• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.847-849
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• 2005

지문의 특이점은 인식이나 분류를 수행할 때 중요한 특징이다. 특이점 추출은 영상의 품질에 민감하기 때문에, 정확한 추출을 위해 영상의 품질을 향상시키는 것이 필요하다. 다양한 이미지 필터를 적절히 적용하면 개별필터를 적용하는 것에 비해 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 성능이 좋은 필터 조합을 찾는 것이 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 특이점 추출율이 좋은 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾아주며, 전문가의 지식이 필요하지 않기 때문에 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 NIST DB 4에 적용한 결과 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.659-662
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• 2021

국내에서는 매년 많은 수의 자격시험이 치러지고 있다. 현재 대부분의 시험장에서 응시자 본인 확인 절차는 감독관이 응시자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 이루어진다. 하지만 이 방식은 사람에 따라 오차가 클 수 있으며, 사진과 눈에 띄는 차이가 없으면 동일인물로 판단하기 쉽다. 최근까지도 대리응시 이슈가 발생하고 있어 근절을 위한 보다 강력한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 지문과 오토인코더, SGAN을 이용하여 대리응시방지를 강화할 수 있는 본인 확인 시스템을 제안한다. 이때 응시자의 지문정보가 그대로 인증 서버에 저장되면 응시자의 생체정보가 노출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 오토인코더를 통해 지문의 특징점만 추출하여 인증용 이미지를 생성하고 이 이미지를 서버에 저장하여 학습시키도록 한다. 적은 학습데이터 환경에서 분류기로써 좋은 성능을 갖는 SGAN을 통해 인증 이미지와 응시자가 동일인물인지 확인할 수 있다. 서버가 공격을 받더라도 응시자의 지문데이터가 그대로 노출되지 않게 되어 보안 취약점을 극복할 수 있다.

• Research in Plant Disease
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• v.11 no.1
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• pp.56-65
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• 2005

To establish taxonomic system of morphologically similar species of small-spored Alternaria, phylogenetic analysis of internal transcribed spacer (ITS 1, ITS 2 and 5.8S rDNA) and mitochondrial small subunit (mt SSU) rDNA sequences and URP-PCR fingerprinting analysis from 11 species ofAlternaria were performed. Phylogenetic analysis of ITS and mt SSU rDNA sequences revealed that 10 out of 11 species of the smallspored Alternaria were phylogenetically identical with a bootstrap value of 100%. A. infectoria only was phylogenetically differentiated from the other species. The results suggest that the 10 small-spored Alternaria species are very closely related evolutionally and the markers can not be used for differentiation of the smallspored Alternaria species. URP-PCR fingerprinting analysis from eleven species of smallspored Alternaria using 10 URP primers showed that it was possible to differentiate the species, although genetic similarities were found among the species. The Alternaria sp. from common pokeweed could be distinguished from other species by URP-PCR analysis, and it was considered as a new species. A. infectoria could be easily distinguished from the other 10 species by phylogenetic analysis of ITS and mt SSU rDNA sequences and the URPPCR fingerprinting analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.294-298
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• 2005

바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.505-508
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• 2005

기존의 생체 특징은 얼굴, 지문, 홍채등을 이용하여 출입 관리 및 제어등과 같은 인증(verification)등에 주로 적용되어 왔다. 그러나 얼굴과 같은 생체 특징들은 신체의 주요 장기 부분과 밀접한 관계가 있어 이를 이용하여 한방에서는 신체의 질병을 자동 진단하는데 사용하고 있고(망진 : 望診)도한 사상 의학에서 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 또한 향후 초고령화 사회르 맞아 UNS등의 핵심 기술이 될 것 으로 여겨진다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴내 특징 추출에 의해 자동으로 사상 체질을 분류할수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 특히 이는 망진에도 폭넓게 이용 가능한 기술이 될 수 있기 때문에 한방 의료 진단 기기 개발에 가장 중요한 핵심 기술이 되리라 여겨진다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.963-966
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• 1998

In this paper, a fingerprint classification algorithm is presented. Fingerprint types are classified into five categories: arch, tented arch, left loop, right loop and whorl. Singular points (cores and deltas) are detected using Poincare index on the directional image smoothed by adaptive window size. The method is shown to be robust to the variation of fingerprint image qualaity.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.25 no.2
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• pp.300-313
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• 1993

나트륨은 매우 화학적으로 활성이 크므로 고속증식로를 비롯한 나트륨 관련 시설에서 나트륨이 누설되어 공기와 접촉할 때 나트륨 화재가 발생한다. 본 연구에서는 국내 나트륨 화재 시설의 건설 및 운전에 앞서 나트륨을 이용하는데 중요한 나트륨의 핵적, 물리적, 화학적 성질을 살펴보았고 나트륨 화재의 분류 및 특성, 그리고 고속증식로 개발을 추진하고 있는 각국의 나트륨 화재 연구현황을 조사하였다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.19
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• pp.403-408
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• 1999

An efficient method is developed for classifying fingerprint data based on 2-D discrete wavelet transform. Fingerprint data is first converted to a binary image. Then a multi-level 2-D wavelet transform is performed. Vertical and horizontal subbands of the transformed data show typical energy distribution patterns relevant to the fingerprint categories. The proposed method with moderate level of wavelet transform is successful in classifying fingerprints into 5 different types. Finer classification is possible by higher frequency subbands and closer analysis of energy distribution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.69-75
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• 2023

Small communication devices used in the Internet of Things are vulnerable to various hacking because they do not apply advanced encryption techniques due to their low memory capacity or slow computation speed. In order to increase the authentication reliability of small-sized transmitters operating in 433MHz band, we introduce an RF fingerprint and adopt a convolutional neural network (CNN) as a classification algorithm. The preamble signal transmitted by each transmitter are extracted and collected using software-defined-radio to constitute a training data set, which is used for training the CNN. We tested identification of 20 transmitters in four different scenarios and obtained high identification accuracy. In particular, the accuracy of 95.8% and 92.6% was obtained, respectively in the scenario where the test was performed at a location different from the transmitter's location at the time of collecting training data, and in the scenario where the transmitter moves at walking speed.