• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1136-1146
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• 2005

지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제3권1호
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• pp.41-44
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• 2013

Process and manufacturing data are numerously accumulated to the enterprise database in industries but little of those data are utilized. Data mining can support a decision to manager in process from the data. However, it is not easy to field managers because a proper adoption of various schemes is very difficult. In this paper, six scenarios are conducted using data mining schemes for the various situations of field claims such as yield problem, trend analysis and prediction of yield according to changes of operating conditions, etc. Scenarios, like templates, of various analysis situations are helpful to users.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.896-914
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• 2006

프로덕트라인 공학은 한 프로덕트라인에 속하는 여러 어플리케이션들이 공유할 수 있는 핵심 자산을 재사용하는 새로운 패러다임으로, 대표적인 소프트웨어 재사용 방법으로 넓게 수용되고 있다. 핵심자산은 프로덕트라인의 여러 멤버에서 재사용될 수 있기 때문에, 공통성과 가변성을 잘 정의하여 높은 재사용성을 가진 핵심 자산을 개발하는 것은 생산성을 향상시켜 고품질의 어플리케이션을 빠른 시간 내에 개발하는데 필수 요소이다. 프로덕트라인 공학을 적용한 기존 방법론에서도 핵심 자산의 중요성을 강조하였지만, 대개 공통성과 가변성을 분석하는데 초점이 맞추어져 있었다. 그리고, 일부 방법론에서는 핵심 자산을 개발하는 프로세스를 제안하고 있지만, 핵심 자산의 모든 구성 요소를 개발하는 체계적인 프로세스, 지침, 산출물 양식이 다소 부족하며, 이는 핵심 자산을 설계하는데 많은 어려움을 초래한다. 본 논문에서는 핵심 자산 설계를 위한 체계적인 프로세스와 기법, 산출물의 템플릿을 제안한다. 그리고, 제안된 프로세스가 실제로 어떻게 적용되는지 검증하기 위한 사례연구를 수행한다. 제안된 프로세스, 지침, 산출물 템플릿을 사용함으로써 보다 재사용성의 이점을 최대한 활용할 수 있는 동시에 고품질 핵심 자산을 체계적이며 효율적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.950-960
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• 2010

In response to increased security concerns, biometrics is becoming more focused on overcoming or complementing conventional knowledge and possession-based authentication. However, biometric authentication requires special care since the loss of biometric data is irrecoverable. In this paper, we present a biometric authentication framework, where several novel techniques are applied to provide security and privacy. First, a biometric template is saved in a transformed form. This makes it possible for a template to be canceled upon its loss while the original biometric information is not revealed. Second, when a user is registered with a server, a biometric template is stored in a special form, named a 'soft vault'. This technique prevents impersonation attacks even if data in a server is disclosed to an attacker. Finally, a one-time template technique is applied in order to prevent replay attacks against templates transmitted over networks. In addition, the whole scheme keeps decision equivalence with conventional face authentication, and thus it does not decrease biometric recognition performance. As a result, the proposed techniques construct a secure face authentication framework in open networks.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.23-33
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• 2018

A musical sheet is read by optical music recognition (OMR) systems that automatically recognize and reconstruct the read data to convert them into a machine-readable format such as XML so that the music can be played. This process, however, is very challenging due to the large variety of musical styles, symbol notation, and other distortions. In this paper, we present a model for the recognition of musical symbols through the use of a mobile application, whereby a camera is used to capture the input image; therefore, additional difficulties arise due to variations of the illumination and distortions. For our proposed model, we first generate a line adjacency graph (LAG) to remove the staff lines and to perform primitive detection. After symbol segmentation using the primitive information, we use a covariance-matching method to estimate the similarity between every symbol and pre-defined templates. This method generates the three hypotheses with the highest scores for likelihood measurement. We also add a global consistency (time measurements) to verify the three hypotheses in accordance with the structure of the musical sheets; one of the three hypotheses is chosen through a final decision. The results of the experiment show that our proposed method leads to promising results.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.26-34
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• 2008

본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.131-141
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• 2006

A visual decision by clinical experts like physical therapists is a best way to detect onset and offset time of muscle activation. The current computer-based algorithms are being researched toward similar results of clinical experts. The new algorithm in this paper has an ability to extract a trend from noisy input data. Kalman smoother is used to recognize the trend to be revealed from disorderly signals. Histogram of smoothed signals by Kalman smoother has a clear boundary to separate muscle contractions from relaxations. To verify that the Kalman smoother algorithm is reliable way to detect onset and offset time of muscle contractions, the algorithm of Robert P. Di Fabio (published in 1987) is compared with Kalman smoother. For 31 templates of subjects, an average and a standard deviation are compared. The average of errors between Di Fabio's algorithm and experts is 109 milliseconds in onset detection and 142 milliseconds in offset detection. But the average between Kalman smoother and experts is 90 and 137 milliseconds in each case. Moreover, the standard deviations of errors are 133 (onset) and 210 (offset) milliseconds in Di Fabio's one, but 48 (onset) and 55 (offset) milliseconds in Kalman smoother. As a result, the Kalman smoother is much closer to determinations of clinical experts and more reliable than Di Fabio's one.