최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
2003년부터 2006년까지 실내 및 실외에서 사육하여 얻어진 밤바구미의 발육단계별 형태측정을 하였다. 알의 크기는 0.8${\pm}$0.03 mm 이었다. 탈출유충은 평균 생체중이 98 mg, 체장은 10.65 mm, 체폭은 3.99 mm, 두폭은 1.70 mm이었다. 번데기의 크기는 암컷이 7.01 mm, 수컷이 6.53 mm으로 측정되었다. 암컷과 수컷 성충의 생체중, 체장, 체폭, 두폭, 주둥이 길이와 더듬이 길이를 조사하였다. 암컷의 생체중, 체장, 체폭과 두폭은 수컷보다 큰 것으로 유의성이 있으며, 암컷의 주둥이 길이와 더듬이 길이도 수컷보다 긴 것으로 유의성이 있었다. 암컷과 수컷 성충의 평균 생체중은 0.343과 0.268 g, 체장 7.76 과 7.14 mm, 체폭 3.38 과 3.01 mm, 두폭 1. 60과 1.37 mm, 주둥이 6.53과 3.56 mm, 더듬이 5.47과 4.63 mm로 각각 조사 되었다. 유충은 1~3 년까지 월동하면서 생체중, 체장, 체폭이 줄었다. 이러한 형태를 비교한 결과 주둥이 길이와 체장의 비율, 주둥이에 붙은 기절의 위치, 미부 생삭기의 모양으로 암수를 구분할 수 있었다.
본 논문에서는 척추침생검 시뮬레이터에서 사용의 햅틱 디바이스인 PHANToM(sup)TM을 이용하여 사실적인 힘을 구현하는 방법을 보여준다. PHANToM(sup)TM은 툴의 끝부분에서 좌표축 방향으로만 힘을 낼 수 있는 단점이 있으며, 시스템의 구동장치의한계로 인하여 딱딱한 물체에 닿을 때 불안정한 특성을 보인다. 또한 좁은 영역 안에서 복잡한 조직들로 인한 급격한 강도 변화도 시스템의 불안정을 초래한다. 모사되는 힘은 두가지 성분으로 나뉜다. 하나는 바늘이 삽입될 때 바늘의 길이 방향으로 느껴지는 힘으로 생체 조직의 모델을 통해 값이 구해진다. 다른 하나는 바늘이 피부를 뚫고 지나간 이후에 바늘이 초기 삽입 방양을 유지 시켜주는 회전방향 힘으로 피봇을 이용하여 구현하였다. 불안정성 문제와 바늘이 튀어나오는 문제는 램핑 필터와 시간변수를 이용하여 제거하였다. 침생검 과정은 생체조직의 탄성 변형뿐 아니라 파괴가 일어나는 변형이므로 사실적인 힘을 구현하기 위해서 실험 데이터를 이용하여 삽입 깊이에 따라 탄성 계수와 마찰 상수가 변하는 모델을 제안하였다.
2001년부터 2002년까지 소나무재선충의 매개체인 솔수염하늘소 성충의 생체중과 체장, 체폭, 두폭, 더듬이의 길이 및 색깔 등을 조사하였다. 소나무재선충에 감염되어 고사된 소나무를 일정한 길이로 잘라 우화망실 안에 두고 우화하는 솔수염하늘소 성충을 채집하여 조사하였다. 분산분석결과 생체중, 체장, 체폭의 측정치는 암컷이 수컷보다 높았고, 두폭은 암수간에 차이가 없었으며, 촉각의 길이는 수컷이 더 길었다. 암컷(n=563)과 수컷(n=601)의 평균 생체중은 각각 0.305g과 0.277g, 체장은 20.97mm와 19.93mm 체폭은 6.52mm 와 6.18mm, 두폭은 3.78 mm와 3.70mm, 촉각의 길이는 31.19mm와 45.49mm이었다. 촉각의 길이나 체장과 촉각 길이의 비율은 암수간에 중복되는 범위가 많아서 이것을 기준으로 암수를 구분할 수는 없었다. 그러나 성충(n=4,033) 촉각의 털 색깔을 조사한 결과, 예외 없이 암컷 촉각의 모든 편절 마디의 기부쪽 절반 정도가 회백색의 미모로 덮여 있으나, 수컷 촉각의 편절 마디는 전체적으로 흑갈색의 미모로 덮여 있었기 때문에, 이 특징으로 암수를 쉽게 구분할 수 있었다.
작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.
인터넷과 같은 개방된 공간에서 중요한 정보는 상당한 발전을 이룩한 암호화 기술에 의해 보호된다 그러나 컴퓨터의 급속한 발전은 암호화의 근간이 되는 키에 대하여 더욱 길고 안전한 키를 요구한다. 이는 기억해야할 또는 안전하게 소지해야할 정보가 더 많아짐을 의미한다. 이러한 상황에서 개인의 생체정보를 기반으로 하는 키의 이용은 일정 수준의 보안성을 만족하기위한 키의 길이가 증가됨을 억제하고, 외우거나 소지해야하는 불편함도 해소해준다. 그러나 기존의 생체인식 기반의 키 생성 기법 연구는 여러 종류의 생체인식을 동원한 특징점 및 매개변수 정보를 기반으로 하고 있어 실제 활용함에 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 적용할 단 하나의 생체인식으로 얼굴인식을 채택하였고, 이 얼굴인식의 다중 고유얼굴을 이용하여 특징점 및 매개변수 집합을 형성하고, 이 집합으로부터 더욱 안전하고 편리한 키를 생성하는 기법을 연구하였다.
본 연구는 대화 중 생체신호 데이터를 활용하여 감정 인식 분야에서 더욱 정확하고 범용성이 높은 인식 기술을 제안한다. 이를 위해, 먼저 대화별 길이에 따른 측정값의 개수를 동일하게 조정하고 효과적인 생체신호 데이터의 조합을 비교 및 분석하기 위해 차원 축소 기법인 T-SNE (T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)을 활용하여 감정 라벨의 분포를 확인한다. 또한, AutoML (Automated Machine Learning)을 이용하여 축소된 데이터로 감정을 분류 및 각성도와 긍정도를 예측하여 감정을 가장 잘 인식하는 생체신호 데이터의 조합을 발견한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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