다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
영상의 유사도 측정을 통해 확률적으로 디지털 영상을 해석하는 상황에서 참조영상이 정확한 경우는 이 영상을 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정하며 참조영상이 가변적인 경우는 획득영상을 기반으로 그 위에 몽타주영상을 작성하여 이를 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정할 수 있다. 반면 미술작품의 진위판정과 같은 경우는 참조영상을 통한 확인이 불가능하기 때문에 진위를 가리는 것이 어렵다. 이런 경우는 기술적인 부분보다 작가의 견해 전문가의 의견 등을 종합해서 결정해야 하는데 기술적 측면에서도 참조영상이 없으므로 해당 작가의 유사한 다른 그림의 특징점을 참조영상으로 정하여 진위파악을 진행한다. 특히 유화는 붓의 질감에 따른 다양한 특징을 볼 수 있기에 본 논문에서 유화의 특징점을 통해 해당 작가의 그리는 습관을 통계적으로 해석해보고 분석하여 작가의 동일함 여부에 대하여 고찰해본다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.
화재가 발생하면 소방과 경찰기관 등에서 화재원인과 관련된 조사를 하여 조사보고서를 작성하고 있고, 화재와 관련된 법적분쟁 등이 발생한 경우에 이 조사보고서는 법적분쟁을 해결하는데 중요한 역할을 하고 있다. 법적분쟁에서 가장 핵심적인 부분은 발화개소와 발화원인(화재원인)인 경우가 많으므로 조사보고서의 발화개소와 발화원인 판정에 오류가 있어서는 안 된다. 발화개소와 발화원인 판정에 오류가 있는 경우 불필요한 분쟁초래 등 심각한 문제가 발생하고 있다. 이 논문에서는 화재조사관련 전문지식 부족으로 인해 화재원인판정에 오류가 있었던 사례에 대해 구체적으로 분석하고, 유사 오류를 예방하기 위한 유의사항을 제시한다.
멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 효율적인 워터마크 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판정법에 근거하여 Bayes판정 이론, Neyman-Pearson 정리, 및 웨이블릿 계수들의 분포 모델을 이용한다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
사회가 복잡해지고 첨단 사회로 갈수록 저작권 침해 사례는 증가하고 있다고 볼 수 있다. 소프트웨어 저작권 분쟁 중에는 소프트웨어가 복제되어 업그레이드 소프트웨어로 만들어 졌는지 판단에 대한 분쟁이 있을 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 업그레이드 여부에 판정에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 소프트웨어 업그레이드 분석을 위하여 소프트웨어 동일 유사성 분석 기법을 이용하였다. 분석 대상 프로그램은 서버, 관리 프로그램, 라즈베리 PC 프로그램들을 대상한다. 첫번째 분석은 프로그램들의 생성 정보와 내용의 일치성을 확인한다. 그리고 제출된 프로그램과 현장에 설치된 프로그램간의 기능과 화면 구성에 대한 유사성 여부를 분석한다. 두 번째 비교 분석은 동일한 환경에서 두 개의 프로그램을 동작을 시켜 유사성을 비교 분석한다. 비교 분석 결과 2 개의 프로그램은 동작과 구성화면이 동일함을 확인되었다. 그리로 한 몇 개의 파일에서 사소한 차이는 발견되었으나 2개 프로그램은 대부분 동일하거나 거의 유사한 소스 코드를 이용하여 제작된 것을 확인하였다. 따라서 본 프로그램은 업그레이드 프로그램으로 판정 할 수 있다.
많은 양의 뉴스가 생성됨에 따라 이를 효과적으로 정리하는 기법이 최근 활발히 연구되어왔다. 그 중 뉴스클러스터링은 두 뉴스가 동일사건을 다루는지를 판정하는 분류기의 성능에 의존적인데, 대부분의 경우 BoW(Bag-of-Words)기반 벡터유사도를 사용하고 있다. 본 논문에서는 BoW기반의 벡터유사도 뿐 아니라 두 문서에 포함된 사진들의 유사성 및 주제의 관련성을 측정, 이를 분류기의 자질로 추가하여 두 뉴스가 동일사건을 다루는지 판정하는 분류기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 사진들의 유사성 및 주제의 관련성은 최근 각광을 받는 딥러닝기반 CNN과 신경망기반 문서임베딩을 통해 측정하였다. 실험결과 기존의 BoW기반 벡터유사도에 의한 분류기의 성능에 비해 제안하는 두 자질을 사용하였을 경우 3.4%의 성능 향상을 보여주었다.
댐군 운영 문제는 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들 간의 타협, 조정을 위한 다목적 특성을 갖고 있다. 본 연구의 목적은 댐군 연계 운영 문제에 대해 다기준 의사결정 기법을 적용하여 최선의 운영 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 순위선호(outranking) 관계와 유사기준(pseudo-criteria)을 기반으로 해서 여러 선호 대안을 선정하는 데 유용한 ELECTRE (ELimination Et Choice Translating REality)를 적용하고자 한다. ELECTRE IS는 주어진 후보 대안들 중에서 원하는 수의 대안을 선정하는 데 유용하다. 그러나 기존의 ELECTRE IS는 대안선정 과정에서 의사결정자에게 기준들의 가중치(weight), 유사기준판정 경계치(pseudo-criteria thresholds), 그리고 일치판정 기준비율(concordance level)의 매개변수에 대한 설정을 요구하고 이들의 설정 상태에 따라 도출되는 대안의 수가 달라질 수 있는 성질을 갖고 있다. 특히 일치판정 기준비율은 ELECTRE IS의 최종적인 순위선호 관계의 형성여부에 결정적 영향을 주어 매개변수의 아주 작은 변화에도 선정되는 대안의 수가 달라질 수 있다. 따라서 실제 ELECTRE IS를 적용하여 원하는 수의 대안을 선정하기 위해서는 일치판정 기준비율에 대한 반복적용이 불가피하다. 이에 본 연구에서는 CoMOM (Coordinated Multireservoir Operating Model)을 활용한 댐군 연계운영 시 제시되는 파레토 최적해 집합(Pareto set)중에서 최선의 파레토 최적해를 선정할 때 ELECTRE IS의 수학적 구현 모형을 활용할 것을 제안하고 그 방법론을 제시한다. 제안된 모형은 혼합정수계획모형으로서 ELECTRE IS를 적용하는 과정에서 일치판정 기준비율을 자동으로 도출하고, 궁극적으로 많은 반복 없이 원하는 수나 그에 근사한 수의 선호대안(핵심대안)을 도출할 수 있는 특징을 갖고 있다. 이 모형을 낙동강 수계의 댐군 연계운영 문제에 적용해 보고, 핵심대안을 효율적으로 도출할 수 있음을 보인다.
패턴인식이나 영상이해의 영역에서는 같은 물체라도 잡음이나 왜곡에 의하여 모양이 훼손되어 다른 물체로 인식될 수 있다. 따라서 물체 인식에서는 두 물체가 완전히 동일한지 여부를 판정하는 것보다는 두 물체가 서로 어느 정도 유사한가를 판정하는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 훼손된 기호의 인식을 위하여 기호를 표현하는 두 그래프 표현간의 유사도 측정을 이용한 기호 인식 방법을 제안하였다. 제안한 기호 인식 방법은 런 그래프(run graph)를 이용하여 인식 대상 기호를 노드(node)와 에지(edge)로 구성되는 그래프 형태로 표현하고 임베딩 변환(embedding transform)을 포함한 생성 규칙을 사용하여 입력 그래프를 참조 모델 그래프와 유사한 형태로 변형시킨다. 이러한 과정에서 변형된 최종 그래프와 모델 그래프간의 구조적 유사성과 변형시 사용된 생성 규칙의 수를 이용하여 그래프간 유사도를 측정함으로써 기호를 인식하였으며 이의 응용 분야로서 악보에서 비음표 기호 인식에 사용하였다. 이 결과 96%의 인식률을 얻었으며 기호가 심하게 훼손되지 않은 경우에는 거의 인식에 성공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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