• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.249-255
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• 2017

지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.320-335
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• 2003

위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 따라 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 하게 하였다. 연속적으로 이동하는 이동체의 위치를 추적하는 것은 위치 기반 서비스에서는 중요한 응용 중의 하나이다. 효과적인 질의 처리를 위해 이동체 데이터베이스는 연속적으로 위치를 변경하는 이동체의 이동을 관리하는 3차원 색인을 필요로 한다. 2차원 R-tree의 확장으로 시간 도메인을 포함하는 3DR-tree와 같은 이동체 색인은 노드 간의 높은 중복과 사장 공간으로 인하여 낮은 공간 활용도와 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서 제시하는 TR-tree는 R-tree 기반의 색인으로서, 시간 도메인의 성장을 고려하여 시간 축 분할 시 비균등 분할 정책을 사용하여 공간 활용도를 높였다. 노드간의 중복과 사장 공간을 최소화 하기 위하여 강제 합병 정책을 사용하여 중복이 심한 노드를 강제 합병 시킨다. 또한 오버플로우 노드의 분할 시에 노드간의 중복을 심하게 하는 원인이 되는 긴 선분을 절단 정책을 사용하여 2개의 선분으로 절단하여 분할 노드 간의 중복을 제거한다. 실험 평가 결과에서 TR-tree는 3DR-tree와 TB-tree 보다 성능이 우수하였으며, 특히 R-tree와 R*-tree보다 색인의 크기가 작다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1386-1396
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• 2009

공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권3호
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• pp.486-491
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• 2008

상업용 12인치 급속가열장치(RTP)의 다변수 고급제어기를 개발하기 위하여 열전대가 부착된 웨이퍼를 대상으로 다변수 모델인식을 수행하였다. 웨이퍼에는 7개의 열전대가 설치되어 있으며 10개의 텅스텐-할로겐 램프 그룹으로 가열을 할 수 있다. 모델인식 실험과정에서 웨이퍼의 휨을 최소화하며 최종적으로 10-입력 7-출력의 균형 잡힌 상태공간 모델을 얻기 위한 모델인식방법을 제안하였다. 또한 넓은 온도영역에서 복사에 의한 비선형성을 가장 효과적으로 상쇄시킬 수 있는 출력변수 정의방법을 제안하였다. 600, 700, $800^{\circ}C$ 부근의 정상상태에서 실험을 수행하여 모델을 추정한 결과 상태의 차수는 80~100, 모델출력은 $y=T(K)^2$으로 결정하는 것이 바람직하며, 이때 one-step-ahead 온도예측 오차의 제곱평균은 0.125~0.135 K 정도로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.110-123
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• 2019

교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제2권4호
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• pp.60-66
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• 1998

열 풍로 공정은 고로 공정에 필요한 고온의 일정량의 공기를 연속적으로 생산하는 공정이다. 제철소 내에서 발생되는 부생가스를 연료로 사용하는 열 풍로 공정은 제선 공정 전체 에너지의 약 $20\%$를 소비하여 대표적인 에너지 소비 공정으로 인식되어 왔다. 그러므로, 열 풍로 열 효율 향상을 통한 에너지 절감 노력이 해석적인 방법과 실험적인 방법을 통해 지속적으로 이루어져 왔다. 조업 중 발생되는 열 전달 현상의 복잡성 그리고 조업 조건 변동에 따른 모델 내 Parameters들의 변화로 인하여 해석적인 방법을 통한 정확한 모델 구축에 많은 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터의 발전과 더불어 발전되어온 실험적 모델 중 하나인 신경회로망을 이용, 조업 변수들과 열 효율과의 관계를 나타내는 모델을 구축하고자 한다. 또한 기존 신경 회로망을 이용할 경우, 모델의 성능을 저하시키는 Over-parameterization의 문제점을 극복하기 위하여, 고차원의 조업 데이터를 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 저 차원으로 투영하여 조업 데이터의 특성을 추출, 이를 이용한 열 풍로 열 효율 예측을 위한 신경회로망 모델을 구축하였다. 본 연구를 통하여, 조업 변수들과 열 효율간의 관계를 나타내는 모델을 구축, 열 효율 예측결과를 나타냈으며, 모델의 예측 성능을 평가하기 위하여 다변량 통계적 방법인 Partial Least Square (PLS) 방법과 비교하였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권2호
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• pp.23-33
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• 2014

본 연구는 코스닥상장 선도 기술벤처기업들을 대상으로 비즈니스모델의 실행방법을 조사 분석하여 기술벤처 창업기업에 주는 시사점을 도출하는 것이 목적이다. 본 연구는 창업기업의 핵심 성과요인 중에 하나가 창업자의 비즈니스 모델 창출과 실행능력의 확보이고, 코스닥에 상장한 선도 기술벤처기업들의 지속성장 성과 핵심도 비즈니스 모델의 혁신에 두어지는 만큼 양자의 공통요소를 상호 연결하여 창업기업들이 선도 기업들로부터 효과적인 비즈니스 모델 실행방안에 대해 시사점을 확보할 수 있게 했다는 점과 더 나아가, 창업기업 입장에서 비즈니스 모델 실행에 있어 자신이 벤치마킹할 수 있는 롤(Role) 모델을 구체적으로 확보할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 선도 기술벤처기업의 비즈니스 모델 실행 연구결과, 본 연구는 크게 세 가지의 시사점을 도출하였다. 첫째, 비즈니스 모델은 단순히 가치창출 구조나 논리 차원을 넘어 CEO 중심으로 한 기업의 사업실행방법론이었다. 둘째, 비즈니스 모델은 CEO주도로 기업의 내부외적인 사업역량과 자산들을 효과적으로 통합하게 하는 입체적인 과정(Process) 이었다. 셋째, 비즈니스 모델은 기업의 재무적 성과를 전제로 한 전략적 접근의 툴(Tool) 이라기보다는 목표고객의 식별과 가치의 창출 및 전달과정의 실행과정으로부터 재무적 결과는 자연스럽게 얻어지는 산물이다. 넷째, 선도 기술벤처기업 CEO들은 비즈니스모델을 활용에 있어 가장 중요하게 생각하는 것이 관련한 현장정보의 수집이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.285-296
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• 2011

UN, OECD, ITU 등 국제기구들은 정기적으로 정보 정책을 수립하고 평가하는데 활용하기 위한 목적으로 정보화 지수를 발표한다. 정보화 지수는 국가의 정보 정책의 수행능력을 평가하고 미래에 진행할 정부의 정보화 프로젝트를 선택하기 위한 기준으로서 활용된다. 정보 시스템이 고도화됨에 따라 이와 더불어 정보보안 역시 그 중요성이 부각되고 있는 실정이고, 이에 따라 국가 정보보호 지수의 산출이 필요하게 되었다. 정보 보안 지수는 특정 그룹의 정보 보안의 특성을 가장 명확하게 표현하는 공식 수치 값이며, 이는 정부의 정보 보안 정책을 결정하는데 이용된다. 국가 정보보호 지수를 산출하는 데에는 현재 설문지 조사방법이 사용되고 있는데, 이 방법으로는 충분한 통계 자료를 확보하기 어려우며 그 자료의 신뢰성 또한 높지 않다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 설문지 조사방법이 아닌 개별 기업의 정보보호 수준에 관한 원시데이터를 정확하게 수집할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 다음으로 원시데이터를 근간으로 하여 머크로 데이터를 얻어 정책 의사결정을 할 수 있는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것에 목적을 두고 있다. 현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 집계데이터를 구할 수 있기 때문에 본 연구에서는 사례의 비 분배적 계층구조 스키마를 분배적 스키마로 변환하여 국가 정보보호 지수를 산출하는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.