본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 기술적 특성과 도서관 사서의 개인적 특성이 생성형 AI 사용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 생성형 AI 사용의도에 영향을 미치는 요인으로 개인화, 상호작용, 맥락 인지를 생성형 AI의 기술적 특성으로 투입하고, 혁신성과 사용빈도를 사서의 개인적 특성으로 투입하였다. 연구대상은 도서관에서 재직 중인 사서 187명이 대상이며, 이 중 165부의 설문지를 수집하여 분석에 사용하였다. 연구결과, 생성형 AI의 기술적 특성은 생성형 AI의 사용의도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 사서의 개인적 특성인 혁신성과 생성형 AI 사용빈도 역시 모두 생성형 AI의 사용의도에 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 도서관 사서들이 생성형 AI 사용의도를 높여 도서관 서비스의 질과 만족도를 제고하는 중요한 기초자료로 활용될 것이다.
최근 개인정보 보안의 중요성이 높아짐에 따라 보안 방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 바이오메트릭스를 이용한 보안 시스템을 많이 연구 중인데, 특히 바이오메트릭스 기술을 이용한 인식은 인식률과 보안성에 있어서 매우 뛰어나다. 최근 병원의 의사 및 임직원에 대한 출입 보안이 강조 되고 있지만 유출이 쉬운 직원카드에 의한 출입 관리 시스템이 대부분이다. 기존에 나온 홍채인식을 이용한 연구의 문제점은 정확한 홍채 인식 알고리즘과 노이즈를 제거하기 위한 전처리 방법의 부정확성으로 인해 인식률이 떨어지는데 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 암호화 방식의 단점을 보완하기 위하여 생체 인식 중 인식률이 뛰어난 홍채 인식을 사용하여 병원에서의 출입 기록 관리 시스템에 적용한다. 또한 기존 방식에 비해 인식률을 높이기 위해 전처리 과정 시 눈썹 추출 마스크에 선 성분 마스크를 추가하여 정확한 전처리 방법을 제안하고 이에 따라 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다.
This paper explores a fundamental study of acquiring the users' KANSEI information regarding the recognition of shape models. Since there are many differences such as background differences and knowledge differences among users, they will produce different evaluations based on their KANSEI even when an identical shape model is presented. Cluster analysis is proved to be available for catching a group tendency and for constructing a mapping relation between a description of the shape model and the HANSEl database. In order to investigate an analogical relation and a mutual influence in our consciousness, first, we made a questionnaire that asked subjects to represent images having different colors and shape cones by using 4 pairs of adjectives (KANSEI words). Next, based on the cluster analysis of the questionnaire using a fuzzy set theory, we proposed a hypothesis showing how the analogical relation and the mutual influence work in our mind while viewing the shape models. Furthermore, how the properties of KANSEI depend on their descriptions was also investigated by virtue of the cluster analysis. This work will be valuable to construct a personal KANSEI database regarding the Shape Model Processing System.
본 논문에서는 인증되지 않은 불법 사용자로부터 얼굴, 지문 등의 생체정보의 유출을 막기 위한 은닉기법과 더불어 이러한 생체정보가 유출 되었더라도 이진 영상으로 표현되는 취급자 정보를 삽입하여 관리함으로서 책임소재를 파악학 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, 생체인식 기법으로 널리 사용되고 있는 지문인식과 얼굴인식을 대상으로 각각이 워터마킹의 커버영상으로 사용되었을 경우의 인식론과 추출된 취급자 정보의 비트 에러율을 조사하여 생체인식 기법별로의 특성을 파악하는 실험을 수행하고 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 다양한 실험의 결과로부터 본 연구에서 제안된 방법이 생체정보의 보호를 위한 다양한 응용 분야에 적용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.131-146
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2021
Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.
휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.
본 논문에서는 스마트 폰 추적 및 색상 통신을 이용한 새로운 동작인식 플랫폼을 개발한다. 카메라가 탑재된 PC 혹은 스마트 TV와 개인 스마트 폰 가지고 영상을 기반으로 한 객체 인식 기술을 이용하여 동작 인식 유저 인터페이스를 제공한다. 사용자는 손으로 스마트 폰을 움직여 모션 컨트롤러처럼 사용할 수 있으며, 플랫폼에서는 이 스마트폰을 실시간으로 검출하고, 3차원 거리와 각도를 추정하여 사용자의 동작을 인식한다. 또한, 스마트 폰과 서버의 통신을 위하여 색상 디지털 코드를 이용한 통신 시스템이 사용된다. 사용자들은 색상 통신 방법을 이용하여 텍스트 데이터를 자유자재로 주고받을 수 있으며, 동작을 취하는 도중에도 끊임없이 데이터를 전송할 수 있다. 제안한 동작인식 플랫폼 기반의 실행 가능한 콘텐츠를 구현하여 결과를 제시한다.
본 논문에서는 개인의 일상생활에 필요한 컨텐츠를 제공하는 스마트 미러를 소개한다. 음성인식으로 지정해놓은 명령어를 입력하면 디스플레이에서 원하는 컨텐츠를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 현재 제작한 스마트 미러의 컨텐츠는 시간과, 날씨, 지하철정보, 일정, 사진이 있다. 시중의 개인 가정용으로 판매하고 있는 스마트 미러는 비싼 가격으로 인해 보급이 어려운 상태이지만 본 논문에서 제시하는 스마트 미러 제작을 통해 제조 단가를 낮출 수 있으며, 음성인식으로 더 편리하게 이용할 수 있다.
This paper introduces that livestock can be effectively managed by an individual electronic identification system. The proposed system was composed of the original code transmitter, receiver, personal computer, micro-processor, and RS485 telecommunications module. In the individual electronic identification system, the signal including encoded information of a milk-cow was transmitted from an original code transmitter to a micro-processor through RS485 telecommunications module. The transmitted signal can be successfully displayed in a personal computer. This system can be managed by 9999 individuals with a original code transmitter. The recognition rate of an individual electronic identification system was 98.5% and also auto-feeder operates very well. an individual electronic identification system was developed for automation of stockbreeding management. To automate the breeding management, it is necessary to obtain and analyze the individual information distinguished from others preferentially.
A new image encoding and identification scheme is proposed for security verification by using CGH(computer generated hologram), random phase mask, and correlation technique. The encrypted image, which is attached to the security product, is made by multiplying QPH(quadratic phase hologram) using SA(simulated annealing) algorithm with a random phase function. The random phase function plays a role of key when the encrypted image is decrypted. The encrypted image could be optically recovered by 2-f system and automatically verified for personal identification. Simulation results show the proposed method cand be used for the reconstruction and the recognition of the encrypted. Image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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