• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.73-81
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• 2004

지문영상에서 신뢰할 만한 특징을 추출하기 위한 세선화 알고리즘은 전처리 과정에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서 제안하는 세선화 알고리즘은 2치화된 지문영상의 연결성을 파괴하지 않고, 중심선에 가장 관접한 골격선을 최소 1화소 두께로 만들 수 있는 강건한 병렬 세선화 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안한 기법은 3개의 부반복에 의해 반복 수행되며, 첫 번째 부반복은 내부점에 의해 최외각 경계 화소만을 제거하는 것이며, 두 번째 부반복은 2화소 두께의 골격선을 찾아 한쪽 골격선만을 추출한다. 세 번째 부반복은 골격선에 여분으로 존재하는 2화소 두께의 화소를 제거한다. 따라서 제안하는 세선화 방법은 회전과 잡음에 강건하며 균형 잡힌 중심선을 만들어낸다. 세선화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이전에 발표된 알고리즘들과 비교 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.135-144
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• 2015

지문의 땀샘(pore)은 지문인식 분야에서 아주 유용한 특징의 하나이고 땀샘에 기반한 지문인식 시스템도 많이 제안되었다. 땀샘 정보를 이용하여 지문을 인식하려면 땀샘을 정확하게 추출하는 것이 아주 중요하다. 기존의 땀샘 추출 방법은 2차원 모델정합 기법을 이용하여 땀샘 중심을 검출한다. 본 논문에서는 2차원 모델보다 간단한 1차원 가우시안 모델을 이용한 땀샘 추출 방법을 제안한다. 1차원 모델을 이용하여 모델정합하는 과정에 2차원 모델보다 적은 연산량을 필요한다는 장점이 있다. 제안하는 방법은 먼저 국부적 융선(ridge)의 방향을 계산하고 융선 마스크(ridge mask)를 생성한 다음 땀샘 중심이 주변보다 밝다는 성질을 이용하여 사이즈가 각각 $3{\times}3$과 $5{\times}5$인 필터로 땀샘 후보를 찾는다. 검출된 땀샘 후보에 대하여 1차원 가우시간 모델정합을 적용하여 땀샘 중심을 검출한다. 땀샘 추출 실험을 통하여 제안하는 방법은 기존의 2차원 모델에 기반한 방법보다 더 높은 땀샘 검출률을 보여주었고 땀샘 매칭 실험을 통하여 제안하는 땀샘 추출 방법이 지문인식에 사용될 수 있음을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.454-475
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• 2018

This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1655-1666
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• 2015

본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.533-540
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• 2014

현재 응용시스템 혹은 시스템에서 사용되고 있는 사용자 인증방법은 단순한 ID/PW를 비롯하여 인증서, 지문/홍채, 전화, 보안카드, OTP 등 다양한 기술들이 사용되고 있다. 하지만 단순한 ID/PW, 전화인증 등은 보안에 취약한 단점이 있고, 인증서, 지문/홍채, 보안카드/OTP 등은 보안에 취약점은 상당 부분 해소했으나 이를 활용하기에는 소요되는 비용 및 복잡성이 내재되어 있다. 본 논문에서는 보안강도를 제고하면서 흔히 소장하고 있는 USB와 같은 이동형 저장매체를 활용하여 저비용으로 사용자 인증을 보다 안전하게 할 수 있는 새로운 방안을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권5호
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• pp.415-422
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• 2013

본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.

• 대한의생명과학회지
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• 제8권1호
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• pp.29-37
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• 2002

Listeria monocytogenes poses an increasing health risk, which in part is due to increasing health risk, consumption of ready-to-eat food products and the introduction of increasing numbers of food products from regions with different dietary habits. L. monocytogenes can be present in meat, shellfish, vegetables, unpasteurised milk and soft cheese and poses a risk if food containing these products is stored at refrigeration temperature and is not properly heated before consumption, as L. monocytogenes is psychrophilic. Amplified-fragment length polymorphism (AFLP) analysis is the method of genotypic techinique in which adaptor oligonucleotides are ligated to restriction enzyme fragments and then used as target sites for primers in a PCR amplification. The amplified fragments are electrophoretically separated to give strain-specific band profiles. Single-enzyme approach that did not require costly equipment or reagents for the fingerprinting of strains of Listeria monocytogenes was developed. Single-enzyme amplified fragment length polymorphism (SE-AFLP) analysis was used to perform species and strain identification of Salmonella, Shigella, Yersinia and E. coli. By careful selection of AFLP primers, it was possible to obtain reproducible and sensitive identification to strain level. The AFLP patterns of L. monocytogenes are divided by the kinds of specimens in which were isolated. SE-AFLP fragments can be analyzed using standard gel electrophoresis, and can be easily scored by visual inspection, due to the low complexity of the fingerprint obtained by this method. These features make SE-AFLP suitable for use in either field or laboratory applications.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.764-772
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• 2001

본 논문은 지문의 특징점들이 융선으로 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점과 단점의 위치 및 분기점과 단점에서 융선의 진행 방향 등이다. 동일 융선 상에 존재하는 특징점들에 대한 연결정보를 추출하고, 이를 이용하여 원문지문과 입력지문간의 좌표 변환의 기준이 되는 특징점 쌍을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동 회전하여 원문지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하다. 89명으로부터 얻은 445매의 지문영상에 대한 실험결과, 지문매칭의 처리속도가 31%향상되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.132-146
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• 2020

Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.