쌀의 품종 식별 기술은 아직까지 적절한 방법이 연구되지 않아, 최근 불법 유통사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 신속하게 현장에서 응용가능한 쌀의 품종을 식별하기 위해서, 비파괴 측정법 중 화상처리법을 응용하였다. MFG board, CCD camera, Zoom lens 및 Ring light로 구성된 화상처리 장치로 쌀알의 영상을 취득하여, Threshold, Median filtering으로 쌀알 영상의 노이즈를 제거하고, 윤곽을 추출하여 중심점에서 360도 각도에 대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는 85%의 판별 결과를 나타내었다.
본 연구는 지문 인식 시스템 중에서 프리즘을 이용한 광학계의 설계에 대한 것이다. 이는 프리즘, 렌즈, 그리고 CMOS 이미지 센서(혹은 CCD) 등으로 구성되어 있는 광학계이다. 종래의 프리즘을 이용한 지문인식 광학계에서는 지문에 물이 묻어 있는 경우에 영상의 품질이 현저히 저하되는 문제점이 있다. 이 경우에 프리즘의 굴절률을 높임으로써 영상의 품질을 충분히 높일 수 있었다. 또한 프리즘과 렌즈를 사용함으로 인하여 발생하는 비대칭 축소 왜곡(anamorphic distortion)과 상면의 지를 최소화되는 프리즘 꼭지각 $\alpha$를 제안한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관련 기술이 빠르게 발전되면서, 그와 관련 된 정보시스템 역기능(개인정보 오남용, 정보의 위험, 위협, 취약점등)의 우려 또한 증가되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 강력한 다단계 사용자 신분확인(Multiple schemes for Strong authentication)메커니즘을 소개하고, 실제 시스템 환경에서 안정적으로 구현할 수 있는 설계 방안과 응용 방안을 제시하였다. 또한, 플랫폼에 독립적이고 다양한 응용 프로그램을 탑재할 수 있는 스마트카드(자바 카드) 기반에 암호화와 생체인식(지문)기술을 접목한 통합 사용자 인증 메커니즘을 제안함으로써, 최근 들어 중요시 되고 있는 사용자 개인정보 보호 및 공공.금융기관에서 발생될 수 있는 금융카드 도용 및 불법 복제등과 같은 위험에 대하여 체계적이고 안정적인 대안 기술을 소개하였다. 마지막으로, 스마트카드 환경 내에서 실제 시스템 개발자가 구현이 용이하고 응용이 쉬운 "스마트카드 클래스 라이브러리"를 개발하고 구체적인 자바카드기반의 생체인식 적용 방향을 제안함으로써 향후 활용방안에 대하여서도 그 방향성을 제안하였다.
인삼(人蔘)에 번식(繁殖)하는 진균류(眞菌類)가 인삼(人蔘)의 유리지방산(遊離脂肪酸)과 saponin의 화학적(化學的) 변화(變化)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하기 위하여 전보(前報)에서 분리(分離)한 Rhizopus delemar RH-1을 인삼(人蔘)에 접종(接種), 배양(培養)한 다음 그 spent media 와 colony 별(別)로 유리지방산(遊離脂肪酸)과 saponin을 추출(抽出)하여 이 추출물(抽出物)의 가시선(可視線), 자외선(紫外線) 및 적외선(赤外線)의 분광분석(分光分析)과 가스크로마토그래피로 얻은 분석결과(分析結果)는 다음과 같다. 즉, 인삼(人蔘)의 유리지방산(遊離脂肪酸) 19종(種)을 가스크로마토그래피법(法)으로 동정(同定)하였으며 그 중 colony에서는 $iC_{12:0},\:C_{16:2},\;C_{17:0},\;C_{18:3}\; and\;C_{20:0}$산(酸)을, spent media에서는 $C_{16:1}$산(酸)을 대조군(對照群)에서는 $C_{20:0}$산(酸)을 추출(抽出)할 수 없었다. 가시분광분석법(可視分光分析法)으로는 미생물(微生物)에 의(依)한 유리지방산(遊離脂肪酸)과 saponin의 화학적(化學的) 변화(變化)를 확인(確認)할 수 없으나 자외선(紫外線)과 적외선(赤外線)의 스펙트럼에서는 흡수대(吸收帶)의 이동(移動) 내지(乃至)는 소장(消長)관계를 알 수 있었다. 또한 saponin의 화학적(化學的) 변화(變化)를 자외선(紫外線)과 적외선(赤外線)의 분광분석법(分光分析法)과 가스크로마토그래피법(法)으로 확인(確認)하였다.
최근 스마트 폰의 발전으로 위치 정보의 활용도가 높아지고 있다. 기존에 측위 시스템은 GPS를 이용한 위치 측위를 하였다. 하지만 실내는 GPS 신호를 사용할 수 없으며, GPS 사용할 경우 위치 부정확의 문제점이 발생된다. 실내에서의 측위 문제를 해결하기 위하여 실내를 기반으로 하는 위치 측위 기법이 연구되었다. 실내를 기반으로 하는 많은 측위 기법으로는 RFID, UWB, WLAN 등의 다양한 기법이 존재한다. 하지만 WLAN를 이용한 위치 측위기법이 실생활에 활용하기 가장 접합하다. WLAN을 이용한 실내 측위 기법은 크게 2가지로 나뉘는데 첫째는 삼각 측량 기법이고, 둘째는 핑거프린트 기법이다. 그중 핑거 프린트 기법이 정확도가 높기 때문에 많이 쓰인다. 하지만 핑거 프린트 기법을 사용하기 위해서 구축하는 시간이나 구축을 위한 자원 소모가 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 실내 환경에서 WLAN 기반의 가상의 핑거 프린트 구축 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 실내 환경을 셀 환경으로 구분하였으며, 각각의 셀 안의 핑거 프린트 위치 점을 가상의 그리드 맵으로 나타내었다. 그리고 가상의 위치점에 예측된 가상의 시그널 값을 넣어줌으로써 빠르게 핑거프린트 시스템을 구축한다. 또한 이렇게 구축된 시그널 값들은 실측위 값과는 다른 값을 가질수 있기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 Splite-tree를 이용한 보정 기법을 제안한다. 보정 기법을 통하여 짧은 시간 동안 정확도가 향상됨을 보인다.
본 연구에서는 애플페이를 중심으로 하여 지문인식, 안면인식과 같은 생체 인증 기반 기술들을 이용한 모바일 결제 서비스에 대한 국내 사용자의 수용의도와 정보보호 관련 요인들이 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 정보보호와 관련된 요인들에 대한 연구가 부족하였던 기존 모바일 결제 수용의도 연구들과 달리, 본 연구에서는 정보보호 관련 요인들을 추가한 모형을 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 만들고, 이를 PLS(Partial Least Squares) 기법을 이용하여 분석하였다. 분석을 통하여 기업의 정보보호 노력을 통한 제공 서비스 신뢰도 확보, 개인의 성향, 그리고 적용 보안기술에 대한 신뢰도는 사회적 인식 및 서비스 인프라와 함께 국내 사용자들에게 중요한 요인임을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 생체인증 기반 모바일 결제 서비스를 제공하는 기업 또는 조직에게 국내 소비자들을 파악하는데 도움이 될 것으로 판단된다. 향후 본 연구를 바탕으로 동일 기업 또는 경쟁 기업 제품 사용 경험이 수용의도에 미치는 영향을 분석할 수 있을 것으로 기대한다.
The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.
1. 연구배경 : 사상체질의학에서 체질의 진단은 매우 중요하다. 전체적이고 직관적으로 제시된 동의수세보원의 체질진단 방법을 객관화 할 필요가 있다. 이를 위하여 신체 각 부위의 형태학적인 연구를 통하여 사상체질 유형을 가려내려는 시도가 이루어지고 있으며, 그 중의 하나는 생체 계측 방법을 이용하는 것이다. 본 연구에서는 체질인류학 연구 방법 중의 하나인 지문과 손바닥문의 분석 방법이 사상체질 유형을 가려내는 데 얼마나 도움 되는지 밝히고자 하였다. 2. 방법 : 특별한 질병이 없는 한국사람 347명(남자 241명, 여자 106명)에게 설문지 I 형과 QSCCII를 실시하여 두 가지 방법에서 같은 체질로 진단된 208명(남자 142명, 여자 66명)의 지문과 손바닥문을 채취하여 분석하였다. 삼교차점의 수에 따라 지문의 유형을 분석하였고, 지문의 중심에서 삼교차점까지 직선을 그어서 만나는 피부능선의 수를 세었다. 각 손가락의 몸쪽에 있는 손바닥문의 삼교차점에서 일어나는 피부능선을 추적하여 손바닥문의 유형을 분석하였고, 손바닥문의 삼교차점 사이에 직선을 그어서 만나는 피부능선의 수를 세었다. 그리고 손바닥문의 삼교차점이 이루는 atd각도를 측정한 후 사상체질 유형과 관련성을 살펴보았다. 3. 연구결과 및 결론 : 208명의 사상체질 유형은 태음인 76명(36.5%), 소음인 81명(39.0%), 소양인 51명(24.5%)이었고, 지문과 손바닥문의 분석 결과는 다음과 같았다. 지문의 유형은 태음인을 가려내는 데 도움이 되었고, 손바닥문의 유형은 태음인, 소양인, 소음인을 모두 가려내는 데 도움 되었다. 특히 손바닥문 유형은 소양인과 소음인을 가려내는 데 큰 도움이 되었다. 또한 지문과 손바닥문의 피부능선수는 소양인을 가려내는 데 도움 되었다 . 지문과 손바닥문은 사상체질 유형마다 특징적인 경향이 있으므로 사상체질 유형을 가려내는 데 도움이 도움 될 것으로 기대되며, 향후 본 연구자는 더 많은 사람을 대상으로 지문과 손바닥문 그리고 손금을 함께 관찰하여 보고할 예정이다.
연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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