KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4808-4824
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2016
Signal individual reconnaissance and identification is an extremely important research topic in non-cooperative domains such as electronic countermeasures and intelligence reconnaissance. Facing the characteristics of the complexity and changeability of current communication environment, how to realize radiation source signal individual identification under the low SNR conditions is an emphasis of research. A novel emitter individual identification method combined bi-spectrum analysis with wavelet feature is presented in this paper. It makes a feature fusion of bi-spectrum slice characteristics and energy variance characteristics of the secondary wavelet transform coefficient to identify MFSK signals under the low SNR (signal-to-noise ratios) environment. Theoretical analyses and computer simulation results show that the proposed algorithm has good recognition performance with the ability to suppress noise and interference, and reaches the recognition rate of more than 90% when the SNR is -6dB.
The main source of underwater radiated noise of ships is cavitation generated by propeller blades. After the Cavitation Inception Speed (CIS), noise level at all frequencies increases severely. In determining the CIS, it is based on the results observed with the naked eye during the model test, however accuracy and consistency of CIS values are becoming practical issues. This study was carried out with the aim of developing a technology that can automatically recognize cavitation images using deep learning technique based on a Convolutional Neural Network (CNN). Model tests on a three-dimensional hydrofoil were conducted at a cavitation tunnel, and tip vortex cavitation was strictly observed using a high-speed camera to obtain analysis data. The results show that this technique can be used to quantitatively evaluate not only the CIS, but also the amount and rate of cavitation from recorded images.
본 연구는 수질오염 및 비점오염에 대한 일반인들의 의식을 알아보고, 비점오염 저감을 위한 교육의 필요성과 참여의사 등을 파악함으로써 비점오염 예방과 관리에 있어 일반인들의 참여를 이끌고자 수행되었다. 이를 위해, Onpanel에 가입된 전국 20대 이상 성인 남녀 1,000명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문의 구성은 수질오염 인식현황, 비점오염 예방활동, 비점오염 예방을 위한 대책마련, 비점오염원 저감을 위한 국민교육 필요성, 홍보 및 캠페인 참여의식, 비점오염 저감을 위한 조직 활성화 방안 등으로 구성하였다. 설문조사 결과 응답자들의 수질오염에 대한 관심도가 높게 나타났으며 특히 비점오염 관심도는 연령, 학력, 소득이 높을수록 더욱 높은 관심도를 보여 비점오염원에 대한 홍보 교육의 실효성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 비점오염에 대한 관심도, 정보, 교육, 저감활동 관련 경험이 많을수록 비점오염 저감교육의 효과를 긍정적으로 인식하였으며, 비점오염 저감교육의 효과를 긍정적으로 인식할수록 교육 참여의사가 높은 것으로 나타났다. 따라서 비점오염의 관리를 위해서는 국민의 공감대 형성이 반드시 필요하며, 비점오염 관련 정보, 교육, 저감활동에 대한 참여경험을 높이는 시민 활동 프로그램의 공급과 쉽고 전달력 강한 홍보가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.
최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.
The purpose of this study was to investigate the actual condition of fashion sales related persons and analyze their different role recognition in women's Ready-To-Wear shops. A questionnaire was administered to 378 fashion sales related persons in department stores and individual shops. Data were analyzed by using crosstabs, $X^2$, t-test, Scheffe's test and ANOVA by using of SPSS PC program. The results of this study were as follows: 1. In the role of fashion salespersons, managers participated highly in the merchandise buying plan, actual merchandise buying and advertisement, and shopmasters participated in the management of salespersons and keeping good relation with customers and display. 2. There was significant difference according to the existence of shopmasters in sales promotion. Shops with shopmasters had regular sales and filed up customer cards. 3. Shopmasters and salespersons attached importance to fashion information, market information, sales result information, and managers attached importance to customer information, enterprise environment information in utilizing of informations. Managers considered customer survey very important but shopmasters and salespersons did not. Shopmasters, managers, and salespersons all attached importance to customers' preference survey as customers' information source. 4. There were significant differences in lifestyle survey, buying method survey, preference survey, street fashion survey, brand identity survey and advertizement effect survey of customers by the different roles of fashion salespersons. 5. There were significant differences in the degree of merchandise knowledge, service and after service in sales service recognition by the different roles of fashion salespersons.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.
잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.
The purpose of this study is to evaluate the differences of recognition of the actual conditions, performances, problems and issues of the Direct Payment Program for Rural Landscape Conservation(DPPRLC) between interest groups who are residents, officials and experts. In the results of this study, there were differences in awareness of DPPRLC depending on interest groups and whether the program participation. It is determined to be caused the limitations of the program that the target district farmers recognised the program as a source of income and seldom act to manage the rural landscape except cultivating "landscape crops". Therefore, the efforts will be demanded to clarify and share the goals, contents of the project. The following measures are proposed in this study for the direction of improvement of DPPRLC: First, the various efforts are needed to overcome the differences on the interest group's recognition for goals, contents, performance of the Direct Payment Program for rural landscape conservation. Second, it is needed to conduct the program based on the rural landscape plan and participant's capabilities. Third, the various programs to attract voluntary participation from residents should be implemented. Forth, it demands the entrusted implementation to professional organizations to support resident's voluntary activities of surveying rural landscape resources, planning rural landscape conservation, execution of village landscape conservation, etc. Fifth, the various programs to strengthen participant's capabilities should be implemented.
의료정보는 환자에게 중요한 개인정보로써 반드시 보호되어야 하는 중요 정보이다. EMR((Electronic Medical Records) 시스템은 개인정보와 의료정보가 유출될 경우, 환자의 사생활 침해 등 매우 심각한 피해를 초래할 수 있어 EMR 시스템의 의료정보는 사용자 접근에 관한 제어 및 통제 강화 등 높은 보안성이 요구되는 시스템이다. 특히 의료인이 전자의무기록에 접근할 때, 보안이 강화된 신원확인에 대한 인증방식이 반드시 필요하다. 그러나 기존의 공인인증서 기반의 인증모델은 개인키 관리, 권한위임 등의 문제로 인해 전자의무기록의 보안 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구에서는 기존의 전자의무기록(EMR) 시스템 접근 시 문제점을 해결할 수 있는 보안이 강화된 지문인식 기반 인증 모델을 제안한다. 제안한 인증 모델은 PEMS(Private-key Escrow Management Server)를 이용한 EMR 지문인증 모델로서, 개인키 위탁 프로토콜과 개인키 인출 프로토콜을 적용하여, 개인키 관리와 권한위임 문제를 해결할 수 있도록 하였다. 제안한 인증 모델은 성능 실험을 통해 기존의 공인인증서 기반 인증에 비해 수행시간 단축된 것을 확인할 수 있었고, 기존 전자서명 비밀번호 방식을 대체 가능하며, 사용자의 편의성이 증가된 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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