• 생물정신의학
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• 제22권3호
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• pp.109-112
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• 2015

Since the early 2000s, there has been a continued interest in lie detection using functional magnetic resonance imaging (fMRI) in neuroscience and forensic sciences, as well as in newly emerging fields including neuroethics and neurolaw. Related fMRI studies have revealed converging evidence that brain regions including the prefrontal cortex, anterior cingulate cortex, parietal cortex, and anterior insula are associated with deceptive behavior. However, fMRI-based lie detection has thus far not been generally accepted as evidence in court, as methodological shortcomings, generalizability issues, and ethical and legal concerns are yet to be resolved. In the present review, we aim to illustrate these achievements and limitations of fMRI-based lie detection.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.165-170
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• 2022

Lying is nuisance to all, and all liars knows it is nuisance but still keep on lying. Sometime people are in confusion how to escape from or how to detect the liar when they lie. In this research we are aiming to establish a dynamic platform to identify liar by using video analysis especially by calculating the ratio of changes in their appearance when they lie. The platform will be developed using a machine learning algorithm along with the dynamic classifier to classify the liar. For the experimental analysis the dataset to be processed in two dimensions (people lying and people tell truth). Both parameter of facial appearance will be stored for future identification. Similarly, there will be standard parameter to be built for true speaker and liar. We hope this standard parameter will be able to diagnosed a liar without a pre-captured data.

• 한국심리학회지:법
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• 제11권2호
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• pp.155-171
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• 2020

본 연구는 거짓말 탐지 시 정서적 각성 및 인지적 부하가 동공 크기 변화에 미치는 영향을 확인했다. 총 60명 모집 후, 참가자가 자발적으로 집단을 선택했다. 유죄 집단(n = 30)은 모의 범죄(현금 훔치기)를 수행하고, 무죄 집단(n = 30)은 연구 조교 사무실에서 임무(메시지 보내기)를 수행했다. 그 후, 거짓말 탐지 면담 질문 중에 웨어러블 아이트래커를 사용하여 동공 크기를 측정했다. 면담 질문은 인지적 부하 질문 3개, 정서적 각성 질문 3개, 중립 질문 3개로 구성되었다. 실험 결과, 집단이나 시간의 주효과는 유의미하게 나타나지 않았으나, 집단과 시간의 상호작용은 유의미하게 나타났다. 즉, 동공 크기에 기반한 거짓말 탐지 시 인지적 부하 질문에 응답 할 때 유죄 집단이 무죄 집단 보다 동공 크기가 더 크게 증가했다. 이는 동공 크기를 기반한 거짓말 탐지 시 인지 부하를 유도하는 것이 정서적 각성을 유발하는 것보다 효과적임을 시사한다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_1호
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• pp.41-51
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• 2015

인간의 속임수는 동물과 차원이 다르다 상대방뿐만 아니라 자신도 속일 수 있다. 심리학 용어로 '자기기만'이라고 한다. 일반적으로 거짓말을 할 때는 티가 난다. 말은 어떻게 짜맞춰보더라도 호흡이나 땀, 시선, 표정, 목소리까지 완벽히 통제하는 데는 한계가 있다. 하지만 자신의 거짓말을 스스로 믿는 다면, 비언어적인 표현조차 거짓을 바꿀 수 있다. 호모사이피엔스가 네안데르탈인을 몰아내고 마침내 지구를 차지할 수 있었던 것은 언어인 거짓말의 능력이라고 해도 과언이 아니다. 그래서 인류를 '호모 팔락스'라고 부르기도 한다. 인간의 이러한 거짓말에 대한 발전 못지않게 거짓말탐지에 대한 능력 또한 비약적으로 증대되었다. 20세기 가장 뛰어난 발명품 중의 하나인 폴리그래프 검사기는 진화를 거듭하여 피검사자나 검사자 모두에게 이용하기 편리한 비접촉식으로 검사를 할 수 있는 바이브라이미지 기술이 출현하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 바이브라이미지 기술을 이용한 거짓탐지기법인 영상 계층진술분석기법의 연구개발과정에서 발견된 표준검사인 자극 검사를 소개한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.263-267
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• 2005

Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.

• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.109-118
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• 2017

본 연구에서는 P300 숨긴정보검사에서 관련자극과 무관련자극에 대한 버튼 반응 여부가 P300 진폭과 거짓말 탐지 정확률에 미치는 영향을 검증하였다. 실험참가자들은 두 가지 조건에서 P300 숨긴정보검사를 받았다. 일반응 조건에서는 실험참가자들에게 목표자극이 제시될 때에만 마우스 왼쪽 버튼을 누르도록 지시하였으며, 양반응 조건에서는 제시되는 자극이 목표자극이면 마우스 왼쪽 버튼을 누르고 목표자극이 아니면 마우스 오른쪽 버튼을 누르도록 하였다. 실험 결과, 목표자극에 대한 반응시간은 두 조건에서 유의하게 다르지 않았으며, 양반응 조건에서 관련자극에 대한 반응시간은 무관련자극에 대한 반응시간보다 유의하게 더 길었다. 관련자극에 대한 P300 진폭과 무관련자극에 대한 P300 진폭은 모두 양반응 조건에 비교하여 일반응 조건에서 더 작았다. 그러나 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭 차이는 두 실험조건에서 유의한 차이가 나타나지 않았으며, 거짓말 탐지율도 두 조건 간에 큰 차이가 없었다. 이러한 결과에 근거하여 버튼 반응이 자극 간 제시간격이 짧은 P300 숨긴정보검사에 미치는 영향을 논의하였다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.61-72
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• 2018

범죄현장에 오직 범인과 수사관만 알 수 있는 범죄와 관련된 사항들이 있는 경우에 숨긴정보검사를 이용하여 용의자가 범인인지 또는 범인이 아닌지 평가할 수 있다. 그러나 범죄와 관련된 사항이 용의자에게 노출되어 숨긴정보검사를 사용하지 못하는 경우가 많이 발생한다. 범죄관련 사항들에 대한 범인의 기억은 일화기억에 해당하는 반면, 범죄관련 사항들을 우연히 알게 된 용의자의 기억은 일화기억보다는 의미기억에 가까울 수 있다. 일화기억의 인출은 세타파와 관련이 있고 의미기억은 알파파와 관련이 있으므로, 이를 이용하여 범인을 가려낼 수 있을 것이다. 본 연구에서는 모의 범죄를 수행한 유죄조건의 실험참가자와 모의 범죄의 내용을 들어서 알게 된 무죄조건의 실험참가자에게 P300-기반 숨긴정보검사를 실시하였다. 실험결과 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭 차이는 유죄조건과 무죄조건 간에 다르지 않았다. 예상한 바와 같이 유죄조건에서 낮은 대역의 세타 파워는 무관련자극보다 관련자극에서 더 크게 나타났으며, 무죄조건에서 세타 파워는 자극 간에 차이가 없었다. 그리고 무죄조건에서 높은 대역의 알파 파워는 무관련자극보다 관련자극에서 더 작게 나타났으며, 유죄조건에서 알파 파워는 자극 간에 차이가 없었다. 알파 파워와 세타 파워를 이용한 거짓말 탐지의 가능성에 대하여 논의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2804-2823
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• 2013

Wireless sensor network (WSN) is a promising technology for monitoring physical phenomena at fine-grained spatial and temporal resolution. However, the typical approach of sending each sensed measurement out of the network for detailed spatial analysis of transient physical phenomena may not be an efficient or scalable solution. This paper focuses on in-network physical phenomena detection schemes, particularly the distributed computation of the boundary of physical phenomena (i.e. event), to support energy efficient spatial analysis in wireless sensor networks. In-network processing approach reduces the amount of network traffic and thus achieves network scalability and lifetime longevity. This study investigates the recent advances in distributed event detection based on in-network processing and includes a concise comparison of various existing schemes. These boundary detection schemes identify not only those sensor nodes that lie on the boundary of the physical phenomena but also the interior nodes. This constitutes an event geometry which is a basic building block of many spatial queries. In this paper, we introduce the challenges and opportunities for research in the field of in-network distributed event geometry boundary detection as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the event geometry boundary detection can be of significant importance.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.169-176
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• 2021

Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.34-39
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• 2002

Road information is very important for topographic mapping, transportation application, urban planning and other related application fields. Therefore, automatic detection of road networks from spatial imagery, such as aerial photos and satellite imagery can play a central role in road information acquisition. In this paper, we use least squares correlation matching alone for road center tracking and show that it works. We assumed that (bright) road centerlines would be visible in the image. We further assumed that within a same road segment, there would be only small differences in brightness values. This algorithm works by defining a template around a user-given input point, which shall lie on a road centerline, and then by matching the template against the image along the orientation of the road under consideration. Once matching succeeds, new match proceeds by shifting a matched target window further along road orientation at the target window. By repeating the process above, we obtain a series of points, which lie on a road centerline successively. A 1m resolution IKONOS images over Seoul and Daejeon were used for tests. The results showed that this algorithm could extract road centerlines in any orientation and help in fast and exact he ad-up digitization/vectorization of cartographic images.