• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권1호
• /
• pp.163-177
• /
• 2024

The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권4호
• /
• pp.437-444
• /
• 2020

달 로버의 광학 카메라는 로버의 주행정보와 탐사 지역의 3차원 지형정보를 제공한다. 하지만 대기가 없는 달은 단조로운 지형과 어두운 색조의 토양으로 구성되며, 달의 혹독한 환경에서 로버는 낮은 데이터 저장 용량과 연산 성능을 가진다. 따라서 로버의 안전한 주행과 성공적인 달 탐사를 위해서는 달의 지형 및 환경 특성에 강인한 특징점 검출 및 정합 기법 사용이 검토되어야 한다. 본 연구에서는 달 탐사 로버가 취득한 지형 영상을 대상으로 SIFT, SURF, BRISK, ORB, AKAZE들의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 SIFT와 AKAZE가 달 지형 특성에 강인한 성능을 보여 주었다. AKAZE는 SIFT에 비해 적은 개수의 영상 정합점들을 검출하였으나, 높은 정확도를 가지며 가장 빠르게 영상 정합점들을 검출하였다. 따라서 정확하고 신속한 연산이 필요한 로버 주행 정보 생성에 적합하다. SIFT는 가장 무거운 연산 속도를 보이나, 가장 많은 영상 정합점들을 안정적으로 검출하였다. 달 탐사 로버는 주기적으로 지형 영상을 지구로 전송한다. 따라서 많은 양의 지형 영상을 처리할 수 있는 지구에서 3차원 지형도 구축을 위해 사용하는 것이 적합하다. 본 연구 결과는 향후 달 탐사 로버에서 특징점 검출 기법들의 활용을 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.1369-1382
• /
• 2005

도로 영상에서 차량 영역을 분할하는 차량 영역 분할(vehicle segmentation) 문제는 지능형 교통 시스템을 비롯한 다양한 응용 분야들에서 중요하게 사용되는 기본 연산(fundamental operation)이다. 본 연구에서는 야외의 도로 상에 설치된 CCD카메라에서 촬영된 정지 영상으로부터 차량 영역을 찾아내는 효율적인 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력되는 영상들을 격자 단위로 분할하여 각 격자에서의 에지 검출 결과를 대표하는 특징값(feature value)들을 통계적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 최적해를 구한다. 전처리 과정에서는 다양한 외부 환경에서 촬영한 배경 영상들에 대해서 각 격자에서의 특징값들을 통계 처리한다. 입력된 차량 영상에서는 각 격자의 특징값이 배경 영상의 대응되는 격자에서의 특징값과 통계적으로 얼마나 오차를 보이냐에 따라, 배경 영역인지 차량 영역인지를 판단한다. 격자 별로 차량 영역에 해당하는 지를 판정한 뒤, 이 결과에 동적 프로그래밍(dynamic Programming) 기법을 이용하여 차량을 포함하는 최적의 직사각형 영역을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 통계 처리와 전역 탐색 기법을 사용하므로 휴리스틱에 주로 의존하는 기존 연구들에 비해 좀더 체계적이다. 또한, 배경 영상에 대한 통계 처리는 흐리거나 맑은 등의 날씨 변화 및 바람이나 진동에 의한 카메라의 흔들림과 같은 다양한 외부 요인들이 가져올 수 있는 노이즈나 오차에 대해서도 높은 신뢰성을 보여준다. 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템은 $1280\times960$ 크기의 차량 영상들을 장당 평균 0.150초의 수행 시간에 처리하였으며, 총 270장의 다양한 노이즈를 가지는 차량 영상들에 대해 $97.03\%$의 성공률을 보였다.

• 대기
• /
• 제18권2호
• /
• pp.97-109
• /
• 2008

The aerosol characteristics in terms of 4 different cases (Asian dust, fog, clear sky and cloud) which had happened at Anmyeon Island in April 2006 were studied using various measurements such as the Micro Pulse Lidar (MPL), sunphotometer, $\beta$-ray $PM_{10}$ Analyzer, anemoscope and anemometer. In addition, synoptic charts, back trajectory analyses and satellite images were also used to help characterize the aerosol events. The aerosol optical properties were featured by the Aerosol Optical Depth (AOD) and ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent which were estimated by the sunphotometer. When Anmyeon Island was dominated by the Asian dust, the AOD was sharply increased as seven times as a yearly average of it (0.35). As compared with a yearly average of the ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent of 0.97, the ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent of a dust day was significantly low (0.099). In addition, $PM_{10}$ mass concentration showed an extremely high record. The maximum concentration reached $1790.5{\mu}gm^{-3}$ on 8 April 2006. The maximum mass concentration was shown with delay when the wind speed of $0ms^{-1}$ was observed. It was also found that a satellite image of the MODIS-RGB had a good agreement with the results of those measurements. It was shown that the MPL was able to describe effectively the vertical distribution of aerosol for all the cases. In particular, the MPL evidently captured the aerosol layer before the cloud observation. The aerosol layer was similarly described by the AOD. On a clear sky day, the AOD had not only a very low value (0.054) but also a feature of homogeneity.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제13권4호
• /
• pp.253-264
• /
• 2012

점차 많은 기업들이 국내 시장에서의 포화상태로 인해 글로벌 시장 진출을 시도하고 있다. 홈쇼핑 역시 성숙기에 들어섰기 때문에 국내에서의 성장이 어려워지고 있다. 국내 홈쇼핑 1위 업체인 CJ오쇼핑은 국내에서의 한계를 벗어나 철저한 준비 끝에 세계시장으로 진출해서 괄목할만한 성과를 보여주고 있다. 중국, 인도, 베트남, 일본 등 아시아를 중심으로 펼치고 있는 CJ오쇼핑의 글로벌 마케팅 전략은 현재까지 성공적으로 진행되고 있으며, 국내뿐만 아니라 아시아에서 1위 온라인 유통회사로 발돋움하고 있다. CJ오쇼핑은 한국형 홈쇼핑 모델을 핵심역량으로 진출 지역에 대한 철저한 사전 준비와 함께 효과적으로 해외 시장을 공략했다. 글로벌 경쟁력을 갖춘 한국형 홈쇼핑의 특징인 쇼퍼테인먼트를 현지 고객들에게 어필한 것이 큰 차별점이었다. 또한 현지에서 영향력 있고, 안정적인 파트너사를 선택하여 사업목표를 공유하고 합작사업을 체결함으로써 안정적인 운영이 가능하였다. 이를 바탕으로 현지 고객들에게 손쉽게 인지도를 확보할 수 있었다. 경쟁사 대비 공격적인 선진입도 CJ오쇼핑의 글로벌 마케팅 성공요인 중 하나이다. 마지막으로 CJ오쇼핑이 갖추고 있는 역량을 철저히 현지화시켜 성공적으로 안착되도록 유도하였다. 위와 같은 성공요인이 CJ오쇼핑 글로벌 마케팅 사례 분석의 시사점으로 도출될 수 있으며, 이러한 성공요인들이 여러 기업들에게 전파되어 향후 한국기업의 글로벌 마케팅 성공전략으로 활용될 수 있기를 기대해본다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.163-170
• /
• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.1991-2000
• /
• 1994

본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.

• 복식문화연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.309-323
• /
• 2013

This study examined the expression mode and feature about photomontage indicated in the 21st century's Contemporary fashion. This intends to have better understanding on photomontage and to provide theoretical explanation to help a creative design development using photomontage in the future. For the research method, review over photomontage concept and its historical background was carried out with relevant literature and precedent studies. Then, analysis was followed about 258 pieces of photomontage application works featured in the four major global collections from 2001S/S to 2011F/W. Among types of photomontage expression in the Contemporary fashion, objects in the nature like animal, plant, scenery picture took up the highest frequency as motive. Other types appeared in the following order: the people-oriented type such as eminent person's figure or partial body, the ready-made image including diverse daily goods in the modern consumption society, a variety of printed stuff like cartoon, newspaper and magazine, the type of photomontage expression through borrowing the earlier famous art pieces or doing the cooperative work with artists in different fields, applications like architecture, land marks in many cities in the world, and interior, things assembled with various images, modified religious images in photomontage from Buddha or holy picture. Therefore, the modern fashion that uses photomontage could possibly feature popularity, naturalism, playfulness and creativity.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제21권4호
• /
• pp.33-42
• /
• 2013

This paper describes a multiple vehicle tracking algorithm using an integrated probabilistic data association filter (IPDAF) in urban environments. The algorithm consists of two parts; a pre-processing stage and an IPDA tracker. In the pre-processing stage, measurements are generated by a feature extraction method that manipulates raw data into predefined geometric features of vehicles as lines and boxes. After that, the measurements are divided into two different objects, dynamic and static objects, by using information of ego-vehicle motion. The IPDA tracker estimates not only states of tracks but also existence probability recursively. The existence probability greatly assists reliable initiation and termination of track in cluttered environment. The algorithm was validated by using experimental data which is collected in urban environment by using single laser scanner.