• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1380-1386
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.276-282
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• 2017

ID/PW(Identifier/Password) 인증방식은 다양한 보안취약성이 존재함에도 사용이 편리하고 구축비용이 저렴하여 아직까지 폭 넓게 사용하고 있으며, 유추해내기 어려운 복잡한 패스워드의 사용과 주기적인 변경을 요구하고 있다. 하지만 사용자 입장에서는 복잡한 패스워드를 기억하고 주기적으로 변경하는 것은 매우 불편한 일이다. 이에 본 논문에서는 USB(Universal Serial Bus) 메모리를 활용하여 복잡한 패스워드를 주기적으로 변경할 필요가 없는 인증시스템을 제안하였다. 사용자 인증시마다 자동으로 재생성 되도록 하고 기존의 인증데이터는 재사용이 불가능하도록 설계하였다. 이를 바탕으로 ID/PW 인증시스템을 크게 고치지 않으면서 사용이 편리하고, 인증서 / 지문인식 수준의 보안성을 제공할 수 있다.