• Convergence Security Journal
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.75-84
• /
• 2019

Recently, the value of video as an important data of medical information technology is increasing due to the feature of rich clinical information. On the other hand, video is also required to be de-identified as a medical image, but the existing methods are mainly specialized in the stereotyped data and still images, which makes it difficult to apply the existing methods to the video data. In this paper, we propose an automated system to index candidate elements of personal identification information on a frame basis to solve this problem. The proposed system performs indexing process using text and person detection after preprocessing by scene segmentation and color knowledge based method. The generated index information is provided as metadata according to the purpose of use. In order to verify the effectiveness of the proposed system, the indexing speed was measured using prototype implementation and real surgical video. As a result, the work speed was more than twice as fast as the playing time of the input video, and it was confirmed that the decision making was possible through the case of the production of surgical education contents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.39-42
• /
• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.449-458
• /
• 2000

In this paper, we propose a feed identification method using neural network to predict feed in crude distillation unit. The proposed FINN(feed identifier by neural network) is functionally composed of two modes-training mode and prediction mode. Also, we implement a neural network-based soft sensor system using Borland C++(3.0) Builder. The effectiveness of the proposed neural network-based feed identification method is shown by simulation results.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.28 no.8
• /
• pp.537-549
• /
• 2001

소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.79-85
• /
• 1998

The 9-digit MMSI(Maritime Mobile Service Identity) in the NBDP is converted to the 7-digit identity signal, used to identify to the phase of and to synchronize to the clock of the ISS(Information Sending Station) automatically for phasing procedure between radio stations. In this paper, algorithms for the automatic identification phasing procedures and for conversions, calculations between 7-signals and 9-identity, those check-numbers in the phasing procedures for calling of the NBDP are discussed and designed. And a method of the faster locking and phasing for calling than that of recommended by ITU-R is suggested and implemented.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.34 no.2C
• /
• pp.181-185
• /
• 2009

When we classify underwater transient signals with frame-by-frame decision, a database design method for reference feature vectors influences on the system performance such as size of database, computational burden and recognition rate. In this paper the LBG vector quantization algorithm is applied to reduction of the number of feature vectors for each reference signal for efficient classification of underwater transient signals. Experimental results have shown that drastic reduction of the database size can be achieved while maintaining the classification performance by using the LBG vector quantization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.661-664
• /
• 2022

양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• Review of KIISC
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.124-129
• /
• 1991

정보 보안의 요소는 인가되지 않은 사람이 시스템에 액세스(Access)하거나 인가없 이 사용하는 것을 방지하는 액세스 통제이다. 이를 위해서 정보의 기밀정도에 따라 보호정 도를 결정하는 기밀등급분류가 이루어져 정보를 선택관리하는체계가 이루어 져야한다. 정 보를 선택관리하기 위해서는 보호할 만한 정보를 식별하고, 식별된 중요정보를 어떤 방법 으로 유지, 관리, 이용할 것인지를 규정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정보 기밀등급 의 체계적인 분류방법에 대해 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.241-243
• /
• 2013

영상을 포함하여 다양한 방법으로 실내에서 위치를 확인하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 측위 또한 여러 가지 방법이 있는데, 우리는 시스템 구축 비용이 많이 들지 않으면서도 많은 서비스에 활용 할 수 있는 영상 기반의 실용적 측위 시스템에 대한 연구를 하였다. 이 시스템은 실내에 미리 설치 된 간판이나 광고 등을 식별하고 이를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 구할 수 있다. 그러나, 영상 기반의 시스템이기 때문에 같은 영상이 서로 다른 참조 대상으로 등록 될 경우, 이것을 서로 구별 할 수 없다는 단점이 있다. 실내에서는 GPS 와 같은 위성 항법 신호 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 를 위치를 확인하기 위한 목적으로 사용 할 수는 없다. 그러나, 특정 지점에서 수신되는 GPS 신호가 유사한 점을 이용하면, 서로 다른 위치에 설치 된 동일한 이미지의 참조 대상을 구별 할 수 있다. 이 방법은 추가적인 비용이 들지 않기 때문에, 영상 기반의 실용적 측위 시스템의 장점을 그대로 유지 하면서 측위 성능을 더 높 힐 수 있는 방법이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.216-221
• /
• 1998

슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.