The surface curvatures extracted from the face contain the most important personal facial information. In particular, the face shape using the depth information represents personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by combining the multiple face regions using fuzzy integral. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area and has to take into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple areas are extracted by the depth threshold values from reference point, nose tip. And then, we calculate the curvature features: principal curvature, gaussian curvature, and mean curvature for each region. The second step of approach concerns the application of eigenface and Linear Discriminant Analysis(LDA) method to reduce the dimension and classify. In the last step, the aggregation of the individual classifiers using the fuzzy integral is explained for each region. In the experimental results, using the depth threshold value 40 (DT40) show the highest recognition rate among the regions, and the maximum curvature achieves 98% recognition rate, incase of fuzzy integral.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.1
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pp.117-122
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2018
This study aims to search for policy strategies for settlement of North Korean defectors in Korean society, develop strategies based on the results and present their implications. For the purposes, this study set up a cause and effect model referring to previous bibliographical and statistical data. The results are presented as follows: First, to overcome anxiety of exposure in the defectors, personal information should be protected. Second, their psychological problems should be solved and they should be emotionally stable for better adaptation to Korean society. Third, keeping in mind that North Korean defectors are Korean people, the issue of nationality should be institutionally managed. Fourth, as one of difficulties they have is economic problems, practical support measures should be developed to solve them. Fifth, the federal government and local governments should be active in changing their recognition on them and provide the Korean community education for citizens to resolve cultural differences.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.9
no.1
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pp.221-234
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2007
The purposes of this study were to identify the effect of clothing involvement and shopping orientations on the usage of information sources and to investigate the differences of clothing involvement, shopping orientation and clothing purchasing behavior according to the types of information source usage. The study subjects comprised 302 females living in Seoul. The datas were analyzed with factor analysis, regression, ANOVA, discriminant analysis, and $x^2$-test. The results generated from this study are as follows: First, clothing involvement and shopping orientation factors influenced the usage of information source. Among the clothing involvement factors, fashion/clothing involvement was the most important factor to the types of information source. Second, according to usage of information sources, female consumers were classified into four groups, such as active, nonpersonal, personal, and non-active information source usage group. Fashion/clothing involvement was the most significant involvement factor to divide four groups. Third, among the demographic variables, only age was the useful factor which can differ the usage of information source. For example, 30s' were more active than other groups, on the other hand 50s' use personal information source more than other groups. Therefore, marketer should blow consumer's clothing involvement and shopping orientation which are effective to the usage of information source, and use this knowledge on the advertising and marketing plan.
Fingerprint recognition systems are the most widely used in biometrics for personal authentication. As they become more familiar, the security weaknesses of fingerprint sensors are becoming better known. In this paper, we propose a liveness detection method that applies correlation filter to the fingerprint recognition systems. The physiological characteristic of sweat pore, observed only in live people, is used as a measure to classify 'live' fingers from 'spoof' fingers. Previous works show that detection of sweat pores and perspiration patterns in fingerprint images can be used as an anti-spoofing measure. These methods don't consider the characteristic of pores in each individual. We construct the correlation filters of each individual which are composed of their pore information. We make the final decision about the "livens" of fingerprint using correlation output. The proposed algorithm was applied to a data set of 110 live, 110 spoof fingerprint images from optical fingerprint scanner and achieved classification rate of 80%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.493-497
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2015
This study was started with concern about problem of increasing physical and personal injury caused by traffic accidents, despite of technological advances in transportation. As the vehicles, which is currently produced, informs the driver only detecting the proximity of an object by the front and rear sensor, this study implemented the color detection algorithm, the circular shape recognition algorithm, and the distance recognition algorithm and built the accident prevention beyond accident perception, which commends to avoid the object or to stop the robot, if object was detected by algorithms. For the simulation, we made the Arduino vehicle robot equipped with compact wireless communication camera and confirmed that the robot successfully avoids an object or stops itself in simulated driving.
Park, Joon-Ho;Hwang, Ji-Min;Go, Yu-Jeong;Kim, Se-Ha;Lee, Hyun-Seo
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.281-282
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2022
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
Kim, Sung-Min;Park, Kang-Roung;Park, Dong-Kwon;Won, Chee-Sun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.23-31
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2009
Recently, biometric techniques such as face recognition, finger-print recognition and iris recognition have been widely applied for various applications including door access control, finance security and electric passport. This paper presents the method of using finger-vein pattern for the personal identification. In general, when the finger-vein image is acquired from the camera, various conditions such as the penetrating amount of the infrared light and the camera noise make the segmentation of the vein from the background difficult. This in turn affects the system performance of personal identification. To solve this problem, we propose the novel and fast method for extracting the finger-vein region. The proposed method has two advantages compared to the previous methods. One is that we adopt a locally adaptive thresholding method for the binarization of acquired finger-vein image. Another advantage is that the simple morphological opening and closing are used to remove the segmentation noise to finally obtain the finger-vein region from the skeletonization. Experimental results showed that our proposed method could quickly and exactly extract the finger-vein region without using various kinds of time-consuming filters for preprocessing.
Digital medical technology is very effective and at the same time faces the challenge of protecting privacy. However, for contact tracking and exposure notification apps in COVID-19 environment, there is always a trade-off between privacy measures and the effectiveness of the app's use. Today, many countries have developed and used contact tracking and exposure notification apps in various forms to prevent the spread of COVID-19, but the suspicion of digital surveillance (digital panopticon) is unavoidable. Therefore, this study aims to identify the factors of personal information infringement and dissatisfaction through text mining analysis by extracting user reviews of "Self-Quarantine Safety Protection" in Korea. As a result of the text mining analysis, we derived four groups, 'Address recognition error', 'Exit warning error', 'Access error', and 'App. program error'. Since 'Address recognition error' and 'Exit warning error' can give the app users a strong perception that they are keeping under surveillanc by the app, transparent management of personal information protection and consent procedures related to personal information collection are required. In addition, if the other two groups are not corrected immediately due to an error in an app function or a program bug, the complaints of users can be maximized and a protest against the monitor can be raised.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.156-158
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2021
An initial local government center received direct asking from citizens, wrote the documents by hand, and issued them. Later the appearance of computers, printers, and faxes made it possible to handle civil complaints through copying. Since 2010, as the e-government has started, entering civil service requests into computers after identification by themselves and printing the results has become established. In addition, with the introduction of unmanned administrative services, civil services become available in various places, which causes the increased satisfaction of citizens. One of the services is an unmanned civil service issuing machine, and more than 20 kinds of documents, including a copy of resident registration, can be issued directly. Of course, additional help may be needed if citizens are not familiar with the latest technologies. However, the unmanned civil service issuing machine is a highly satisfactory way in that it is less time-limited as citizens can visit a community center or city hall after the end of work. However, the main problem is that resident registration numbers and fingerprint recognition are required depending on the type of issuance, which increases the inconvenience of handling citizen complaints and is shunned. To solve this problem, we aim to study a method for improving the fingerprint recognition method of unmanned civil service issuing machines by expanding personal identification.
The purpose of this study is to suggest improvement direction of the delivery system through researching the information accepter' recognition and use about warning delivery system. According to the survey, they listen to civil defence alert broadcasting on mass media more than personal media. The frequency of alert broadcasting is significantly very low and they listen to it below 5 times in a year. Also, nearly one in four people says its siren and contents are indistinct. Alert broadcasting's siren shows less memory retrieval and sorting capability than others and the result shows that they will act based on the broadcasting instead of reacting to prior knowledge in real situations. Finally, the result shows that improving public awareness through education and publicity more than social system buildup is important in civil defence alert system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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