• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1001-1007
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• 2020

In recent years, machine learning algorithms are continuously being used and expanded in various fields, such as facial recognition, signal processing, personal authentication, and stock prediction. In particular, various algorithms, such as deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, are continuously being improved. Among these algorithms, the expansion of deep learning is rapidly changing. Nevertheless, machine learning algorithms have not yet been applied in several fields, such as personal authentication technology. This technology is an essential tool in the digital information era, walking recognition technology as promising biometrics, and technology for solving state-space problems. Therefore, algorithm technologies of deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, which are typical machine learning algorithms in various fields, such as agricultural technology, personal authentication, wireless network, game, biometric recognition, and image recognition, are being improved and expanded in this paper.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.159-162
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• 2024

This paper proposes a novel safety autonomous platform (SAP) architecture that can automatically and precisely manage on-site safety through ensemble artificial intelligence models generated from video information, worker's biometric information, and the safety rule to estimate the risk index. We practically designed the proposed SAP architecture by the Hadoop ecosystem with Kafka/NiFi, Spark/Hive, Hue, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Ansible, etc., and confirmed that it worked well with safety mobility gateways for providing various safety applications.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.451-456
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• 2019

최근 다양한 생체 정보 기술이 제안되고 있으며, 인간 환경 및 건강관리를 지원하기 위해 지속적으로 인체 관련 생체 정보 수집 및 분석에 관한 연구 및 개발이 진행 되고 있다. 이러한 생체정보 연구개발 과정은 연구개발 구성요소의 중복성과 복잡성을 증가시키고 후속 연구 개발자에게 큰 부담을 지운다. 따라서 본 연구에서는 생체 정보 플랫폼을 기반으로 생체 정보 연구 개발의 중복성과 복잡성을 개선하기 위해서 생체 정보 수집 및 분석을 효과적으로 지원하는 개방형 생체정보 플랫폼을 활용한다. 또한 생체 신호 수집, 처리, 분석 및 응용을 지원하는 개방형 인터페이스 모델을 제안한다. 특히, 개방형 인터페이스를 기반으로 뇌파 정보의 데이터 분석 모델링을 통해 생체정보 정규화 패턴 모델을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.197-202
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• 2021

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.25-30
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• 2022

최근 스마트폰 또는 사진기, 화상캠 등의 기기 성능이 발달하면서 영상이나 사진에서 사람의 생체정보를 얻는 일이 가능하게 되었다. 실제 독일의 한 해커단체는 고화질의 사진으로부터 사람의 홍채 정보를 획득하여 스마트폰의 홍채 스캐너를 해킹하는 모습을 공개하기도 하였다. 이처럼 고도화된 기기로 화질 좋은 영상이나 사진을 얻을 수 있게 되면서 그에 맞는 보안시스템의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 openCV의 Haar Cascades와 Blur 모델을 활용하여 영상이나 사진에서 사람의 홍채 정보를 자동으로 마스킹하는 방법을 제안한다. 위 방법은 사람의 얼굴은 인식한 뒤 얼굴 범위 안에서 눈을 검출하여 자동으로 홍채 정보를 마스킹하는 기술이다. 이 기술이 스마트폰, zoom 등의 기기 및 애플리케이션에서 사용된다면 사용자에게 더 보안성이 뛰어난 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.15-20
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• 2016

Recently, the u-IT applications for plants and livestock become larger and control of livestock farm environment has been used important in the field of industry. We implemented wireless sensor networks and farm environment automatic control system for applying to the breeding barn environment by calculating the THI index. First, we gathered environmental information like livestock object temperature, heart rate and momentum. And we also collected the farm environment data including temperature, humidity and illuminance for calculating the THI index. Then we provide accurate control action roof open and electric fan in of intelligent farm to keep the best state automatically by using collected data. We believed this technology can improve industrial competitiveness through the u-IT based smart integrated management system introduction for industry aversion and dairy industries labor shortages due to hard work and old ageing.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.106-109
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• 2003

Many diverse methods have been developing in the field of biometric identification as human-friendliness has been emphasized in the intelligent system's area. One of emerging method is to use human footprint. Automated footprint-based person recognition was started by Nakajima et al.'s research but they showed relatively low recognition result by low spatial resolution of pressure sensor and standing posture. In this paper, we proposed a modified Nakajima's method to use walking footprint which could give more stable toe information than standing posture. Finally, we prove the usefulness of proposed method as 91.4tt recognition rate in 11 volunteers' test.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.230-233
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• 2017

최근 기존에 사용하던 패스워드, PIN의 취약성으로 인해 개인정보 유출, 도난 등 다양한 문제가 발생하고 있다. 이를 대체할 목적으로 사람의 신체를 이용한 바이오 인증 기술이 떠오르고 있으며, 많은 연구를 거치고 있다. 그러나 사람의 바이오 정보는 외부에 노출 될 시, 이를 복구할 방법이 없기 때문에 개인정보 보호가 필수적이다. 본 논문에서는 바이오 인식 기술 중 지문을 기반으로 사용자 매칭 기법과 개인 프라이버시 보호를 위한 템플릿 구성방법에 대한 동향을 살펴본다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.23-43
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• 2014

With the rapidity of the development on electronic technology, various mobile devices are produced to make human life more convenient. The user is always in constant search of middle with ease of deployment. Therefore, the development of infrastructure and application with ubiquitous nature gets a growing keen interest. Recently, the number of pervasive network services is expanding into ubiquitous computing environment. To get desired services, user presents personal details about this identity, location and private information. The information transmitted and the services provided in pervasive computing environments (PCEs) are exposed to eavesdropping and various attacks. Therefore, the need to protect this environment from illegal accesses has become extremely urgent. In this paper, we propose an anonymous authentication and access control scheme to secure the interaction between mobile users and services in PCEs. The proposed scheme integrates a biometric authentication in PKI model. The proposed authentication aims to secure access remote in PCE for guaranteeing reliability and availability. Our authentication concept can offer pervasive network service users convenience and security.

• 전자통신동향분석
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• 제33권4호
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• pp.43-53
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• 2018

As face recognition (FR) has been well studied over the past decades, FR technology has been applied to many real-world applications such as surveillance and biometric systems. However, in the real-world scenarios, FR performances have been known to be significantly degraded owing to variations in face images, such as the pose, illumination, and low-resolution. Recently, visual intelligence technology has been rapidly growing owing to advances in deep learning, which has also improved the FR performance. Furthermore, the FR performance based on deep learning has been reported to surpass the performance level of human perception. In this article, we discuss deep-learning based high-performance FR technologies in terms of representative deep-learning based FR architectures and recent FR algorithms robust to face image variations (i.e., pose-robust FR, illumination-robust FR, and video FR). In addition, we investigate big face image datasets widely adopted for performance evaluations of the most recent deep-learning based FR algorithms.