• 제목/요약/키워드: 식별 기법

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유즈케이스를 적용한 시스템 기능 분해 (A Use Case Driven Approach to Systemetic Functional Decomposition)

  • 김응모;배두환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권2호
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    • pp.263-272
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    • 1999
  • 기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.

땋임군에서의 개인식별기법의 제안 (A New Identification Scheme Based on Conjugacy Problem)

  • 김진;김광조
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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    • pp.417-421
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    • 2003
  • 2000년 고기형 등이 발표한 땋임군상에서의 공개키 암호시스템은 후속적으로 다양한 이론적 분석 및 응용기법이 연구되고 있다 땋임군에서의 공개키 암호화기법과 서명기법은 기존에 제안되었으나 개인식별기법은 제안된 바가 없다. 본 논문에서 우리는 땋임군에서의 서명기법에 바탕을 둔 개인식별기법을 제안하고 그 안전성을 증명한다.

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표적 식별 정보 피드백을 통한 관심 음향 표적 추적 기법 (Acoustic Target of Interest Tracking Algorithm Using Classification Feedback)

  • 최기석
    • 한국음향학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.225-231
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    • 2014
  • 본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

군복의 색깔을 이용한 피아식별 기법 (IFF Technique using the Color of Military Uniform)

  • 허우형;구은진;차의영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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    • pp.23-25
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    • 2013
  • 본 논문에서는 차세대 무인 군사 로봇에 활용할 수 있는 적군 및 아군 식별 수단으로 군복의 색깔을 이용한 기법을 제안한다. 이 기법은 전장지역의 군사로봇이 할 수 있는 피아식별법 중에 하나로 로봇에 부착되어 있는 카메라 외에 추가적으로 가져야 하는 장비가 필요 없기 때문에 추가비용 없이 효과적으로 적군을 포착할 수 있다. 군복의 색깔 차이를 식별하기 위해서는 먼저 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기법을 이용하여 사람을 검출한 다음, 이후 검출된 사람영역에 대하여 인체 비율을 고려해서 추출한 상의 부분의 색깔 데이터를 받는다. 이때 색공간은 HSV 공간으로 하여 조명의 변화에 덜 민감하도록 하였다. 북한 군복 색깔 영역의 pixel들만 추출하여 이진화를 한 후, 상의 전체 픽셀에 대한 개수 비율을 계산한다. 비율이 임계값 보다 높을 경우 적으로 인식한다.

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MFCC과 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용한 수중 천이신호의 특징추출 및 식별 (Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy)

  • 정재건;박정현;김동욱;황찬식
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.781-784
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    • 2009
  • 본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.

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다중데이터베이스 마이닝에서 가중치 거리를 이용한 클러스터링 (A Weight Distance-based Clustering for MultiDatabase Mining)

  • 김진현;윤성대
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.695-697
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    • 2003
  • 다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.

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온톨로지 기반 지능형 규칙 구성요소 추출에 관한 연구 (Ontology - Based Intelligent Rule Components Extraction)

  • 김우주;채상용;박상언
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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    • pp.237-244
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    • 2006
  • 시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

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Super-Impose 개인식별 영상시스템 개발 및 감정연구 (A Study on the Development of Super-Impose ID System)

  • 송현교;이진행;이양원;강민구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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    • pp.216-221
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    • 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.

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단일 틸트윙 방식 무인기의 수직모드 시스템 식별 기법 연구 (A Study on vertical mode system identification for a single tilt wing UAV)

  • 서일원;김승균;석진영
    • 한국항공우주학회지
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    • 제42권11호
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    • pp.937-946
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    • 2014
  • 본 논문에서는 단일 틸트윙 무인기의 시스템 식별기법과 결과를 제시하였다. 주파수 영역의 시스템 식별 기법인 Modified Equation Error Method(MEEM)와 시간 영역의 시스템 식별 기법인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 사용하였다. 시스템 식별 기법의 검증을 위해 단일 틸트윙 방식 무인기인 CNUX-3의 모델을 통해 획득한 수직모드의 선형 시뮬레이션 결과에 센서 특성을 반영한 노이즈를 합성하여 가상의 비행데이터를 생성했다. 설계 변수의 변화에 따른 MEEM의 시스템 식별 성능 변화를 분석하였다. 또한 고정밀 푸리에 변환(High accuracy Fourier Transform)을 MEEM에 적용하여 정확도를 향상시켰다. MEEM과 EKF의 시스템 식별 결과를 비교하고, 최상의 성능지수를 갖는 설계 변수값과 초기값을 최적화를 통해 결정하였다.

복합 센서 데이터 처리 알고리즘을 이용한 비접촉 가전 기기 식별 알고리즘 연구 (A Study of Non-Intrusive Appliance Load Identification Algorithm using Complex Sensor Data Processing Algorithm)

  • 채성윤;박진희
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.199-204
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    • 2017
  • 본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.