• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.705-708
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• 2018

현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.575-580
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• 2010

Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제11권2호
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• pp.76-82
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• 2011

In this paper, a novel design for a dual-band negative group delay circuit (NGDC) is proposed. Composite right/left-handed (CRLH) ${\lambda}/4$ short stubs are employed as a dual-band resonator. A CRLH ${\lambda}/4$ short stub is composed of a typical transmission line element as the right-handed component and a high-pass lumped element section as the left-handed component. It is possible to simultaneously obtain open impedances at two separate frequencies by the combination of distinctive phase responses of the right/left-handed components. Negative group delay (NGD) can be obtained at two frequencies by using dual-band characteristics of the CRLH stub. In order to achieve a bandwidth extension, the proposed structure consists of a two-stage dual-band NGDC with different center frequencies connected in a cascade. According to the experiment performed, with wide-band code division multiple access (WCDMA) and worldwide interoperability for microwave access (WiMAX), NGDs of $-3.0{\pm}0.4$ ns and $-3.1{\pm}0.5$ ns are obtained at 2.12~2.16 GHz and 3.46~3.54 GHz, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.19-26
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• 2014

앙상블 분류기는 여러 개의 분류기에서의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기에 비해 신뢰성 높은 예측 결과를 얻을 수 있는 방법으로 널리 사용되고 있다. 앙상블 분류기를 위해서는 여러 가지 방법이 사용되고 있으며 흔히 사용되는 방법으로는 부스팅이 있다. 하지만 부스팅은 단계적인 학습을 통해 이전 단계에서 잘못 분류된 샘플들을 다음 단계에서 다시 분류하는 방식으로 이전 단계로의 피드백이 불완전한 순차적인 방법이라는 한계가 있다. 이 논문에서는 단일 분류기 중 가장 성능이 좋은 것으로 알려진 SVM을 기본분류기로 사용하여 동시에 여러개의 SVM을 학습하는 문맥 감지형 SVM 앙상블알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 특징 공간을 문맥으로 나누는 클러스터링과 SVM 학습을 동시에 진행하므로 특징 공간 분할과 학습이 서로의 결과를 사용할 수 있어 기존 앙상블학습에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1095-1106
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• 1994

본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권4호
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• pp.16-22
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• 2006

본 논문에서는 CMOS 공정을 사용하여 기가비트 이더넷 응용을 위한 전치증폭기 회로를 구현하였다 대역폭 확장 및 노이즈 성능개선을 위해, regulated cascade 설계기법을 사용하였고 이로써, 광다이오드 및 TIA 입력단의 큰 기생 캐패시턴스를 대역폭 결정으로부터 효과적으로 차단하였다. 0.6um CMOS공정을 사용하여 구현한 1.25Gb/s 전치증폭기의 칩 측정 결과 58dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.5pF 기생 광다이오드 캐패시턴스에 대해 950MHz의 대역폭과 6.3pA/sqrt(Hz)의 평균 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 5V 단일 전원전압으로부터 85mW의 전력소모를 보였다. 또한, 0.18um CMOS 공정을 사용하여 설계한 10Gb/s 전치증폭기는 RGC 기법과 인덕티브 피킹기술을 동시에 사용함으로써, 59.4dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.25pF 기생 캐패시턴스에 대해 8GHz의 대역폭, 20pA/sqrt(Hz)의 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 1.8V 단일전압에 대해 14mW의 전력소모를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1A호
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• pp.104-112
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• 2005

본 논문에서는 고속, 저전력 8-비트 ADC를 설계하는 기법들을 제안하였다. 비교적 적은 전력 소모를 가지면서 고속으로 동작 시키기 위해 기존의 파이프라인 구조인 MDAC를 이용한 폐쇄형 구조 대신에 개방형 구조를 채택하였다. 또한 Distributed THA와 캐스캐이드 형태의 구조를 이용하여 높은 샘플링 속도에 최적화 하였다. 제안한 각 단의 크로싱 지점을 판별하는 기법은 증폭기의 개수를 줄일 수 있도록 함으로서 저전력과 좁은 면적의 ADC 구현을 가능하게 하였다. 모의 실험 결과 500-MHz의 샘플링 속도와 1.8V 전원 전압에서 테스트에 필요한 디지털 회로까지 포함, 210mW의 전력을 소비함을 확인 할 수 있었다. 또한 1.2Vpp(Differential) 입력 범위와 200-MHz까지의 입력 주파수에서 8-비트에 가까운 ENOB를 가짐을 볼 수 있었다. 설계된 ADC는 $0.18{\mu}m$ 6-Metal 1-Poly CMOS 공정을 이용, $900{\mu}m{\times}500{\mu}m$의 면적을 차지한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.101-106
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• 2014

본 논문에서는 자동 이득 제어 회로를 이용한 와이드 다이나믹 레인지 RF root-mean-square (RMS) 전력 검출기를 소개한다. 제안하는 자동 이득 제어는 voltage gain amplifier (VGA), RMS 변환 블록, 이득 조절 블록으로 구성되어 있다. VGA는 dB-linear한 이득 관계를 갖는 캐스코드 VGA를 사용하였다. 제안하는 RMS 변환은 입력 신호 전 파장의 제곱 변환을 이용하여 RMS에 비례하는 DC 전압을 출력한다. 제안하는 RMS 전력 검출기는 500MHz에서 5GHz에서 작동하며 검출 범위는 0 dBm에서 -70dBm 이상의 신호를 -4.53 mV/dBm의 비율로 검출한다. 제안하는 RMS 전력 검출기는 TSMC 65nm 공정을 사용하여 설계되었으며 1.2V에서 5mW의 전력소비를 갖는다. 칩 레이아웃 면적은 $0.0097mm^2$이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.