• 제목/요약/키워드: open information extraction

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홍채인식을 위한 홍채영역 분할 특징추출 방법 (Feature Extraction Methods using Iris Region Segmentation for Iris Recognition)

  • 은인기;이관용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.432-435
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    • 2007
  • 본 논문은 신원확인 수단으로 부각되어 관심이 높은 홍채인식에 대한 연구이다 홍채인식 시스템의 경우 홍채영역에 따라 각 영상들의 특징 값이 차지하는 비중이 서로 다르게 분포되어 있고 눈썹이나 조명에 의한 잡음으로 인하여 인식성능에 영향을 미친다. 이 경우 기존에 등록되어 인증된 사용자의 홍채영상일지라도 제대로 인식하지 못하거나 인증에 실패할 수 있으며, 실세계에서의 홍채영역 사용이 원활하지 못하게 된다. 그러므로 단일 생체인식 시스템에서 홍채인식을 할 경우, 중요한 특징을 그대로 유지하고 인식성능을 향상시키기 위해서 획득된 홍채 영상의 정규화와 전처리 과정을 거친 다음 홍채영역을 분할한 후 각 영역에서의 보정치 적용을 통한 특징추출 방법을 제안한다. 또한 웨이블릿 변환과 주성분 분석을 이용하여 인식 성능이 개선된 특징추출 방법임을 보인다.

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모폴로지을 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 추출 (Automatic Text Extraction in Video Images using Morphology)

  • 장인영;고병철;김길천;변혜란
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.418-420
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    • 2001
  • 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

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An image enhancement Method for extracting multi-license plate region

  • Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul;Lee, Sang-Sun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권6호
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    • pp.3188-3207
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    • 2017
  • In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.

사용자 선호 메일 형식을 통한 개인화 이메일 푸쉬 에이전트 시스템 (A Push Agent System for Personalizing e-Mails using Extraction of User Preference Mail Formatn)

  • 이광형;박재표;이종희;전문석
    • 한국전자거래학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.109-121
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    • 2004
  • 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석한 후 새로운 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별고객에게 개인화된 정보를 자동으로 제공해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객의 관심 정보 및 선호 이메일 양식을 생성한다. 생성된 관심 정보와 선호 이메일 형식를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 형식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 고객에게 푸쉬해 준다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 높은 이메일 오픈율과 사용자 만족도를 보였다.

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폭소노미에서 위치태그 분석을 통한 공간관계 추출 기법 (Extraction method of spatial relation by analyzing location tag in folksonomy)

  • 최윤희;용환승
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.1043-1054
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    • 2009
  • 최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.

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OpenCV를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반 꽃 인식 시스템 (Flower Recognition System Using OpenCV on Android Platform)

  • 김강철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.123-129
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    • 2017
  • 고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.

웹 정보원 통합을 위한 내용 기반의 스키마 자동생성시스템 (An Automatic Schema Generation System based on the Contents for Integrating Web Information Sources)

  • 곽준영;배종민
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.77-86
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    • 2008
  • 웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.

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지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.111-136
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    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

스마트 제조 산업용 네트워크에 적합한 Snort IDS에서의 전처리기 구현 (Preprocessor Implementation of Open IDS Snort for Smart Manufacturing Industry Network)

  • 하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.1313-1322
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    • 2016
  • 최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.

CUDA와 OPenMP를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 (Fast and Efficient Implementation of Neural Networks using CUDA and OpenMP)

  • 박안진;장홍훈;정기철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권4호
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    • pp.253-260
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    • 2009
  • 컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 이용되고 있는 많은 알고리즘들이 최근 빠른 수행시간을 위해 GPU에서 구현되고 있지만, GPU를 이용하여 알고리즘을 구현할 경우 크게 두 가지 문제점을 고려해야 한다. 첫째, 컴퓨터 그래픽스 분야의 지식이 필요한 쉐이딩(shading) 언어를 알아야 한다. 둘째, GPU를 효율적으로 활용하기 위해 CPU와 GPU간의 데이터 교환을 최소화해야 한다. 이를 위해 CPU는 GPU에서 처리할 수 있는 최대 용량의 데이터를 생성하여 GPU에 전송해야 하기 때문에 CPU에서 많은 처리시간을 소모하며, 이로 인해 CPU와 GPU 사이에 많은 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 멀티코어(multi-core) CPU를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 방법을 제안한다. 기존 GPU의 첫 번째 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 복잡한 쉐이팅 언어 대신 그래픽스적인 기본지식 없이도 GPU를 이용하여 응용프로그램 개발이 가능한 CUDA를 이용하였다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해 멀티코어 CPU에서 공유 메모리 환경의 병렬화를 수행할 수 있는 OpenMP를 이용하였으며, 이의 처리시간을 줄여 CPU와 GPU 환경에서 오버 헤드를 최소화할 수 있다. 실험에서 제안된 CUDA와 OpenMP기반의 구현 방법을 신경망을 이용한 문자영역 검출 알고리즘에 적용하였으며, CPU에서의 수행시간과 비교하여 약 15배, GPU만을 이용한 수행시간과 비교하여 약 4배정도 빠른 수행시간을 보였다.