• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.369-383
• /
• 2018

비밀번호 입력 또는 잠금 패턴을 이용한 사용자 인증은 스마트폰의 사용자 인증 방식으로 널리 사용되고 있다. 하지만 엿보기 공격 등에 취약하고 복잡도가 낮아 보안성이 낮다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 키스트로크 다이나믹스를 인증에 적용하여 복합 인증을 하는 방식이 등장하였고 이에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 많은 연구들이 분류기 학습에 있어서 비정상 사용자의 데이터를 함께 사용하고 있다. 키스트로크 다이나믹스를 실제 적용 시에는 정상 사용자의 데이터만을 학습에 사용할 수 있는 것이 현실적이고, 타인의 데이터를 비정상 사용자 학습 데이터로 사용하는 것은 인증자료 유출 및 프라이버시 침해 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 대한 대응으로, 본 논문에서는 거리기반 분류기 사용에 있어서, 분류 시 필요한 임계값의 최적 비율을 실험을 통해 구하고, 이를 밝힘으로써 실제 적용에서 정상 사용자 자료만을 이용하여 학습하고, 이 결과에 최적 비율을 적용하여 사용할 수 있도록 공헌하고자 한다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제60호
• /
• pp.165-180
• /
• 2006

In this paper, we present several confidence measures (CM) for speech recognition systems to evaluate the reliability of recognition results. We propose heuristic CMs such as mean log-likelihood score, N-best word log-likelihood ratio, likelihood sequence fluctuation and likelihood ratio testing(LRT)-based CMs using several types of anti-models. Furthermore, we propose new algorithms to add weighting terms on phone-level log-likelihood ratio to merge word-level log-likelihood ratios. These weighting terms are computed from the distance between acoustic models and knowledge-based phoneme classifications. LRT-based CMs show better performance than heuristic CMs excessively, and LRT-based CMs using phonetic information show that the relative reduction in equal error rate ranges between $8{\sim}13%$ compared to the baseline LRT-based CMs. We use the support vector machine to fuse several CMs and improve the performance of utterance verification. From our experiments, we know that selection of CMs with low correlation is more effective than CMs with high correlation.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.199-209
• /
• 2006

The Global Land Cover 2000 (GLC 200) project, as a most recent issue, is to provide for the year 2000 a harmonized land cover database over the whole globe. The classifications were performed according to continental or regional scales by corresponding organization using the data of VEGETATION sensor onboard the SPOT4 Satellite. Even if the global land cover classification for Asia provided by Chiba University showed a good accuracy in whole Asian area, some problems were detected in Korean region. Therefore, the construction of new land cover database over Korea is strongly required using more recent data set. The present study focuses on the development of a new upgraded land cover map at 1 km resolution over Korea considering the widely used K-means clustering, which is one of unsupervised classification technique using distance function for land surface pattern classification, and the principal components transformation. It is based on data sets from the Earth observing system SPOT4/VEGETATION. Newly classified land cover was compared with GLC 2000 for Korean peninsula to access how well classification performed using confusion matrix.

• Interdisciplinary Bio Central
• /
• 제3권4호
• /
• pp.14.1-14.9
• /
• 2011

Protein homology detection is an important issue in comparative genomics. Because of the exponential growth of sequence databases, fast and efficient homology detection tools are urgently needed. Currently, for homology detection, sequence comparison methods using local alignment such as BLAST are generally used as they give a reasonable measure for sequence similarity. However, these methods have drawbacks in offering overall sequence similarity, especially in dealing with eukaryotic genomes that often contain many insertions and duplications on sequences. Also these methods do not provide the explicit models for speciation, thus it is difficult to interpret their similarity measure into homology detection. Here, we present a novel method based on Word Conservation Score (WCS) to address the current limitations of homology detection. Instead of counting each amino acid, we adopted the concept of 'Word' to compare sequences. WCS measures overall sequence similarity by comparing word contents, which is much faster than BLAST comparisons. Furthermore, evolutionary distance between homologous sequences could be measured by WCS. Therefore, we expect that sequence comparison with WCS is useful for the multiple-species-comparisons of large genomes. In the performance comparisons on protein structural classifications, our method showed a considerable improvement over BLAST. Our method found bigger micro-syntenic blocks which consist of orthologs with conserved gene order. By testing on various datasets, we showed that WCS gives faster and better overall similarity measure compared to BLAST.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권2호
• /
• pp.21-28
• /
• 2010

본 논문에서는 동적시간교정법(dynamic time warping: DTW)과 다중퓨전기법(multiple fusion strategy: MFS)을 연속 적용하여 비유사도기반 분류법(dissimilarity-based classification: DBC)을 최적화시키는 방법의 실험결과를 보고한다. DBC란 샘플패턴을 분류하기 위하여 샘플의 특징 값을 이용하는 대신에 샘플들 사이의 비유사도를 측정하여 분류기를 설계하는 방법이다. DTW에서는 다음과 같이 두 단계로 나누어 비유사도를 측정한다. 먼저 상관계수를 이용하여 객체 샘플들을 대응시키기 위한 최적의 대응경로를 찾을 수 있도록 샘플들을 조정한다. 그리고 기존의 거리측정법으로 조정된 샘플들 사이의 비유사도를 측정한다. MFS에서는 분류기결합 뿐만 아니라 비유사도 행렬생성에서도 퓨전기법을 적용한다. 즉, DTW 기법으로 작성한 다수의 비유사도 행렬들을 결합하여 새로운 비유사도 행렬을 생성한 다음, 이 행렬공간에서 여러 개의 베이스 분류기를 학습하여 다시 결합한다. 본 논문에서 제안한 방법을 벤취마크 영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 분류성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 실험결과로 볼 때, 제안 방법을 멀티미디어 정보검색 등과 같은 다른 고차원 응용에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.