• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.127-129
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• 2000

일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.854-860
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• 2004

The result of fingerprint matching is different as the quality or the state of input fingerprint image. We can extract the false direction information when the quality of fingerprint is degraded by the noise or the scars of the ridges. The information of the direction is very important for the elimination of the false minutia, the measurement of the ridge distance, matching, finding of cores and deltas. We need the method which can compensate or correct the false information of directions because the false directions include serious errors in the fingerprint recognition. We propose a method which can compensate or correct the false direction of fingerprint with a \alpha$-trimmed mean filter followed by LPF to reconstruct the false direction information when fingerprints are corrupted by scars.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.219-223
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• 2004

본 논문에서는 여러 생체 인식 시스템 중 지문 인식에 관한 연구를 기술한다 지문 입력장치를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 개인의 식별을 위해 방향성과 특징점 정보를 이용, 매칭을 실시한다. 지문의 매칭은 1 차로 소벨 마스크와 창틀 마스크를 이용한 방향성 매칭과 2 차로 특징점 정보를 이용한 매칭 2 단계로 이루어 진다 방향성 정보를 이용한 매칭 방법에서는 가장 널리 알려진 소벨 마스크 보다 창틀 마스크가 더 정확한 것으로 판별 되었으며, 특징점 정보를 이용한 알고리즘에서는 상당한 의사 특징점을 제거 할 수 있었다 신뢰할 수 있는 방향성 검출 알고리즘과 특징점을 검출하기 위한 연구를 하였으며, 지문영상의 특징점으로는 끝점과 분기점을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.870-873
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• 2013

본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적이 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.6
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• pp.57-67
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• 2003

The recent rapid development of multimedia and optical technologies brings great attention to application systems to process facial Image features. The previous research efforts in facial image processing have been mainly focused on the recognition of human face and facial expression analysis, using front face images. Not much research has been carried out Into image-based detection of face direction. Moreover, the existing approaches to detect face direction, which normally use the sequential Images captured by a single camera, have limitations that the frontal image must be given first before any other images. In this paper, we propose a method to detect face direction by using facial features such as facial trapezoid which is defined by two eyes and the lower lip. Specifically, the proposed method forms a facial direction formula, which is defined with statistical data about the ratio of the right and left area in the facial trapezoid, to identify whether the face is directed toward the right or the left. The proposed method can be effectively used for automatic photo arrangement systems that will often need to set the different left or right margin of a photo according to the face direction of a person in the photo.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.41 no.3
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• pp.511-533
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• 2024

This study aims to develop novel centrality measures applicable to networks that include both directional and weighted information, such as interlibrary loan networks and logistics transportation networks. While weighted PageRank has traditionally been used in such cases, experimental results reveal that it yields similar outcomes to neighborhood centrality, which measures local centrality. However, triangle betweenness centrality (TBC), despite assessing global centrality in weighted networks, does not consider link directions. To address these limitations, we propose two modified versions of the existing TBC measure: TBC-T for trust networks and TBC-F for flow networks. Applying these measures to two interlibrary loan networks, we find that TBC-T considers only the weights of inlinks, while TBC-F incorporates both inlink and outlink weights. These newly developed measures are expected to be useful for measuring node global centrality in weighted directed networks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.482-485
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• 2021

최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.317-322
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• 2001

정보 통신 기술의 발달이 인간 생활에 많은 편리함을 가져다 주었지만 개인의 정보 유출이나 소음 공해 등의 여러 가지 문제점도 야기 시켰다. 특히 휴대 전화 통화시 사용자의 개인적인 정보들이 공공 장소에서 그대로 노출이 되고, 또 그러한 통화로 인해서 타인에게 소음 피해를 주기도 한다. 이러한 병폐를 막기 위해서 휴대 전화 사용자는 최대한 작은 소리로 통화를 하되, 상대방에게 의도하고자 하는 바를 확실히 전달하여야 한다. 그러기 위해서는 휴대 전화에 근접 통화가 가능해야 하며, 일정한 방향의 방향성을 가져서 주위의 잡음에 대해 독립적으로 작동하도록 해야한다. 본 논문에서는 이러한 기능을 향상시키기 위하여 음향학적 이론을 바탕으로 휴대전화에 사용되어지는 마이크로폰을 새로 설계, 제작하고 그 성능을 시험하였다. 아주 작은 소리로 근접 통화를 할 때 발생하는 팝핑(popping) 현상이 최소한이 되도록 미세관 배열을 적용하였으며, 외부 소음 영향을 줄이기 위하여 방향성을 증폭시키고자 음원의 위치에 초점을 맞추는 기술을 적용하였다. 방향성 증폭은 4개의 마이크로폰 사용과 근거리 음원의 방향성 증가를 위한 신호 처리기술을 적용하였다. 이 기술의 적용 효과를 실험을 통하여 검증할 수 있었다.