• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.143-151
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• 2001

이 논문은 서명의 분할 영역에 대한 자기회귀적(autoregressive) 특징을 사용하는 신경망 기반의 서명검증 시스템에 대해 다루고 있다. 이 논문에서 특기할 사항으로, 첫 번째, 서명 검증을 위한 신경망 구조의 설계와 학습 방법을 제시하고 있으며, 두 번째는 동일 서명자로부터 얻은 여러개의 서명에 대한 분할의 일관성을 위해서 DTW알고리듬을 적용한 것이다. 서명 검증 시스템의 성능분석을 위하여 정교하게 만들어진 방대한 양의 모조 서명 데이터베이스를 사용하였다. 1920개의 정교한 모조 서명에 대해 모조서명 인정율 0.78%, 진서명 거부율 1.6%의 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.248-255
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• 2003

본 논문에서는 상호상관함수를 이용한 지문인식 기법을 제시한다. 본 기법은 특징추출, 지문정렬, 지문매칭으로 구성되는데, 이중에서 본 논문은 새로운 지문정렬 기법을 제안한다. 본 지문정렬 기법에서는 특징점의 융선방향 각도에 대해 상호상관함수를 적용하여 두 지문사이의 회전각도를 구하고, 그후 회전된 지문으로부터 두 지문간의 이동변위를 구하여 지문을 정렬한다. 본 정렬기법은 과도한 탐색에 의존하지 않고 두 지문의 회전각도와 이동변위를 구할 수 있다 제시된 기법으로 지문인식 실험을 한 결과 2.086%의 타인수락오류율(FAR)에 대해 17.299%의 본인거부오류율(FRR)을 얻을 수 있었다.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.139-144
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• 1999

본 논문은 음성인식 시스템에서 정확도를 높이기 위해 후처리 단계에서 후보 단어들의 엔트로피 정보를 이용하였다. 기존의 우도비 검출방법은 음성 데이터에 따라 음성인식 시스템의 성능이 변하고 N개의 후보단어들의 우도값이 비슷하여 오인식 발생확률이 높았다. 그러나 본 눈문에서는 각 후보 단어들의 엔트로피 값보다 인식대상 단어 외의 단어들의 엔트로피 값이 상대적으로 낮은 후보를 거절하는 후처리 방법을 사용하여 음성 데이터에 독립적이면서도 변별력을 높인 정확한 음성인식 시스템을 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 엔트로피에 의한 후처리 방법은 우도비에 의한 방법보다 인식 시스템의 성능을 false alarm이 20%일 때 최대 3.6% 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권4호
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• pp.17-23
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• 1999

본 연구는 문맥 독립형 화자 인식 알고리즘을 이용하여 보안시스템을 소프트웨어와 하드웨어로 구성한 논문이다. 화자인식을 이용한 보안시스템은 윈도우상에서 사운드카드를 이용하여 음성을 입력받고, 성도 모델링을 이용한 음성 파라미터를 추출하였으며, k-means 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 화자를 모델링하였다. 등록된 화자에 대한 인식된 결과는 PIC16F84 마이크로 프로세서를 이용하여 자물쇠를 개${\cdot}$폐하도록 구성하였다. OFF-LINE의 실험은 TIMIT데이터를 이용하였으며, 5명의 화자에 대하여 ON-LINE으로 인식한 결과 학습시킨 데이터에 대해서는 100%의 인식률을 얻었으며 학습을 시키지 않은 데이터에 대해서는 99%의 인식률을 얻었다. 그리고 사용자 거부율 1%, 사칭자 허용률 0%, 검증평균오류는 0.5%를 보였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권2호
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• pp.39-50
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• 2016

In this paper, we present a comparative study of spatial domain features for writer identification and verification with different ink width conditions. The existing methods give high error rates, when comparing two handwritten images with different pen types. To the best of our knowledge, we are the first to design the feature with different ink width conditions. To address this problem, contour based features were extracted using a chain code method. To improve accuracy at higher levels, we considered histograms of chain code and variance in bins of histogram of chain code as features to discriminate handwriting samples. The system was trained and tested for 1,000 writers with two samples using different writing instruments. The feature performance is tested on our newly created dataset of 4,000 samples. The experimental results show that the histogram of chain code feature is good compared to other methods with false acceptance rate of 11.67%, false rejection rate of 36.70%, average error rates of 24.18%, and average verification accuracy of 75.89% on our new dataset. We also studied the effect of amount of text and dataset size on verification accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4076-4092
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• 2019

Nowadays, most users access internet through mobile applications. The common way to authenticate users through websites forms is using passwords; while they are efficient procedures, they are subject to guessed or forgotten and many other problems. Additional multi modal authentication procedures are needed to improve the security. Behavioral authentication is a way to authenticate people based on their typing behavior. It is used as a second factor authentication technique beside the passwords that will strength the authentication effectively. Keystroke dynamic rhythm is one of these behavioral authentication methods. Keystroke dynamics relies on a combination of features that are extracted and processed from typing behavior of users on the touched screen and smart mobile users. This Research presents a novel analysis in the keystroke dynamic authentication field using two features categories: timing and no timing combined features. The proposed model achieved lower error rate of false acceptance rate with 0.1%, false rejection rate with 0.8%, and equal error rate with 0.45%. A comparison in the performance measures is also given for multiple datasets collected in purpose to this research.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1077-1083
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• 2009

MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.456-463
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• 2021

본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.30-39
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• 2006

홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.473-480
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• 2007

비디오 영상 프레임들에서 2D 특징점들을 지속적으로 추적하는 문제는 프레임 간의 빈번한 특징점 매칭 실패로 인하여 어려움을 겪어왔다. 본 논문에서는 긴 비디오 프레임들에서 강건하게 2D 특징점들을 추적하는 기법을 제안한다. 이전 프레임까지 추적되어온 각 특징점에 대해 움직임 상태변수를 정의하고 이들 상태변수로부터 현재 프레임에서의 움직임을 예측한다. 예측된 움직임은 추적을 위한 탐색 윈도우를 설정을 위한 초기 위치로 지정된다. 유사성 검사를 통해서 탐색 윈도우 내에서 대응점을 결정한다. 측정 데이터를 반영하여 현재 프레임에서의 특징점의 움직임 상태 변수를 수정하는 과정을 갖는다. 특징점의 추적 결과는 오차를 포함하고 있고 잘못된 추적이 발생될 수 있다. 잘못 추적된 이상값들은 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제거함으로써 정확한 특징점 추적이 지속될 수 있도록 한다. 실제 비디오 프레임들에 대해 특징점 추적을 실시한 결과 긴 비디오 프레임들에 대해서도 특징점 추적이 안정적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.