Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil, and head tilting. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system using iris feature extraction methods have implement. The proposed method enables high-speed feature extraction and feature comparison because it requires no additional processing to obtain the rotation invariance, and shows comparable performance to the well-known previous methods.
홍채인식은 홍채의 무의 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채 정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 홍채 특징 추출 시 복잡한 연산을 수행한다. 이로 인하여 실시간 홍채인식을 위해서는 고사양의 하드웨어가 수반된다. 본 논문에서는 저사양의 임베디드 환경에 적합한 국부적 그래디언트 히스토그램을 이용한 홍채 특징 추출 방법을 사용하여 임베디드 시스템을 구현하였다. 실험에서 기존의 홍채 특징 추출 방식과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인 할 수 있으며, 회전에도 강인한 특성을 보였다.
저전력을 소모하는 임베디드 시스템 개발의 중요성이 증대되고 있다. 저전력 소모의 시스템 개발은 하드웨어 측면에서 많이 연구되어 왔지만, 소프트웨어의 동작이 하드웨어 전력 소모를 유발하기 때문에 소프트웨어의 소모 전력을 분석하는 것 또한 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 작성되는 설계 모델을 이용하여 에너지 효율적인 태스크 도출 방법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 태스크 분할 기준을 제시하고, 이를 이용한 UML 설계 모델의 분할 과정을 설명한다. 제안된 태스크 도출 방법은 성능과 함께 전력 소모에 많은 영향을 미치는 임베디드 소프트웨어 개발에 활용하여 선행적으로 에너지 소모량을 절감할 기회를 제공할 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
본 논문에서는 최신 embedded GPU를 사용하여 영상의 특징 추출 알고리즘(SIFT, SURF)을 병렬화하고, 특징 추출 및 정합 결과를 이용하여 파노라마 영상을 GPU에서 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 병렬화 된 알고리즘의 GPGPU(general purpose computation on GPU) 구현은 최신 스마트폰의 embedded GPU에서 지원하기 시작한 OpenCL을 이용하였다. 본 논문에서는 GPU에서 OpenGL Shading Language(GLSL)를 이용한 기존의 병렬화와 OpenCL을 이용한 새로운 병렬화 구현 결과를 효과적인 코드 구현 방법과 수행속도 관점에서 비교하였다. 실험결과, OpenCL은 GLSL과 유사한 수행 속도를 보였으며 embedded CPU와 비교하여 약 3~4배 빠른 수행속도를 보였다. 구현한 특징 추출 결과의 응용 사례로써, 특징 정합을 통한 영상 정합을 GPU상에서 병렬 수행하여 여러 장의 영상으로부터 파노라마 영상을 고속으로 생성하는 사례를 보인다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
Lee, Chang-Ki;Eun, Ji-Hyun;Jeong, Min-Woo;Lee, Gary Geun-Bae;Hwang, Yi-Gyu;Jang, Myung-Gil
ETRI Journal
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제29권2호
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pp.179-188
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2007
We propose a multi-strategic concept-spotting approach for robust spoken language understanding of conversational Korean in a hostile recognition environment such as in-car navigation and telebanking services. Our concept-spotting method adopts a partial semantic understanding strategy within a given specific domain since the method tries to directly extract predefined meaning representation slot values from spoken language inputs. In spite of partial understanding, we can efficiently acquire the necessary information to compose interesting applications because the meaning representation slots are properly designed for specific domain-oriented understanding tasks. We also propose a multi-strategic method based on this concept-spotting approach such as a voting method. We present experiments conducted to verify the feasibility of these methods using a variety of spoken Korean data.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권5호
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pp.273-278
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2017
Recently, one of the areas where research is being actively conducted is the Internet of Things (IoT). The field of using the Internet of Things system is increasing, coupled with a remarkable increase of the use of the camera. However, general cameras used in the Internet of Things have limited viewing angles as compared to those available to the human eye. Also, cameras restrict observation of objects and the performance of observation. Therefore, in this paper, we propose a panoramic image stitching method using feature extraction and matching based on an embedded system. After extracting the feature of the image, the speed of image stitching is improved by reducing the amount of computation using the necessary information so that it can be used in the embedded system. Experimental results show that it is possible to improve the speed of feature matching and panoramic image stitching while generating a smooth image.
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 콘텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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