Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.2
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pp.69-80
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1999
Recently, social requirements of personal identification techniques are rapidly expanding in a number of new application ares. Especially fingerprint recognition is the most important technology. Fingerprint recognition technologies are well established, proven, cost and legally accepted. Therefore, it has more spot lighted among the any other biometrics technologies. In this paper we propose a new on-line fingerprint recognition algorithm for non-inked type live scanner to fit their increasing of security level under the computing environment. Fingerprint recognition system consists of two distinct structural blocks: feature extraction and feature matching. The main topic in this paper focuses on the feature matching using the fingerprint minutiae (ridge ending and bifurcation). Minutiae matching is composed in the alignment stage and matching stage. Success of optimizing the alignment stage is the key of real-time (on-line) fingerprint recognition. Proposed alignment algorithm using clique shows the strength in the search space optimization and partially incomplete image. We make our own database to get the generality. Using the traditional statistical discriminant analysis, 0.05% false acceptance rate (FAR) at 8.83% false rejection rate (FRR) in 1.55 second average matching speed on a Pentium system have been achieved. This makes it possible to construct high performance fingerprint recognition system.
In this paper, we propose the development of a small $360^{\circ}$ oral scanner lens module. The proposed small $360^{\circ}$ oral scanner lens module consists of a small $360^{\circ}$ high resolution(4MegaPixel) lens optical system, a 15mm image sensor unit, and a small $360^{\circ}$ mouth scanner lens external shape. A small $360^{\circ}$ high resolution lens optical system produces a total of nine lenses, the outer diameter of the lens not less than 15mm for use by children through the ages of adulthood. Light drawn by a small $360^{\circ}$ high resolution lens optical system is $90^{\circ}$ flexion so that image images are delivered to image sensors. The 15mm image sensor unit sends the converted value to the ISP(Image Signal Processor) of the embedded board after an image array through the column and the row address of the image sensor. The small $360^{\circ}$ mouth scanner lens outer shape was designed to fix the race to the developed lens. Results from authorized testing agencies to assess the performance of proposed small $360^{\circ}$ oral scanner lens modules, The optical resolving power of $360^{\circ}$ lens was more than 30% at 150 cycles/mm, $360^{\circ}$ lens angle was $360^{\circ}$ in vertical direction, $42^{\circ}{\sim}85^{\circ}$ in vertical direction, and lens distortion rate was 5% or less. It produced the same result as the world's highest level.
Recently, 357 water-friendly space were established near the main streams of the country through the Four Major Rivers Project, which was used as a resting and leisure space for the citizens, and the river environment and ecological health were improved. We are working hard to reduce the number of points and plan and manage the water-friendly space. In particular, attempts are being made to utilize mobile big data to make more scientific and systematic research on the number of users. However, when using mobile big data compared to the existing method of conducting field surveys, it is possible to easily identify spatial user movement patterns, but it is different from the actual amount of use, so various verifications are required to solve this problem. Therefore, this study evaluated the accuracy of estimating the number of users using mobile big data by comparing the number of visitors using mobile big data and the number of visitors using drone for Samrak ecological park located in the mouth of Nakdong River. As a result, in the river hydrophilic district, it was difficult to accurately estimating the usage pattern of each facility due to the low precision of pCELL, and it was confirmed that the usage patterns in the park could be distorted due to the signals stopped at roads and parking lots. Therefore, it is necessary to improve the number of pCELLs in the water-friendly space and to estimate the number of visitors excluding facilities such as roads and parking lots in future mobile big data processing.
Recently, lip-reading has been studied actively as an auxiliary method of automatic speech recognition(ASR) in noisy environments. However, almost of research results were obtained based on the database constructed in indoor condition. So, we dont know how developed lip-reading algorithms are robust to dynamic variation of image. Currently we have developed a lip-reading system based on image-transform based algorithm. This system recognize 22 words and this word recognizer achieves word recognition of up to 53.54%. In this paper we present how stable the lip-reading system is in environmental variance and what the main variant factors are about dropping off in word-recognition performance. For studying lip-reading robustness we consider spatial valiance (translation, rotation, scaling) and illumination variance. Two kinds of test data are used. One Is the simulated lip image database and the other is real dynamic database captured in car environment. As a result of our experiment, we show that the spatial variance is one of degradations factors of lip reading performance. But the most important factor of degradation is not the spatial variance. The illumination variances make severe reduction of recognition rates as much as 70%. In conclusion, robust lip reading algorithms against illumination variances should be developed for using lip reading as a complementary method of ASR.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.2
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pp.69-79
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2008
Due to popularization of the wireless Internet and mobile devices the infrastructure of the ubiquitous environment, where users can get information whatever they want anytime and anywhere, is created. Therefore, a variety of fields including the education studies methods for efficiency of information transmission using on-line and off-line contents. In this paper, we propose the Mixed Mobile Education system(MME) that improves educational efficiency using on-line and off-line contents on mobile devices. Because it is hard to input new data and cannot use similar off-line contents in systems used additional tags, the proposed system does not use additional tags but recognizes of-line contents as we extract feature points in the input image using the mobile camera. We use the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm to extract feature points which are not affected by noise, color distortion, size and rotation in the input image captured by the low resolution camera. And we use the client-server architecture for solving the limited storage size of the mobile devices and for easily registration and modification of data. Experimental results show that compared with previous work, the proposed system has some advantages and disadvantages and that the proposed system has good efficiency on various environments.
In this case study, we present the various and consistent processing techniques for the reasonable interpretation of aeromagnetic data. In the processing stage, we especially focused on the three major respects. First, in the low latitude area, severe artifacts are occurred as a result of reduction to the pole technique. To overcome this problem, variable alternative methods were investigated. From the comparison of each technique, we concluded that energy balancing method gives more fruitful result. Second, because of limited a priori information, it is nearly impossible to employ detailed geological survey due to wide and thick spreading of soils in the survey area. So we especially investigated the new techniques such as extracting slope, curvature and aspect information mainly used in GIS field as well as conventional methods. Finally, by using the Euler deconvolution, we extracted the depth information on the magnetic anomalous body. From the synthetic analysis between depth information and previous discussed results, the detailed future survey area was proposed. We think that a series of processing techniques discussed in this study may perform an important role in the domestic and abroad resource development project as a useful guideline.
The acquisition and processing of long-offset data are essential for imaging deep geological structures in marine seismic surveys. It is challenging to derive an accurate subsurface image by employing conventional data processing to long-offset data owing to the normal moveout (NMO) stretch and non-hyperbolic moveout phenomena induced by seismic anisotropy. In 2017, the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources conducted a simultaneous two-dimensional multichannel streamer and ocean-bottom seismic survey using a 5.7-km streamer and an ocean-bottom seismometer to identify the deep geological structure of the Ulleung Basin. Herein, the actual geological subsurface structure was obtained via the sequential iterative updating of the velocity and anisotropic parameters of the long-offset data obtained using a multichannel streamer, and anisotropic prestack Kirchhoff migration was performed using the updated velocity and anisotropic parameters as input parameters. As a result, the reflection energy in the long-offset traces, which showed non-hyperbolic moveout owing to seismic anisotropy, was well aligned horizontally and NMO stretches were also reduced. Thus, a more precise and accurate migrated image was obtained, minimizing the distortion of reflectors and mispositioned reflection energy.
In this paper, we analyzed the misconceptions and errors incurred during factorization learning. We also examined whether online individualization classes had a positive effect on students' mathematical achievement. The experiment was conducted for 4 weeks (16 times in total) on middle school juniors in rural areas of Gyeonggi Province, where the influence of private extra education was small. In the class, the 'Google Classroom' was used as a LMS, the video lecture was uploaded to YouTube, and the teacher interacted with the students through "Zoom" and "Facetalk". In the online class situation, students' assignments and test answers were checked in real time through 'Google Classroom', and immediate feedback was provided to the experimental class group's students. However, for the control group students, feedback was provided only to those who desired. A total of 7 achievement evaluations were conducted in the order of pre-test, formative evaluation (5 times), and post-test to confirm the change in students' ability improvement and achievement. Through the formative evaluation analysis, it was possible to grasp the types of errors and misconceptions that occured during the factorization process. Students' errors were divided into four types: theorem or definition distortion error, functional errors such as calculation, operation, and manipulation, errors that do not verify the solution, and no response. As a result of ANCOVA, the two groups did not show any difference from the 1st to 4th formative assessment. However, the 5th formative assessment and post-test showed statistically significant differences, confirming that online individualization classes contributed to improvemed achievement.
Kim, Minhwa;Cho, KeunHoo;Park, Sang-Eun;Cho, Jae-Hyoung;Moon, Hyoi;Han, Seung-hoon
Economic and Environmental Geology
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v.52
no.4
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pp.313-322
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2019
SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.
The purpose of this study is to show the possibility of 3-dimensional modeling of open-pit limestone mine by using a rotary-wing unmanned aerial vehicle, a drone, and to estimate the amount of mining before and after mining of limestone by explosive blasting. Analysis of the image duplication of the mine has shown that it is possible to achieve high image quality. Analysis of each axis error at the shooting position after analyzing the distortions through camera calibration was shown the allowable range. As a result of estimating the amount of mining before and after explosive blasting, it was possible to estimate the amount of mining of a wide range quickly and accurately in a relatively short time. In conclusion, it is considered that the drone of a rotary-wing unmanned aerial vehicle can be usefully used for the monitoring of open-pit limestone mines and the estimation of the amount of mining. Furthermore, it is expected that this method will be utilized for periodic monitoring of construction sites and road slopes as well as open-pit mines in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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