 제안한다. 제안 기법은 기하학적 해싱 알고리즘에서 착안한 정합 방식과, 새롭게 정의된 엔트로피 정합 측도를 도입함으로써, 노드 간의 대응 과정 없이도 물체의 전체 구조정보를 한꺼번에 정합에 이용 할 수 있게 하여, 기존의 노드 대응에 기반한 그래프 정합 기법이 가지고 있는 조합적 계산 복잡도를 개선하고, 동시에 노드 정보의 손실과 경험적으로 정해주어야 하는 변수들을 최소화 하였다. 속성 관계 그래프에 기반한 정합 기법과 제안 기법과의 성능 비교 실험 결과 정확도와 인식 속도 측면에서 제안 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.
Delaunay refinement algorithm is a classical method to generate quality triangular meshes when point cloud and/or constrained edges are given in two- or three-dimensional space. It computes the Delaunay triangulation for given points and edges to obtain an initial solution, and update the triangulation by inserting steiner points one by one to get an improved quality triangulation. This process repeats until it satisfies given quality criteria. The efficiency of the algorithm depends on the criteria and point insertion method. In this paper, we propose a method to accelerate the Delaunay refinement algorithm by applying geometric hashing technique called bucketing when inserting a new steiner point so that it can localize necessary computation. We have tested the proposed method with a few types of data sets, and the experimental result shows strong linear time behavior.
생체정보를 이용한 사용자 인증시스템은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공할 수 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 생체정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으킨다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 생체정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증 과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 최근 지문 템플릿(Fingerprint Template)을 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트(Fuzzy Vault) 이론을 이용하여 안전하게 지문 템플릿을 보호하는 방법을 제안한다. 특히, 지문 템플릿에 퍼지볼트 이론을 단순 적용할 경우 기준점 부재로 인하여 야기되는 지문 정렬(alignment) 문제를 해결하기 위하여 기하학적 해싱(Geometric Hashing)방법을 사용하였다. 실험을 통하여 제안한 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprints Vault) 기법은 추가적인 정보없이 변환된 도메인에서 자동으로 지문 정렬을 수행하여 안전한 지문 템플릿 보호 및 인증이 가능하다는 것을 확인하였다.
단백질 구조 비교는 각 단백질에 존재하는 수많은 원자들을 처리해야 하므로 많은 컴퓨팅 자원을 요구하는 작업이다. 이러한 작업을 처리하기 위한 접근법으로써 그리드 환경에서 시간 소모가 큰 계산 작업을 분산 처리하는 것이 널리 사용되어 왔다. 그러나 이러한 그리드 환경을 통제하는 것은 비전문가들에게 쉽지 않을 수 있다. 본 논문에서는 비전문가들도 쉽게 그리드 환경을 통제할 수 있는 JXTA 기반의 단백질 구조 비교 시스템을 제안한다. 쿼리 단백질과 비슷한 단백질들을 찾기 위해 사전처리 단계 와 인식단계로 구성된 기하학적 해싱 알고리즘이 사용되었다. 실험 결과에 의하면 주어진 쿼리 단백질 구조와 일치하는 단백질 구조를 시스템이 정확히 찾고 또한 제안된 시스템은 쉽게 단백질 다킹 문제를 해결하도록 확장될 수도 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 비전문가들, 특히 생물학이나 화학을 전공하는 대학생들처럼 일반적으로 분산 시스템에 대한 숙련된 지식이 없는 사용자들에게 도움이 되리라 기대된다.
보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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