Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.314-317
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2003
지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.237-240
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2007
이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.
본 연구는 서울대도시권을 대상으로 토지이용패턴과 통행수단선택간의 관계를 경헙적으로 분석하여 수도권 토지이용 및 교통정책에 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 다중 로짓모형을 이용한 분석에서 직장 및 주거빌도가 높을수록 전철과 버스 등 대중교퉁수단에 대한 의존도를 보이는 것으로 나타났다. 또한 직장중심지의 경우 버스보다는 자가용이용율이 높은 것으로 나타나 고밀도 정책이 반드시 대중교통수단으로의 이동을 의미하는 것은 아니라는 사실을 경험적으로 입증하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.673-675
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2002
각 단체나 직장등에서 프레젠테이션은 필수적인 요소이다. 그리고 근래에는 프로젝터의 보급률이 늘어나면서 과거의 OHP필름을 사용하는 방법보다는 직접 컴퓨터를 연결하여 자료를 영사하면서 프리젠테이션을 진행하는 사례가 늘어나고 있다 이러한 환경에서 사용자는 컴퓨터의 제어에 있어서 거리라는 제약을 받아야만 했다. 프리젠테이션을 진행하는 동안 사용자는 컴퓨터를 제어할 수 있는 위치에서 발표를 해야 하지만 레이서포인터라는 일반적인 도구를 사용하여 컴퓨터에 명령을 내린 수 있다면 더 효율적으로 거리에 구애받지 않고 자료의 이동이나 다른 작업을 수행할 수 있다. 또한 컴퓨터가 학습하는 패턴을 늘려감으로서 더욱 다양한 명령을 지시할 수 있게 함으로써 프레젠테이션환경의 개선 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.793-795
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2004
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.337-339
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1999
최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.
Location-based services have been expanded rapidly in local and overseas markets due to technological advances and increasing applications of wireless internet. Various researches have been made to manage efficiently the location information of moving objects. A basic location-based alert service provides alerting messages automatically when either entering or leaving a specific location and it is expected to become one of the most important location-based services. Location-based alert services require a location polling method to acquire current locations for a large number of moving objects. However, a simple periodical location polling method causes severe system overload because a system should keep updating location information of the moving objects ceaselessly. Most location polling algorithms for location-based alerting services are not suitable for mobile users with dynamic and unsteady moving patterns. In this paper, we propose an improved location polling algorithm for location-based alerting services to reduce the amount of location information acquisition and therefore, to decrease the system load. Various experiments show that the proposed algorithm outperforms other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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