• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.517-523
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• 2012

생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제39권1호
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• pp.56.2-56.2
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• 2014

We present [Fe II] 1.64 ${\mu}m$ imaging observations for jets and outflows from young stellar objects over the northern part (${\sim}24^{\prime}{\times}45^{\prime}$) of the Carina Nebula, a massive star forming region. The observations were performed with IRIS2 of Anglo-Australian Telescope and the seeing was ~1.5". Eleven jets and outflows features are detected at eight different regions, and are termed as Ionized Fe Objects (IFOs). The [Fe II] features have knotty or elongated shapes, and the detection rate of IFOs against previously identified YSOs is 1.4%. Four IFOs show anti-correlated peak intensities in [Fe II] and $H{\alpha}$, where the ratio I([Fe II])/I($H{\alpha}$) is higher for longish IFOs than for knotty IFOs. We estimate the outflow mass loss rate from the [Fe II] flux using two different methods. The jet-driving objects are identified for three IFOs (IFO-2, -4, and -7). The ratios of the outflow mass loss rate over the disk accretion rate for IFO-4 and -7 are consistent with the previously reported values ($10^{-2}-10^{+1}$), while the ratio is higher for IFO-2. This excess may result from underestimating the disk accretion rate. Other YSO physical parameters show reasonable relations or trends.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제26권2호
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• pp.41-48
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• 2009

Objectives : The conventional direct and indirect moxibustion therapies for prostate treatment could not been applied to the acupuncture point of $CV_1$(Conception Vessel Meridian 1, 會陰) because of its boring body region. The position of $CV_1$(會陰) is the back side of hard part between the anus and the genital organ. The conventional moxibustion methods have many troubles in operating to the acupuncture point of $CV_1$(會陰). In order to get rid of these problems, we have suggested the special heat generating terminal especially for prostate. The features of the special heat generating terminal for prostate are the low temperature infrared heater and the adhesive moxa-pad. These features are no burnt, no fiery and especially suitable for the point of $CV_1$(會陰). Methods: The heat generating terminal which is a part of the moxa-extract moxibustion cauterizer is composed of a PTC(Positive Temperature Coefficients) ceramic heater and the adhesive moxa-pad We had got the experimental demonstrations by the stimulating the acupuncture points which are $CV_1$(會陰), $BL_{28}$(Bladder Meridian 28, 膀胱兪), and $CV_3$(Conception Vessel Meridian 3, 中極) with the special heat generating terminal for the prostatitis and the benign prosthetic hypertrophy. And the stimulation level was 43$^{\circ}C$ infrared heat for one hour. The type of thermography is IRIS-5000. Results : With one subject suffering the prostatitis and another subject suffering the benign prosthetic hypertrophy, we cauterized the acupuncture points $CV_1$(會陰), $BL_{28}$(膀胱兪) and $CV_3$(中極) with the special heat generating terminal for prostate. We measured the temperature variations by the thermography before and after stimulations. Finally we estimated the tendency of temperature decreasing in the region of post-stroke urinary symptoms and the improvement of nocturnal enuresis after the stimulations. Conclusions : We suggest that the special heat generating terminal of moxa-extract moxibustion cauterizer proposed herein is effective for the treatment of prostate by NIH-CPSI and IPSS.

• 대한수의학회지
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• 제35권2호
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• pp.375-381
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• 1995

Two intraocular tumors were identified in low and medium dosed groups of a carcinogenicity study using 200 males and 200 females Sprague-Dawley rats in Screening & Toxicology Research Center, Korea Research Institute of Chemical Technology. The tumors were grossly observed as white or yellow, unilateral nodules. They were approximately $1-2{\times}3-5mm$ in size. The tumors located in the region of iris and/or ciliary body invaded peripheral cornea. The microscopic features were usually composed of spindle cells arranged in parallel, forming gently curving bundles or whorls. The spindle cells had poorly defined cell boundaries, scant to moderate cytoplasm, fusiform nuclei and indistinct nucleoli. Mitotic figures were rare and areas of necrosis were present. The spindle cells had positive immunoreactivity for S-100 protein and vimentin but negative for desmin, collagen and HMB-45 antibody. In special histochemical studies, the spindle cells react with Gomori's stain for argyrophih fibers, Prussian blue stain for iron but negative with Masson-Fontana's stain for melanin granules. Ultrastructurally, cytoplasmic premelanosomes were not observed in the tumor cells due to the poor preservation of tumor masses. Based on the results, the tumors were diagnosed as amelanotic melanoma.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.29-34
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• 2023

The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.

• 자원환경지질
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• 제31권1호
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• pp.21-29
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• 1998

원주 (KSRS), 인천 (IRIS), 그리고 포항 (PHN)에서 관측한 원격 지진 P파로부터 광대역 수신 함수(Receiver Function)를 이용하여 관측소 하부의 지각 속도 모델을 찾았다. 3개의 관측소에서 기록된 수신 함수 파형으로부터 모호 불연속면에서 전환된 Ps파형을 명확하게 관측할 수 있었다. 각 관측소에서 관측된 수신 함수들은 신호 대 잡음 비 (S/N ratio)를 향상시키기 위해 후방위각과 진앙 거리가 거의 같은 수신 함수들끼리 스태킹(Staking)하였다. 이와 같이 스태킹한 수신함수를 수신함수 역산법 (Receiver Function Inversion Method)을 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 포항 관측소에는 후방위각 남동 (SE)과 북서 (NW)방향의 수신 함수 역산 결과 표층으로부터 4~5km에서 고속도층이 존재하며 10 km깊이부터 저속도층 (LVZ)이 존재하고 있다. 그리고 북서 (NW)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 약 28km 깊이에 모호 불연속면이 존재하는 것을 찾았다. (2) 원주 관측소에서는 북동 (NE)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 천부 지각 속도 구조 양상이 다소 복잡하고 3~4km깊이에 고속도대 (high-velocity zone, $V_p{\simeq}6.8km/sec$)가 존재하는 것으로 나타났다. 이 지역의 평균 지각 두께는 33km 이며, 30~33 km깊이에서 속도가 6.4 km/sec에서 7.9 km/sec로 급격히 변하는 지각-맨틀 경계가 존재하는 것을 알 수 있다. 따라서 Moho 불연속면의 깊이는 33km로 추정된다. (3) 북서 (NW)방향의 수신함수 분석결과 인천 관측소 하부의 지각 속도 모델의 특징으로는 P파의 속도는 표층부터 선형적으로 증가되고 또한 26~29 km 깊이에 P파 속도가 6.2 km/sec에서 7.9 km/sec로 속도가 급격히 변하고 있음에 비추어 Moho 불연속면은 심도 약 29km에 존재하는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2018

얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2339-2345
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• 2011

게이트 인식은 원 거리에서 획득한 사람의 걸음걸이 영상 시퀀스를 이용하여 개개인의 특징을 파악하여 해당 시퀀스가 누구인지를 파악하고자 하는 방법이다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 정확도는 매우 높으나 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되는 단점이 있다. 게이트 인식은 원거리 영상으로 인식을 시도할 수 있기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 게이트 인식을 위해서는 한 장의 영상이 아니라 연속적인 걸음걸이 시퀀스로부터 개개인을 구별할 수 있는 특징을 추출하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 객체의 움직임 시퀀스에 대한 특징을 기술할 수 있는 shape sequence 기술자를 이용한 게이트 인식 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 사람을 구별할 수 있는 인식 기법으로서의 가능성을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.734-739
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• 2018

생체 인식 방식 중 하나인 지문 인식과 홍채 인식 등은 태양광과 같은 외부 요소에 쉽게 영향을 받는다. 따라서 최근에는 생체 내부의 특징을 이용하는 방법으로 지정맥 인식을 이용하고 있다. 정확한 정맥 인식을 위해서는 정맥 영역과 배경 영역을 확실하게 분리하는 것이 중요하다. 하지만 입력 영상에 포함 된 불균일한 조명 성분의 영향으로 정맥 영역과 배경 영역을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 입력 영상의 조명 성분을 정규화 시킨 후 정맥 영역과 배경 영역을 분리 할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 조명 정규화 방법을 바탕으로 영상 스트레칭 과정이 포함 된 영상의 전처리 단계와 이진화, 레이블링 방법을 개선하여 기존의 정맥 인식 기법에 비해 더 나은 질적 개선을 이루고 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.