• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.663-673
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• 2005

본 논문에서는 서명패턴에 내재되어 있는 동적인 특성을 패턴변환을 이용하여 시각화 함으로써 위조서명에 대한 안정성을 향상시킨 새로운 온라인 서명인증 알고리즘을 제안한다. 제안하는 첫 번째 패턴변환방식인 속도 평활화(Speed Equalization)는 서명과정의 시간적인 특성을 효율적으로 모델링하기 위하여, 주어진 서명의 시계열 패턴을 선 속도가 일정하도록 재구성함으로써 변환된 패턴을 생성한다 한편 두 번째 패턴변환방식인 속도변환(Velocity Transform)은 주어진 서명패턴을 수평/수직 속도 평면으로 매핑 함으로써 변환된 패턴을 생성한다. 이러한 변환을 통하여 원래의 서명과정에서의 동적인 특성이 변환된 도메인에서는 변환된 패턴의 모양에 반영되게 되므로, 변환된 패턴에 대한 형체분석(Shape Analysis) 을 통하여 효율적으로 동적인 특성에 대한 분석이 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 모델의 장점은 변환된 패턴들이 본래의 서명패턴과 동일한 형태로 표현된다는 점이다. 따라서 기존의 많은 연구를 통하여 제안되어 은 대부분의 서명인식 알고리즘을 변환된 패턴에도 그대로 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 271명의 6770개의 서명패턴으로 이루어 진 데이타베이스를 대상으로 한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 1.17$\%$의 EER(Equal Error Rate)를 보여 제안된 변환을 사용하지 않은 경우의 1.93$\%$와 비교하여 성능이 현격하게 향상되었음을 보였다. 특히 위조서명에 대한 실험에서는 이 차이가 더욱 현저하여 본 논문에서 제안된 방식이 위조서명을 거부하는데 유용함을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-70
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• 2003

급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.56-65
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• 2023

뉴스와 취재 프로그램 같은 방송에서는 제보자의 신원 보호를 위해 음성을 변조한다. 음성 변조 방법으로 피치(pitch)를 조절하는 방법이 가장 많이 사용되는데, 이 방법은 피치를 재조절하는 방식으로 쉽게 원본 음성과 유사하게 음성 복원이 가능하다. 따라서 방송 음성 변조 방법은 화자의 신원 보호를 제대로 해줄 수 없고 보안상 취약하기 때문에 이를 대체하기 위한 새로운 음성 변조 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Voice Privacy Challenge에서 비식별화 성능이 검증된 Lightweight 음성 비식별화 모델을 성능 비교 모델로 사용하여 피치 조절을 사용한 방송 음성변조 방법과 음성 비식별화 성능 비교 실험 및 평가를 진행한다. Lightweight 음성 비식별화 모델의 6가지 변조 방법 중 비식별화 성능이 좋은 3가지 변조 방법 McAdams, Resampling, Vocal Tract Length Normalization(VTLN)을 사용하였으며 한국어 음성에 대한 비식별화 성능을 비교하기 위해 휴먼 테스트와 EER(Equal Error Rate) 테스트를 진행하였다. 실험 결과로 휴먼 테스트와 EER 테스트 모두 VTLN 변조 방법이 방송 변조보다 더 높은 비식별화 성능을 보였다. 결과적으로 한국어 음성에 대해 Lightweight 모델의 변조 방법은 충분한 비식별화 성능을 가지고 있으며 보안상 취약한 방송 음성 변조를 대체할 수 있을 것이다.

• 대한한의진단학회지
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• 제16권1호
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• pp.9-18
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• 2012

Objectives The aim of this study is to propose an optimized tongue colour interpolation method to achieve accurate tongue image rendering. Methods We selected 60 colour chips in the chips of DIC color guide selector, and then divided randomly the colour chips into two groups. The colour chips of a group (Gr I) were used for finding the optimized colour correction factor of error and those of the other group (Gr II) were used for verifying the correction factor. We measured colour value of the Gr I colour chips with spectrophotometer, and took the colour chips image with a digital tongue image system (DTIS). We adjusted colour correction factor of error to equal the chip colour from each method. Through that process, we obtained the optimized colour correction factor. To verify the correction factor, we measured colour value of the Gr II colour chips with a spectrophotometer, and took the colour chips image with the DTIS in the two types of colour interpolation mode (auto white balance mode and optimized colour correction factor mode). And then we calculated the CIE-$L^*ab$ colour difference (${\Delta}E$) between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS. Results In auto white balance mode, The mean ${\Delta}E$ between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS was 13.95. On the other hand, in optimized colour correction factor mode, The mean ${\Delta}E$ was 9.55. The correction rate was over 30%. Conclusions In case of interpolating colour of images taken with the DTIS, we suggest that procedure to search the optimized colour correction factor of error should be done first.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.757-766
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• 2014

본 논문에서는 차기 군 위성통신체계 환경에서 OTM(On-The-Move) 위성단말의 채널 blockage 신호 손실 보상을 위한 협업통신 기법을 제안하였다. 제안하는 협업기법은 인접 OTM 위성단말과 지상 무전기 체계를 통해 데이터를 공유하고 직교확산코드를 이용하여 대역확산 후 동시에 전송한다. 중첩되어 전송된 확산열은 EGC(Equal Gain Combining) 방식으로 결합한다. 성능 분석을 위해 OTM 위성단말의 blockage 채널을 2-state Markov chain으로 모델링하였으며, 이를 기반으로 협업단말들의 blockage 채널 상태에 따른 비트오류율을 도출하였다. 성능분석 결과 채널 조건이 더 나은 인접 OTM 위성단말의 협업으로 비트오류율 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히 blockage 확률이 높을수록 협업을 통해 더욱 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 그러나 서로 다른 지연을 갖는 확산 열 간 중첩으로 인해 협업단말 수 증가 시 다중접속간섭으로 인한 성능상의 제약이 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제37권6호
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• pp.595-604
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• 2005

A new instrument, an average BDFT (Birectional Flow Tube), was proposed to measure the flow rate in single and two phase flows. Its working principle is similar to that of the Pilot tube, wherein the dynamic pressure is measured. In an average BDFT, the pressure measured at the front of the flow tube is equal to the total pressure, while that measured at the rear tube is slightly less than the static pressure of the flow field due to the suction effect downstream. The proposed instrument was tested in air/water vertical and horizontal test sections with an inner diameter of 0.08m. The tests were performed primarily in single phase water and air flow conditions to obtain the amplification factor(k) of the flow tube in the vertical and horizontal test sections. Tests were also performed in air/water vertical two phase flow conditions in which the flow regimes were bubbly, slug, and churn turbulent flows. In order to calculate the phasic mass flow rates from the measured differential pressure, the Chexal drift-flux correlation and a momentum exchange factor between the two phases were introduced. The test results show that the proposed instrument with a combination of the measured void fraction, Chexal drift-flux correlation, and Bosio & Malnes' momentum exchange model could predict the phasic mass flow rates within a $15\%$ error. A new momentum exchange model was also proposed from the present data and its implementation provides a $5\%$ improvement to the measured mass flow rate when compared to that with the Bosio & Malnes' model.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.173-179
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• 2010

Over recent years, much research attention has been devoted to a two-factor authentication mechanism which integrates both tokenized pseudorandom numbers with user specific biometric features for biometric verification, known as Biohash. The main advantage of Biohash over sole biometrics is that Biohash is able to achieve a zero equal error rate and provide a clean separation of the genuine and imposter populations, thereby allowing elimination of false accept rates without imperiling the false reject rates. Nonetheless, when the token of a user is compromised, the recognition performance of a biometric system drops drastically. As such, a few solutions have been proposed to improve the degraded performance but such improvements appear to be insignificant. In this paper, we investigate and pinpoint the basis of such deterioration. Subsequently, we propose a two-level approach by utilizing strong inner products and fuzzy logic weighting strategies accordingly to increase the original performance of Biohash under this scenario.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.277-281
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• 2013

Modern speaker verification systems based on support vector machines (SVMs) use Gaussian mixture model (GMM) supervectors as their input feature vectors, and the maximum a posteriori (MAP) adaptation is a conventional method for generating speaker-dependent GMMs by adapting a universal background model (UBM). MAP adaptation requires the appropriate amount of input utterance due to the number of model parameters to be estimated. On the other hand, with limited utterances, unreliable MAP adaptation can be performed, which causes adaptation noise even though the Bayesian priors used in the MAP adaptation smooth the movements between the UBM and speaker dependent GMMs. This paper proposes a sparse MAP adaptation method, which is known to perform well in the automatic speech recognition area. By introducing sparse MAP adaptation to the GMM-SVM-based speaker verification system, the adaptation noise can be mitigated effectively. The proposed method utilizes the L0 norm as a regularizer to induce sparsity. The experimental results on the TIMIT database showed that the sparse MAP-based GMM-SVM speaker verification system yields a 42.6% relative reduction in the equal error rate with few additional computations.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권4호
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• pp.127-132
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• 2009

The feature vectors which are used in conventional speaker recognition (SR) systems may have many correlations between their neighbors. To improve the performance of the SR, many researchers adopted linear transformation method like principal component analysis (PCA). In general, the linear transformation of the feature vectors is based on concatenated form of the static features and their dynamic features. However, the linear transformation which based on both the static features and their dynamic features is more complex than that based on the static features alone due to the high order of the features. To overcome these problems, we propose an efficient method that applies linear transformation and temporal information of the features to reduce complexity and improve the performance in speaker verification (SV). The proposed method first performs a linear transformation by PCA coefficients. The delta parameters for temporal information are then obtained from the transformed features. The proposed method only requires 1/4 in the size of the covariance matrix compared with adding the static and their dynamic features for PCA coefficients. Also, the delta parameters are extracted from the linearly transformed features after the reduction of dimension in the static features. Compared with the PCA and conventional methods in terms of equal error rate (EER) in SV, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity.