• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.56-63
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• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권12호
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• pp.1775-1784
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• 2002

지문 인식 기술은 지문 영상의 고유한 특성으로 인하여 생체인식 분야에서 현재 가장 많이 사용되고 있으며 연구도 상당한 진척을 본 것이 사실이다. 하지만 인식 성능 및 일상생활의 활용측면에서는 개발이 완전히 이루어져 있다고는 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 우리가 흔히 볼 수 있는 무인 정보 단말기의 인증 시스템에 필요한 알고리즘과 환경에 따른 전처리 과정의 다양화 필요성을 인지하고 연구하게 되었다. 이 과정에서 시스템 환경과 지문이미지의 효율적인 획득이 중요한 요소임을 광학식 지문 입력 장치 및 주민등록증에 있는 지문을 스캔하는 방법을 사용하여 증명하고 지문 특징점 검출 및 영상 향상을 위한 기법을 연구하여 정확하고 빠른 계산시간 안에 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 또한 전체 시스템의 구성을 위한 효과적인 알고리즘 구현을 목표로 연구한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권2호
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• pp.333-348
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• 2013

Mobile authentication/identification has grown into a priority issue nowadays because of its existing outdated mechanisms, such as PINs or passwords. In this paper, we introduce gait recognition by using a mobile accelerometer as not only effective but also as an implicit identification model. Unlike previous works, the gait recognition only performs well with a particular mobile specification (e.g., a fixed sampling rate). Our work focuses on constructing a unique adaptive mechanism that could be independently deployed with the specification of mobile devices. To do this, the impact of the sampling rate on the preprocessing steps, such as noise elimination, data segmentation, and feature extraction, is examined in depth. Moreover, the degrees of agreement between the gait features that were extracted from two different mobiles, including both the Average Error Rate (AER) and Intra-class Correlation Coefficients (ICC), are assessed to evaluate the possibility of constructing a device-independent mechanism. We achieved the classification accuracy approximately $91.33{\pm}0.67%$ for both devices, which showed that it is feasible and reliable to construct adaptive cross-device gait recognition on a mobile phone.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.200-207
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• 2020

본 논문에서는 보안 감시용 레이다 시스템을 위한 저복잡도 특징점 추출기를 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 결과를 제시하였다. 특징점 추출기의 메모리 요구량을 최소화하기 위해 레이다 스펙트로그램 전체에 대한 통계처리를 요구하는 프레임 단위의 특징점을 배제하고, 단위 도플러 프로파일에서 추출 가능한 특징점을 적용하였다. 제안된 특징점 추출기는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Xilinx Zynq-7000 FPGA를 활용하여 구현되었으며, 기존 연구대비 58.3%의 slice 및 98.3%의 메모리 요구량을 감소 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 특징점 추출기가 통합된 레이다 기반 보안 감시 시스템을 통해 차, 자전거, 보행자 및 전동 킥보드에 대한 분류 실험이 수행되었고, 성능 분석 결과 93.4%의 정확도 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.300-311
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• 2014

환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.263-268
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• 2006

This paper presents a real-time verification system by extracting a features of multimodal biometrics using hybrid method, which is combined the moment balance and the independent component analysis(ICA). The moment balance is applied to reduce the computation loads by extracting the validity signal due to exclude the needless backgrounds of multimodal biometrics. ICA is also applied to increase the verification performance by removing the overlapping signals due to extract the statistically independent basis of signals. Multimodal biometrics are used both the faces and the fingerprints which are acquired by Web camera and acquisition device, respectively. The proposed system has been applied to the fusion problems of 48 faces and 48 fingerprints(24 persons * 2 scenes) of 320*240 pixels, respectively. The experimental results show that the proposed system has a superior verification performances(speed, rate).

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.317-326
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• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.403-411
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• 2014

본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.341-350
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• 2022

본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.4443-4449
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• 2011

심전도는 다양한 형태의 전기적 신호로 이루어져 있으며, 이러한 신호들의 특징점을 분석함으로써 부정맥을 검출할 수 있다. 지금까지 부정맥 검출을 위한 특징점 추출 방법에 대하여 많은 연구가 이루어졌으나, 복잡한 연산과정으로 실시간 연산 결과를 활용하는 휴대형 기기에는 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 환자의 R-R 간격과 QRS 너비의 정보를 이용하여 R파를 추출하였다. 우선 버터워스 필터를 이용하여 저주파 대역의 잡음을 제거하였으며, R-R간격의 이동평균과 QRS 너비의 이동평균을 이용하여 R파를 추출하였다. 이에 대한 결과 검증은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 데이터를 활용하여 실험하였으며, 제공된 데이터의 R파 위치와 제안한 알고리즘의 R파 위치를 비교하였다. 이에 대한 결과로는 제안한 알고리즘 방법이 우수한 검출 성능을 보였으며, 연산과정에서도 효율적인 방법임을 확인 할 수 있었다.