• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제34권1호
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• pp.33-36
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• 2024

본 연구에서는 퍼블릭 블록체인 기술을 적용하여 탈중앙화된 식별 정보(DID) 어플리케이션을 개발하였다. 기존의 컨소시엄 블록체인을 사용한 DID는 일부 참가자들 간의 신뢰를 기반으로 동작하여 특정 그룹의 중앙화된 통제 가능성으로 인해 보안 문제가 발생하는데, 이를 극복하기 위해 퍼블릭 블록체인을 도입하여 안전하고 투명한 디지털 식별 체계를 제시한다. 또한, 본 연구에서는 웹앱 형태의 DID 어플리케이션을 사용자 친화적이고 직관적인 디자인으로 구현하여 사용자들이 쉽게 식별 정보를 관리하고 교환할 수 있도록 하였다. 더불어 안전한 키 관리 및 전자 서명 기술을 적용하여 사용자들은 자신의 식별 정보를 완전히 통제할 수 있으며, 이를 통해 탈중앙화된 신뢰 모델을 체험할 수 있다.

• Journal of Plant Biology
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• 제35권4호
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• pp.385-392
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• 1992

여뀌속 Tovara절 식물은 매우 복잡한 양상의 형태변이를 나타내기 때문에 각 분류군의 한계 및 위치 성정, 계통적 유연관계 해석에 있어 많은 혼란이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 본 절 분류군에서 나타나는 형태 변이의 양상을 수리분류학적으로 분석하여, 각 분류군의 한계를 명확히 설정하고 그 분류학적 타당성을 검토하고자 하였다. 본 절 분류군의 주요 식별형질에 대한 주성분 분석을 수행한 결과, 본 절은 형태적으로 크게 P. virginianum, P. filiforme, P. neofiliforme의 3분류군으로 구분되며, 이들은 주로 잎의 형태에 의해 식별되는 것으로 밝혀졌다. 또한 P. virginianum var. glaberrimum은 그 분류학적 타당성이 없는 것으로 나타났으며, Tovara (=Polygonum) virginiana var. kachina는 형태적으로 볼 때 P. neofiliforme의 변종으로 취급하는 것이 타당한 것으로 판명되었다. Polygonum virginianum, P. filiforme, P. neofiliforme는 그 flavonoid 조성에 있어서도 명확한 차이를 나타내며, 이러한 결과를 종합해 볼 때 이들은 각각 독립된 종으로 인식하는 것이 타당한 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-503
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.81-83
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• 2024

본 논문에서는 mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션(Image Segmentation) 기법을 이용하여 철도의 선로를 식별하고 분류하는 방법을 제안한다. mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션은 바운딩 박스(Bounding Box)를 통해 이미지에서 객체를 식별하는 R-CNN 알고리즘과는 달리 픽셀 단위로 관심 있는 객체를 검출하고 분류하는 기법으로서 오브젝트 디텍션(Object Detection)보다 더욱 정교한 객체 식별이 가능하다. 본 연구에서는 Pascal VOC 형태의 고속철도 데이터 24,205셋의 데이터를 전처리하고 MS COCO 데이터셋으로 변환하여, MMDetection의 mask R-CNN을 통해 픽셀 단위로 철도선로를 식별하고 정상/불량 상태를 분류하는 연구를 수행하였다. 선행연구에서는 YOLO를 활용하여 Polygon형태의 좌표를 바운딩 박스로 분류하였는데, 본 연구에서는 mask R-CNN을 활용함으로써 철도 선로를 더욱 정교하게 식별하였으며 정상/불량의 상태 분류는 YOLO와 유사한 성능을 보였다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2000년도 춘계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.157-158
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• 2000

김(Porphyra)속 식물은 색깔, 체형, 크기, 촉감 등의 식별형질에 근거하여 분류가 시작되었고, Kurogi는 일본산 김속 식물의 분류학적 연구를 개괄하면서 김속의 식별형질로서 엽체의 세포층수, 거치상 돌기의 유무, 생식유형, 정자낭반의 형태, 정자낭 및 과포자낭 분열형식, 무성포자의 형성 유무, 지리적 분포, 각포자의 형태 및 생태적 특성 등을 종합하였다. 그러나 전통적인 분류 특징을 가지고 70종이나 되는 김을 분류한다는 것은 지금까지 불충분하여왔다. (중략)

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.486-488
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• 2006

RFID 기술의 신속한 확산을 위해서는 태그의 저가격화, 초소형화, 저전력화, 보안 및 프라이버시 문제, 태그식별자의 표준화, 다중태그 식별문제등이 우선적으로 해결되어야 한다. 특히, 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우에 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anticollision) 알고리즘은 RFID 시스템 구축에 있어서 반드시 해결해야 하는 핵심기술이다. 기존의 충돌방지 알고리즘들은 구현의 복잡성과 낮은 성능이 문제로 제기되고 있으며 지금까지 충돌방지와 관련하여 진행된 대부분의 연구들은 각각 고유한 형태의 태그식별자 체계를 기반으로 진행되어 왔으며 태그식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템에서 현재 표준화가 진행되고 있는 96비트 EPC (Electronic Product Code) 코드를 기반으로 병원 환경에서 태그에 우선순위를 부여하여 충돌이 발생하면 우선순위가 가장 높은 것부터 읽어들일 수 있는 그룹 트리 알고리즘을 제안하였다.

• 정보보호학회지
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• 제30권4호
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• pp.35-38
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• 2020

반려견·반려묘 등 반려동물이 사람인구 대비 1/5인 수준인 1000만 개체로 급증하고, 이에 따른 팻산업이 6조원 규모로 급성장하는 추세와 함께 RFIP칩 신체내부이식하는 형태의 동물등록제 실시에 대한 부정적인 시각과 거부감으로 인하여 최근 들어 반려동물의 비문(일명 코지문)·홍채 등 바이오인식기술을 이용한 개체식별기술에 대한 니즈가 증대되고 있는 실정이다. 이에 따라 2019년 부터 반려동물에 대한 바이오인식기술을 접목한 개체식별기술을 활용하는 동물등록제 적용을 위하여 동물보호법 개정작업이 활발히 진행될 것으로 전망되며, 반려동물의 유사한 품종에 대한 개체식별 필요성에 따라 팻보험 사기예방·유기견 예방·디지털 동물병원 헬스케어서비스·팻레저·팻복지 등의 다양한 팻산업 응용분야에서 바이오인식기술을 이용한 반려동물 개체식별의 필요성은 날로 증대될 것으로 전망된다. 이에 따라 본 논문에서는 텔레바이오인식기반의 반려동물 개체식별기술에 대한 연구필요성과 함께 TTA PG505 등 국내표준화 추진현황과 ITU-T SG17 등 국제표준화 추진현황을 살펴보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.462-466
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• 2005

운송 컨테이너 영상으로부터 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직 수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 제안된 추출 방법이 컨테이너의 식별자 추출에 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.959-966
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• 2017

현재 도서, 만화 등의 디지털 저작물의 시장의 규모는 나날이 커져가고 있지만, 불법으로 디지털 이미지 형태로 유통되는 상황이 빈번히 발생하고 있다. 저작물에 대한 저작권 보호가 시급한 상황이지만, 국내외에 저작권 보호를 위한 기술은 미비하다. 디지털 이미지 형태로 유통되고 있는 여러 종류의 저작물들을 분류하고, 저작물의 종류에 맞게 저작물 식별 알고리즘을 적용한다면 저작권 위반 행위를 적발할 수 있다. 본 논문에서는 저작물 중 디지털 이미지의 형태로 불법 유통되는 도서, 만화, 웹툰, 일반 사진 등 4가지 저작물을 분류할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 자연 영상에서 왜곡된 정도를 판단하는 기법인 NSS를 활용하여 각 디지털 저작물의 히스토그램을 추출하였다. 추출한 히스토그램을 입력으로 받는 SVM을 학습하여 디지털 저작물을 분류하였다. 본 논문에서 제안하는 저작물 식별 알고리즘을 통해 디지털 이미지 형태로 불법 유통되는 저작물들을 보다 쉽게 식별할 수 있어 저작권 보호에 도움이 될 것이다.