최근들어 컴퓨터와 네트워크의 발전으로 일상업무의 대부분을 컴퓨터를 이용하여 할 수 있으므로 신원 확인은 중요한 분야로 부상되었으며, 지문은 편리한 입력과 종생불변하고 만인부동한 특성으로 생체 측정 분야 중 가장 각광받고 있는 분야가 되었으다. 근래에 반도체 지문 입력장치의 개발로 인하여 크기와 속도 문제를 해결하므로써, 키보드, 마우스 등에 부착하여 네트워크의 신원확인과 인증에 많은 수요가 예상된다. 본 논문에서는 반도체 입력 장치를 이용한 지문 인식기술과 암호학을 접목하여 지문을 이용한 신원확인과 인증하여 기본형 보안 시스템 적용에 관해 연구하였다.
센서란 측정 대상물로부터 정보를 검지 또는 측정하여 그 측정량을 인식 가능한 유용한 신호로 변화하는 장치(device)로 정의할 수 있으며, 바이오센서(biosensor)는 생물학적 요소와분석 대상 물질과의 반응에서 나타나는 전기화학적 변화, 열에너지의 변화, 형광 또는 색의 변화 등을 인식 가능한 신호로 변환시켜 주는 장치와 결합하여 제작한 기구를 지칭한다. 바이오센서의 효시는 1962년 포도당을 측정하기 위해 Clark이 dialysis membrane을 이용하여 최초의 Glucose센서를 개발한 이래로 생물공학, 화학공학, 전자공학, 생명공학 및 컴퓨터 공학 등 여러 분야가 접목되면서 급속도로 연구 개발되어 왔다.(중략)
본 연구는 생체지문 인식장치의 전략적 상품기획 프로세스를 통하여 표준화된 신상품 기획안을 도출하는데 있다. 이를 위해 사업전략과 목표시장을 설정한 후 1차 설문결과, 고객 요구준건을 , 2차의 설문조사 응답 결과를 바탕으로 기획품질을 결정하며, 이것의 만족도 정도를 Sales point로 삼았다. 상관 매트릭스를 이용하여 요구품질과 기술적 요소의 대응 정도를 살펴 본 후, 개발 제품 현재의 품질 특성치를 파악하기 위해 경쟁업체의 제품을 기준으로 벤치마킹 테스트를 실시하여 첫째, 세대별 상품전략 둘째, 세대별 요소기술 map. 셋째, 세대별 상품 컨셉. 넷째, 세대별 개발계획의 4개 파트의 다세대 상품기획을 수립하였다.
최근까지 웹은 컴퓨터 상에서의 디스플레이, 키보드, 포인팅 장치들과 같은 비주얼 인터페이스를 통해서 정보 전달 및 서비스를 해오고 있다. 또한 이들은 일부의 모바일용 서비스를 제외하고 대부분이 익스플로어나 네스케이프 등의 웹브라우져를 지원하는 서비스를 해오고 있다. 이와 같은 시스템은 시간과 공간에 제약이 있으며 지원하는 브라우저가 있어야 하는 단점이 있다. 전화의 보급률은 컴퓨터나 기타 장치들에 비해 높고, 음성은 사람에게 쉽게 다가갈 수 있고 편하게 사용할 수 있는 인터페이스이다. 본 논문에서는 지금까지의 보는 것 중심의 웹 서비스를 듣고 말하는 웹 서비스로 음성 인식 항공 정보 시스템으로 설계ㆍ구현하였다.
본 논문에서는 마스터 장치와 슬레이브 장치로 구성된 대기 전력 제어 시스템을 구현한다. 마스터 장치의 RFID 카드의 인증여부에 따라 슬레이브 장치의 릴레이를 제어한 후에 전원 공급을 차단함으로써 대기전력이 관리된다. 마스터 장치는 RFID 인터페이스 및 무선 통신 모듈을 내장하고 있고, 마스터 장치 1개에 대해 n개의 슬레이브 장치가 무선으로 연계되며 각각의 슬레이브 장치는 전력제어에 필요한 동작을 독립적으로 수행한다. 슬레이브 장치에 수동으로 전력을 on/off 할 수 있는 기능과 스위치 조작을 통해 마스터 장치에 사용자 ID를 등록하는 기능을 구현했다. 또한, 본 시스템은 무선으로 양방향 통신이 가능하고 TinyOS 상에서 실행된다. 실험 결과, 본 시스템은 마스터 장치에서 사용자 여부를 인식하고, 이에 대한 인식 정보를 무선 통신으로 슬레이브 장치에 전송함으로써, 릴레이를 제어하여 대기 전력이 차단된 것을 보여 주었다. 본 시스템을 건물이나 사무실에 설치할 경우 전력 절감을 기할 수 있다.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
목적: 시분할 장치가 동측성 반맹시 환자의 재활치료용 프레넬 프리즘으로 인한 복시 현상을 최소화하고 안정적인 시야를 확보할 수 있는지 알아보고자 하였다. 방법: 소형 모터와 마분지를 사용하여 시분할 장치를 제작했다. 시분할 장치의 효율성을 검증하기 위해 시분할 장치 전후 걷는 방향과 문자에 대한 인식을 비교 분석했다. 결과: 공간의 이등분할 실험에서 시분할 장치 전 피검자의 방향각은 $+18.14^{\circ}$였으며 장치 후의 방향각은 $+8.91^{\circ}$로 나타났다. 시분할 장치 후 $4{\times}4$시표의 문자 인식 실험에서는 정답률이 9%P, $6{\times}6$시표에서는 15%P가 증가했다. 특히 정답률이 낮은 군에서 효과가 더 뛰어났다. 결론: 시분할 장치는 동측성 반맹시 환자의 방향성이나 운동성에도 좋은 결과를 보였다.
본 연구는 병원 및 대학교 등에 설치된 X선 발생장치를 대상으로 진단용 방사선 발생장치의 품질관리 항목을 적용하여 성능 비교를 하여 주기적인 성능관리의 중요성을 인식시켜 성능유지 및 관리에 도움을 주고자 한다. 우선 재현성 및 직선성 실험결과 모든 실험조건에서 합격기준에 부합되었으며 주기적인 정도관리가 부족한 GX-650장치의 경우 재현성 평가의 백분율 오차가 높았으며 직선성 평가에서는 관전압을 100 kVp로 설정 시 0.105로 백분율 오차에서 벗어나게 측정되었다. 또한 관전압 및 관전류의 정확도 평가결과 상대적으로 X선 발생횟수가 낮은 장치에서 백분율 오차가 낮은 것을 알 수 있었다. 반가층 실험은 모든 장치에서 관전압 별 반가층 기준에 모두 포함되었다. 따라서 병원용, 실습용 구분보다는 모든 장치의 정도관리의 중요성을 인식하고 적극적으로 장치의 성능관리를 시행하여 장치를 유지 관리해야 할 것이며 특수의료장비처럼 짧은 주기의 정도관리 제도를 마련해야 할 것으로 사료된다.
사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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