• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.157-170
• /
• 2014

모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제30권4호
• /
• pp.419-426
• /
• 2007

본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.95-103
• /
• 2006

본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 알파리듬과 베타리듬의 주파수와 진폭이 사용되었고, 뇌파패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다. 뇌파 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.103-105
• /
• 2016

본 논문에서는 손의 움직임 패턴으로 암호를 구성하고, 이를 인식하는 보안 시스템에서 기존의 고정된 공간에서 방향 데이터 범위를 생성하여 입력되는 패턴마다 적응적으로 방향 데이터를 뽑아낼 수 없었던 단점을 극복하고자 입력되는 움직임 패턴의 방향 데이터를 입력 패턴마다 적응적으로 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 고정된 공간에서의 방향 데이터 생성 방식 기법과 비교 실험한 결과 정인식률 94.2%로 기존방식의 91.4%보다 높은 인식률로 만족할 만한 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.21-27
• /
• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1891-1892
• /
• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.411-414
• /
• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제41권6호
• /
• pp.43-51
• /
• 2004

본 논문에서는 입력패턴을 triple rail-coding 방식으로 표현한 후 입력의 직렬연결 방법으로 기호치환을 수행하는 광 병렬 변형부호화자리수 가산 시스템을 제안하였다. Triple rail-coding 방식으로 변형부호화자리수 입력을 표현할 때 중복연산 결과가 나오는 입력들은 동일한 패턴으로 전처리하여 기호치환과정의 규칙수를 줄였고, 광 구현시 공간 이동된 입력패턴을 직렬로 연결하여 광을 통과시킴으로써 공간 이동 연산, NOR 연산, 그리고 문턱치 연산과정이 필요 없는 광 가산기를 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.839-844
• /
• 2003

본 연구에서는 염색체의 영상패턴을 인식하고 분류하는 방법을 개선하기 위해 패턴인식의 특징정보로 사용되는 비선형적인 염색체 영상을 선형적으로 재구성하는 영상 재구성 알고리즘을 사용하여 선형화된 특징정보를 추출하여 패턴분류기인 신경회로망의 입력정보로 사용한다. 중앙축 변환방법과, 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상의 특징정보를 추출하였다. 중앙축 변환방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합과 영상 재구성방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합을 구성하였으며, 10명에 대하여 추출한 특징정보를 계층적인 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network : HMNN)의 학습입력으로 사용하여 염색체를 분류하기 위한 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대하여 학습입력과 동일하게 조합된 패턴조합을 HMNN의 분류입력으로 사용하여 수행한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 패턴인식기를 구현할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.310-311
• /
• 2007

다중패턴 홀로그램을 위한 자동 검사 시스템을 제안한다. 시스템 하드웨어는 조명계, 카메라 그리고 영상처리부로 구성된다. UV LED를 사용하는 다양한 조명은 다른 위치에 놓여 각 위치에서의 이미지 패턴을 획득한다. 시스템 소프트웨어는 전처리, 패턴 생성, 패턴매칭으로 구성된다. 획득한 입력 홀로그램 영상은 패턴매칭 알고리즘에 의해 표준 패턴과 비교한다. 입력 홀로그램의 위치 오차 보정을 위해, 다른 위치에서의 홀로그램 표준 패턴은 온라인상에서 생성되어야만 한다. 본 논문은 표준 패턴의 생성을 위해 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용한다. 한국지폐의 홀로그램을 위한 실험 결과는 제안한 시스템의 유용성을 증명한다.