연소의 특성으로 대부분의 화재현장에서 상단 부위에 존재하는 가연물은 대류현상 등에 의해 소실되어 연소 후 나타나는 흔적을 식별하기 곤란하며, 바닥 부분의 바닥재 등의 경우는 화재발생 이후 상승 연소하는 화염에 의해 소훼된 가연물 등이 소락하여 질식소화되므로 비교적 초기의 연소패턴을 유지하고 있는 점을 착안하여, 바닥에서 나타나는 흔적 등을 비교 검토하여 연소의 촉매제로 사용된 물질의 종류를 추론함으로써 초기에 진행되는 수사에 많은 도움을 줄 수 있다.
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.
우리 문자는 자모의 조합된 언어문자이기 때문에 그 수가 방대하여 수천개의 식별기구를 필요로 할 뿐만 dkl니라 재조가 복잡하며 대부분이 유이문자이기 때문에 Patttern 인식문제에 잇어서는 허다한 난점이 있다. 따라서 이들 재조상에서 오는 문제점을 분석, 평가하하여 최적조건을 결정하고, 특징추출에 노이적별함수의 적용은 다른 문자에서는 볼 수 없는 한글 문자에 관한 한 특수한 장점으로 나타난다는 것을 확인하여다. 이 특수점을 Systen의 서례에 최대한으로 적용하여 3분지 1이상의 System축소를 보았다. 인식방버버으로서는 표본 Pattern을 추출해 내서 Register에 기제한 다음 인식 Matrix에 의하여 식별하였다. 식별된 문자는 판정논리에 의하여 특수Parameter를 추출하였다. 이논적인 입증을 위한 몇가지의 실험적인 검사를 가하였으며 이 과정에서 얻어진 모든 자료들은 이 분양의 연구에 매우 유익한 기초자료를 제공할 것이로 보며, 한글문자의 Patterndlstlr에 관한 실마리가 잡혀졌다고 보겠다.
4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.
본 논문에서는 아무런 불편함이 없이 사람이 하루 중 가장 많은 시간을 보내는 침대에서 사람 동작의 관찰을 가능하게 하는 비침습식 센서 시스템을 제안한다. 제안된 센서 시스템은 얇고 넓은 필름 형태의 압전센서, 신호처리 보드, 그리고 데이터 수집 프로그램으로 구성된다. 사람 동작에 따라 힘이 가해진 압전 센서는 전압 신호를 생성하게 되고, 이 신호는 제안 시스템에 의해 수집, 전처리, 변환된다. 최종 단계에서 FFT 결과는 k-NN 분류기에 의해 식별된다. 침대에서 10,000개 사람 동작을 식별하는 실험을 수행하였고, 약 89.4%의 정인식률을 달성하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 침대를 사용하는 사람이 정상인인지 중풍환자인지 식별할 능력이 있음을 시사한다. 본 논문의 성과는 침대 사용자의 동작을 지속적으로 관찰 가능하게 한다는 점이다. 이러한 지속적인 관찰은 동작 또는 수면 패턴에서 건강상 이상 징후를 탐지하는데 매우 유용하게 활용될 것이다.
이 논문에서는 상품의 포장디자인이 단순히 도안에 불과한 것이 아닌 상표로서의 식별력을 가질 수 있음을 인정하여 화제가 되었던 일명 '허니버터아몬드 판결'을 분석하였다. 위 판결에서는 다툼의 대상이 된 등록상표의 식별력 여부와 선사용상표와의 유사성 여부가 쟁점이 되었다. 우선 다툼의 대상이 된 등록상표의 식별력과 관련하여, 법원은 포장 전면 도형 부분의 표현 방법과 전체적인 구도 등의 특수성이 흔히 사용되는 표현 방식과 구분되는 이상 해당 도안은 출처의 식별표지로서 기능할 수 있다고 하였고 특히 과자 등 저관여 제품에서는 포장 전면 도형을 통해 출처를 식별하는 것이 일반적이라는 점도 이를 뒷받침한다는 등의 이유로 해당 등록상표의 식별력을 인정하였다. 한편 선사용상표(과자 '허니버터칩')와는 그 호칭 및 관념상 차이가 있어 그 지배적 인상이 유사하다고 보기 어렵다고 하였다. 위 판결은 상품의 포장디자인도 그 구도와 표현 방식의 독특성을 통해 상표로서의 식별력을 획득할 수 있다고 보아 포장 도안의 상품 표지로서의 기능을 인정한 데 의의가 있다. 다만 독점부당성을 부인하면서도 그에 대한 구체적 설명은 다소 부족하다는 점은 아쉬운 부분이다.
관능검사법(官能檢査法)에 의한 식품(食品)의 품질(品質) 평가(評價)를 위하여 관능(官能) 파넬을 선발(選拔)하여 우유에 대한 차이(差異) 식별(識別) 시험(試驗)을 실시하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 파넬원 선발(選拔)의 일반(一般) 기준(基準), 감도(感度) 시험(試驗)및 차이(差異) 식별(識別) 능력(能力) 시험(試驗)을 통하여 40명의 관능(官能) 파넬을 선발(選拔)하였으며 또한 그들이 우유 품질(品質)의 관능적(官能的) 평가(評價)에 있어서 정상 능력을 갖도록 훈련(練訓)을 실시하였다. 2. 파넬원의 기본(基本) 맛에 대한 감도(感度) 시험(試驗) 결과(結果) 짠맛, 신맛, 쓴맛 및 단맛의 평균 최소(最小) 감도(感度)양(量)은 각각 0.0128M sodium chloride, 0.008M citric acid, 0.0016M caffeine 및 0.0256 M sucrose이었다. 3. 시판(市販) 5개(個) 회사(會社) 제품(製品)의 우유 시료(試料) 간(間)에 단일시료법(單一試料法), 2점(點) 대비법(對比法), 1 2 점(點) 시험법(試驗法) 및 3점(點) 시험법(試驗法)에 의한 차이(差異) 식별(識別) 시험(試驗)을 통하여 1% 수준(水準)이상에서 유의적(有意的)인 차이(差異)가 인정(認定)되었다.
스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 사물인터넷(IoT) 시대의 안전한 기업 내부 네트워크 환경을 유지시키기 위하여 네트워크 가시성을 확보할 수 있는 단말 식별 시스템을 제안한다. 최근 기업 네트워크의 영역은 점점 더 넓어지고 복잡해지고 있다. 더 이상 데스크톱과 스마트폰뿐만 아니라 업무용 패드, 바코드스캐너, AP, Video Surveillance, 디지털 도어, 방범장치, 기타 IoT 장비 등 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 보안위협 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 시대의 폭발적으로 증가하고 있는 단말을 식별할 수 있는 프로세스 및 모듈별 기능을 포함하는 단말 식별 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업의 보안 관리자에게 다양한 단말의 정보 및 취약점 등을 제공하여 사내 네트워크에서 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협뿐만 아니라 비즈니스 위협에 대응할 수 있는 종합적인 위협 관리 기능을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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