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.
We simulated insulation defects of stator winding wire on high voltage generator by 5 types. 4 types have one discharge source and other one has multi discharge source by simulation. For accurate decision, measurements used to PRPD pattern to occurred partial discharge source of various types. In this research, when PRPD pattern carried out or analyzed pattern recognition of discharge source, it used to powerful tools. In this result, PRPD Pattern defined to have single discharge source of 4 types by insulation defect. When insulation defect simulated, all the defected winding have not the same result. Errors for a little different can make mistakes from a subtle distinction. The difference between internal and void discharge have magnitude of pulse amplitude of inner discharge bigger than void discharge and have a shape of bisymmetry. But void discharge has a shape of bisymmetry against maximum value on polarity respectively. In cases of slot and surface discharge, we confirmed to show similar results those other researchers. In case of multi-discharge, as a result of we could classify not perfect match with occurred patterns in single discharge eachother. In the future, we will have to recognize and classify with results of multi-discharge.
In this paper, we report a method for the primitive segments extraction from printed Korean characters without thinning as a preliminary stage to design an efficient recognition system. The primitive segments are defined by fundamental subpatterns which are vertical(I), right sloping(/), left. sloping(\). horizontal(-), and circular segment(o). The circular segment among the five kinds of segment is different from the others in geometrical properties. Therefore, at first, the circular segment is extracted by using the closed circle of the inner boundary and the geometrical characteristics of its outer. Next, linear segments are separated from the character pattern by means of a directional coding method. Finally, primitive segments are extracted from each set of linear segments by using a projection profile which involves the fact whether the segment has branches or not. The experimental results show that this method reduces computation time and storage space in comparision with the existing methods.
최근, 유비쿼터스 관련 산업이 비약적으로 발전하고 있으며, 특정 구역을 대상으로 유비쿼터스 환경을 구축하는 u-Zone의 개발이 추진되고 있다. 특히 헬스케어 시스템의 관점에서 보면, u-Zone을 활용하여 정신질환자나 거동이 불편한 환자를 관리하기 위한 비용과 노력을 감축시킬 수 있다. 하지만 아직 헬스케어 시스템은 특정 개인을 대상으로 하거나 병원 내부 시스템을 확장하는 수준에 그치고 있다. 정신질환자 중에는 알코올, 마약 등의 약물에 중독된 환자의 비율이 높지만, 일상적인 데이터의 수집이 어려워 체계적인 관리나 정확한 진단이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 u-Zone 내에서 중독환자에게 생체신호 측정 센서를 통해 지속적인 정보를 수집하고, 모니터링할 수 있는 시스템을 제안하였다. 맥박, 체온, 가속도 센서를 이용하여 환자 상태정보를 수집하고, 이를 기반으로 감정 상태를 판별하여 정확한 진단의 근거가 될 수 있도록 한다.
High-sensitivity signal-to-noise ratio (SNR) microphones are essentially required for a broad range of automatic speech recognition applications. Piezoelectric microphones have several advantages compared to conventional capacitor microphones including high stiffness and high SNR. In this study, we designed a new piezoelectric membrane structure by using the finite elements method (FEM) and an optimization technique to improve the sensitivity of the transducer, which has a high-quality AlN piezoelectric thin film. The simulation demonstrated that the sensitivity critically depends on the inner radius of the top electrode, the outer radius of the membrane, and the thickness of the piezoelectric film in the microphone. The optimized piezoelectric transducer structure showed a much higher sensitivity than that of the conventional piezoelectric transducer structure. This study provides a visible path to realize micro-scale high-sensitivity piezoelectric microphones that have a simple manufacturing process, wide range of frequency and low DC bias voltage.
An immune system has powerful abilities such as memory, recognition and learning how to respond to invading antigens, and has been applied to many engineering algorithms in recent year. In this pap er, the combined optimization algorithm (Immune- Genetic Algorithm: IGA) is proposed for multi-optimization problems by introducing the capability of the immune system that controls the proliferation of clones to the genetic algorithm. The optimizing ability of the proposed combined algorithm is identified by comparing the result of optimization with simple genetic algorithm for two dimensional multi-peak function which have many local optimums. Also the new combined algorithm is applied to minimize the total weight of the shaft and the transmitted forces at the bearings. The inner diameter oil the shaft and the bearing stiffness are chosen as the design variables. The dynamic characteristics are determined by applying the generalized FEM. The results show that the combined algorithm and reduce both the weight of the shaft and the transmitted forces at the bearing with dynamic conatriants.
본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.
얼굴 특징들을 추출하는 것은 자동 독화나 휴먼컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 얼굴 이미지 테이터베이스 관리 등에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 다양한 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역에서 자동 독화를 위한 특징점이 추출되도록 하였다. 얼굴의 특징들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
In this paper, the authors propose a system for assisting mold designers of plastic parts. With a CAD model of a part, the system automatically determines the optimal ejecting direction of the part with minimum undercuts. Since plastic parts are generally very thin, many rib features are placed on the inner side of the part to give sufficient structural strength. Our system extracts the rib features from the CAD model of the part, and determines the possible ejecting directions based on the geometric properties of the features. The system then selects the optimal direction with minimum undercuts. Possible ejecting directions are represented as discrete points on a Gauss map. Our new point distribution method for the Gauss map is based on the concept of the architectural geodesic dome. A hierarchical structure is also introduced in the point distribution, with a higher level "rough" Gauss map with rather sparse point distribution and another lower level "fine" Gauss map with much denser point distribution. A system is implemented and computational experiments are performed. Our system requires less than 10 seconds to determine the optimal ejecting direction of a CAD model with more than 1 million polygons.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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