• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.293-294
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• 2017

본 논문에서는 CNN 기반 서명인식에서 시간정보를 이용하여 위조서명을 보다 정확하게 판별하는 방법을 제안한다. 시간정보를 이용하는 첫 번째 방법은 서명하는 전체 시간을 동일한 개수의 등 간격으로 나누어 각각의 이미지를 얻고 이를 합성하여 이용하는 방법이다. 두 번째 방법은 동일한 개수의 등 간격으로 나누어진 각각의 이미지를 CNN-LSTM 으로 판별하는 방법이다. 동일한 개수의 등 간격으로 나누어진 이미지들에는 서명의 속도에 따른 모양의 차이가 발생하기 때문에 비록 최종 서명의 모양이 원본과 매우 유사하다고 하더라도 속도가 다른 경우 위조임을 판별할 수 있다. 두 명의 서명에 대하여 실험을 한 결과 최종 서명이 매우 유사하더라도 속도가 다른 경우 위조로 판별할 수 있음을 보였다. 다만 이미지 합성 과정에 만들어진 새로운 정보로 인하여 진짜 서명을 가짜로 판별할 수 있는 가능성도 늘어날 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.1
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• pp.106-115
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• 2021

Classifying work trades using images can serve an important role in a multitude of advanced applications in construction management and automated progress monitoring. However, images obtained from work sites may not always be clean. Defective images can damage an image classifier's accuracy which gives rise to a needs for a method to enhance a work trade image classifier's performance. We propose a method that uses work dependency information to aid image classifiers. We show that using work dependency can enhance the classifier's performance, especially when a base classifier is not so great in doing its job.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.382-385
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• 2018

Dead Link의 노출 최소화는 웹 검색 서비스의 품질 유지에 있어 매우 중요하다. 따라서 색인 내 Soft 404 오류의 정확한 판별은 필수적이지만, 리다이렉션 정보에 의존하거나 텍스트 혹은 HTML 자질 만을 고려하는 기존 방법의 활용만으로는 판별 가능한 Soft 404 오류의 유형이 한정될 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 보다 범용성이 높은 Soft 404 오류 판별 기술의 개발을 위해, 404 오류 안내 페이지 고유의 형태적 특성을 오류 판별에 사용할 것을 제안한다. 제안 방법은 오류 안내 문서의 형태적 특성을 이미지 인식 모형에 기반해 학습한 후 이를 Soft 404 오류 판별에 사용하며, 리다이렉션 등 특정 정보에 의존하는 기존 방법에 비해 보다 폭넓게 적용 가능하다는 장점이 있다. 실험에서 제안 방법은 87.6%의 정확률과 92.7%의 재현율을 기록하는 등 높은 인식 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1381-1385
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• 2003

본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.465-470
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• 2024

The advancement of AI-based image generation technology has resulted in the creation of various images, emphasizing the need for technology capable of accurately discerning them. The amount of generated image data is limited, and to achieve high performance with a limited dataset, this study proposes a model for discriminating generated images using transfer learning. Applying pre-trained models from the ImageNet dataset directly to the CIFAKE input dataset, we reduce training time cost followed by adding three hidden layers and one output layer to fine-tune the model. The modeling results revealed an improvement in the performance of the model when adjusting the final layer. Using transfer learning and then adjusting layers close to the output layer, small image data-related accuracy issues can be reduced and generated images can be classified.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.1
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• pp.87-96
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• 2018

In this paper, we propose a method to determine whether there is a defect by using the similarity between ROIs (Region of Interest) of the standard image and ROIs of the image which is corrected in position and rotation after capturing the vehicle headlight. The degree of similarity is determined by the template matching based on the histogram of image, which is a some modification of the method provided by OpenCV where template matching is performed on the raw image not the histogram. The proposed method is compared with the basic method of OpenCV for performance analysis. As a result of the analysis, it was found that the proposed method showed better performance than the OpenCV method, showing the accuracy close to 100%.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.444-446
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• 2024

한국의 육류 소비량이 늘어감에 따라 한우의 수요 및 공급도 점차 늘어가고 있다. 한우는 육질 등급(QG)과 육량 등급(YG)으로 나누어 판별되며 근내지방도, 고기 색, 지방색, 조직감, 성숙도, 도체 중량, 배최장근 단면적, 등지방두께 등 여러 항목을 고려한다. 현재는 주로 등배근을 맨눈으로 확인하는 수동 판별 방식이 사용된다. 하지만 평가사가 정확하게 판단하기 어렵고, 작업자의 부주의로 인한 육류의 오염 등 시간과 비용의 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 한우 등급 판별 자동화로 해결하기 위해 한우의 등심 단면 이미지를 활용하여 등배근의 근내지방도를 산출하고 한우 등급을 자동 판별하는 알고리즘을 구현하였으며 평균 정확도는 79.2%를 달성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.834-835
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• 2016

In recent years, advances in technology, IT is rapidly growing. Accordingly, real time image processing and multiple platforms, providing compatibility with OpenCV for image processing technology research on actively in progress. At present, different, comparing the images to determine the similarity is low, the system will match the rate of people using the analogue figures to determine the system is for the most part. In this paper, Template Matching of OpenCV and Feature Matching utilizing different images to determine the similarity between digital values for the system. A comparison of the features of a specific point on the screen the image to extract the same feature in a different size, you can compare the features of the target image recognized as compared to three historic castle in comparison, verification. This is the voice and image recognition and analysis, check the matching rate readings than in Zhengzhou treatment techniques are available. The future of forensic and other image processing technologies for OpenCV studies will be needed to feed.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문은 주민등록증의 정보와 본인 생체 지문으로 본인임을 확인하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 본인 확인 방법은 주민등록증의 사진과 실물사진을 육안으로 판별한다. 이러한 판별 방법의 문제점은 주민등록증 발급 시의 사진과 현재의 본인 얼굴과의 차이점이 많을 때 본인임에도 판별이 불가능한 경우도 발생하고 주민등록중의 훼손으로 판별이 불가능할 수 가 있다. 이러한 단점을 본 알고리즘에서는 생체인식기술인 지문인식과 문자인식기술을 접목하여 주민등록상의 지문이미지와 지문입력기에서 입력받은 생체지문을 비교판별하고 주민등록증 발급 시 입력한 지문과도 비교 판별함으로써 보다 확실한 본인 확인방법을 제공한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.2
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• pp.359-367
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• 2016

As taking pictures by using smartphones has become more common in society, there are many incidents which are unexpected manipulation of images and leak of confidential information. Because of those incidents, demands that identify forgery/alteration of image file and proves of the original copy is constantly increasing. In general, smartphone saves image file as JPEG form and it has DQT which determines a compression rate of image in a header part of image. There is also DQT in Thumbnail image which inside of JPEG. In previous research, it identified a smartphone which take image by only using DQT, However, the research has low accuracy to identify the devices. There are two main purposes in this research. First, this research will analogize a smartphone and an application that takes a picture, edits and save an image file by testing not only about a DQT information but also a information of Thumbnail image. Second, the research will build a database of DQT and Thumbnail information in JPEG file to find more accurate image file's origin.