홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 산업의 급성장은 이에 적합한 효율적인 저장 및 검색시스템을 요구하고 있다. 그러나, 멀티미디어 자료의 고차원적인 특성은 저장과 검색에 있어 성능을 저하시키는 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여 멀티미디어 자료로부터 저차원의 특성을 추출하여 내용기반 검색을 수행하는 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서는 이미지내의 객체 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 이용하여 저차원의 색상정보와 모양정보를 추출하는 기법을 제안한다. 히스토그램정보는 이미지의 객체를 포함하는 MBR을 이용하여 9개의 타일로 균등분할하여 추출하며, 모양정보는 객체 MBR의 중심으로부터 16방향의 스캐닝을 통해 16개의 점으로 구성된 모양정보를 추출한다. 실험을 통하여 추출된 정보의 검색성능을 평가하였다.
향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.
본 논문은 심전도의 리드III 파형을 이용하여 신원확인이 가능한 생체인식 기술을 제안한다. 인식을 위한 심전도의 리드III파형을 특징추출하기 위해 $4{\sim}30Hz$의 대역통과 필터를 사용하여 피크(peak)점만 남겨놓고 모든 잡음을 제거한 후, AAV(absolute amplitude value)를 이용하여 피크점의 값을 추출한다. 추출된 피크 점은 원신호의 피크점과 같으므로 이를 기준으로 전체파형을 특징추출을 위한 단위 파형으로 분리한다. 분리된 신호는 정의된 4가지 형태(type)의 파형 중 가장 유사한 파형타입으로 분류되며, 분류된 형태를 기준으로 꼭지점, 최대 피크점, 최소 피크점, 최대.최소 피크점 비, 파형 간격(interval) 및 파형의 세부 모양 등 총22가지의 특징들을 추출한다. 추출된 특징들은 오류역전파 신경회로망(back-propagation neural network)의 입력으로 사용되었으며, 성인남녀 31명을 대상으로 제한된 파형 내에서 실험한 결과 100%의 인식률을 보였다.
지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.
기계독해 시스템은 주어진 질문에 대한 답변을 문서에서 찾아 사용자에게 제공해주는 질의응답 작업 중 하나이다. 하지만 대부분의 기계독해 데이터는 간결한 답변 추출을 다루며, 이는 실제 애플리케이션에서 유용하지 않을 수 있다. 실제 적용 단계에서는 짧고 간결한 답변 뿐 아니라 사용자에게 자세한 정보를 제공해줄 수 있는 긴 길이의 답변 제공도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 짧은 답변과 긴 답변 모두 추출할 수 있는 모델을 제안한다. 실험을 통해 Baseline과 비교하여 짧은 답변 추출에서는 F1 score 기준 0.7%, 긴 답변 추출에는 1.4%p의 성능 향상을 보이는 결과를 얻었다.
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다.
우리나라에서 재배되는 보리의 단백질추출율을 높여서 품종간 단백질조성을 비교하기 위하여 올보리, 영산보리, 사친 6호, 수원228호를 시료로 하여 Osborne의 방법 및 이를 변형한 방법에 의해 분획하고 이들 방법을 비교 평가하였다. 염가용성회분은 NaCl의 농도가 증가함에 따라 추출율이 증가하여 0.5M에서 가장 높은 추출율을 보였으며, NaCl의 농도를 0.5M로 고정하고 추출온도를 변화시켜서 추출했을 때, 실온$(22^{\circ}C)$에서 추출율이 가장 높았다. 한편 알콜가용성획분은 70% ethanol에 의해 가장 적게 추출되였으며 $60^{\circ}C$에서 50% propan-1-ol과 2% 2-ME을 함유한 50% propan-1-ol을 사용하여 연속추출을 하였을 때 가장 높은 추출율을 보였다. 단백질추출율에 대한 pH의 영향을 관찰한 결과$pH\;4{\sim}6$에서 추출율이 가장 낮았으며 pH가 10 이상이 되면 대부분의 단백질이 용출되었다. 변형된 Osborne의 방법으로 보리단백질을 분획한 결과 염가용성 획분은 전 질소의 $21.4{\sim}24.1%$를 차지하였고 hordein은 $30.4{\sim}43.4%$, hordein-II는 $9.3{\sim}19.5%$, 그리고 borate buffer 가용성 glutelin은 $17.1{\sim}23.7%$를 각각 차지하는 높은 추출율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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