• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.67-73
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• 2005

최근 개인인증 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 지문인식은 이 요구에 대응하여 광범위하게 사용되고 있는 생체인식 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 특징점의 융선형태 정보를 이용한 지문매칭 알고리즘을 제시한다. 여기서 융선형태는 1차원 이산신호로 표현되어 사용된다. 본 알고리즘은 다음의 절차로 처리된다. 먼저, 입력지문과 등록지문의 모든 특징점에서 융선을 1차원 이산신호로 표현하여 융선형태 정보를 얻는다. 그리고 두 지문에서 유사한 융선형태를 갖는 특징점쌍을 구한 후 이로부터 두 지문의 회전각도와 이동변위의 후보를 구한다. 이 후보들로부터 군집화 기법을 통해 최종적인 회전각도와 이동변위를 얻어 입력지문에 대해 정렬을 수행한다. 마지막으로 정렬된 입력지문과 등록지문사이에 일치되는 특징점쌍을 찾아 매칭률을 계산한다. 실험결과 $0.79\%$의 FAR에서 $18.0\%$의 FRR를 달성하였다.

• Fibers and Polymers
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• 제7권1호
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• pp.62-65
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• 2006

Making a good model is one of the most important aspects in the field of a control system. If one makes a good model, one is now ready to make a good controller for the system. The focus of this thesis lies on system modeling, the draft system in specific. In modeling for a draft system, one of the most common methods is the 'least-square method'; however, this method can only be applied to linear systems. For this reason, the draft system, which is non-linear and a time-varying system, needs a new method. This thesis proposes a new method (the MLS method) and demonstrates a possible way of modeling even though a system has input noise and system noise. This thesis proved the adaptability and convergence of the MLS method.

• 한국안전학회지
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• 제30권5호
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• pp.131-137
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• 2015

For the evaluation of safety margin of a nuclear power plant using a conservative methodology, the influence of applied assumptions such as initial conditions and boundary conditions needs to be assessed deliberately. Usually, a combination of the most conservative initial conditions is determined, and the safety margin for the transient is evaluated through the analysis for this conservative conditions. In existing conservative methodologies, a most-conservative condition is searched through the analyses for the maximum, minimum, and nominal values of the major parameters. In the present study, we investigates a new approach which can be applied to choose a most-conservative initial condition effectively when a best-estimate computer code and a conservative evaluation methodology are utilized for the evaluation of safety margin of transients. By constituting the band of various initial conditions using the random sampling of input parameters, the sensitivity study for various parameters are performed systematically. A method of sampling the value of control or operation parameters for a certain range is adopted by use of MOSAIQUE program, which enables to minimize the efforts for achieving the steady-state for various different conditions. A representative control parameter is identified, which governs the reactor coolant flow rate, pressurizer pressure, pressurizer level, and steam generator level, respectively. It is shown that an appropriate distribution of input parameter is obtained by adjusting the range and distribution of the control parameter.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2891-2893
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• 2005

In this paper, we introduce a new category of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The conventional SOFPNN algorithm leads to a tendency to produce overly complex networks as well as a repetitive computation load by the trial and error method and/or the a repetitive parameter adjustment by designer. In order to generate a structurally and parametrically optimized network, such parameters need to be optimal. In this study, in solving the problems with the conventional SOFPNN, we introduce a new design approach of evolutionary optimized SOFPNN. Optimal parameters design available within FPN (viz. the no. of input variables, the order of the polynomial, input variables, and the no. of membership function) lead to structurally and parametrically optimized network which is more flexible as well as simpler architecture than the conventional SOFPNN. In addition, we determine the initial apexes of membership functions by genetic algorithm.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권4호
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• pp.391-406
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• 2008

This study attempts to develop a real-time debonding monitoring system for carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) strengthened structures by continuously inspecting the bonding condition between the CFRP layer and the host structure. The uniqueness of this study is in developing a new concept and theoretical framework of nondestructive testing (NDT), in which debonding is detected without relying on previously-obtained baseline data. The proposed reference-free damage diagnosis is achieved based on the concept of time reversal acoustics (TRA). In TRA, an input signal at an excitation point can be reconstructed if the response signal measured at another point is reemitted to the original excitation point after being reversed in the time domain. Examining the deviation of the reconstructed signal from the known initial input signal allows instantaneous identification of damage without requiring a baseline signal representing the undamaged state for comparison. The concept of TRA has been extended to guided wave propagations within the CFRP-strengthened reinforced concrete (RC) beams to improve the detectibility of local debonding. Monotonic and fatigue load tests of large-scale CFRP-strengthened RC beams are conducted to demonstrate the potential of the proposed reference-free debonding monitoring system. Comparisons with an electro-mechanical impedance method and an inferred imaging technique are provided as well.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.753-763
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• 2014

최근 금융기관 및 대형 유통업체 등에서 대량의 개인정보유출사고가 연이어 발생하고, 그 피해는 날로 늘어나는 추세에 있다. 이에 따라 개인식별정보를 암호화하도록 강제하는 등 규제가 강화되고 있다. 이러한 개인정보를 암호화하는데 있어서 효율적인 기술이 형태보존암호화이다. 일반적인 암호화방식은 입력 데이터 길이보다 출력 데이터 길이가 확장되며 형태가 변경된다. 형태보존암호화는 입력 데이터의 길이와 형태를 보존해주기 때문에 데이터베이스 및 응용프로그램 수정을 최소화하는 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 블록암호 운영모드를 이용한 개인정보 암호화에 효율적인 형태보존암호화방식을 새롭게 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.588-591
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• 2003

This paper presents a new short-term load forecasting system using data mining. Since the electric load has very different pattern according to the day, it definitely gives rise to the forecasting error if only one forecasting model is used. Thus, to resolve this problem, the fuzzy model-based classifier and predictor are proposed for the forecasting of the hourly electric load. The proposed classifier is the multi-input and multi-output fuzzy system of which the consequent part is composed of the Bayesian classifier. The proposed classifier attempts to categorize the input electric load into Monday, Tuesday$\sim$Friday, Saturday, and Sunday electric load, Then, we construct the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based predictor for each class. The parameter identification problem is converted into the generalized eigenvalue problem (GEVP) by formulating the linear matrix inequalities (LMIs). Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.443-450
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• 2011

현대인의 삶에서 인터넷은 다양한 정보를 제공하는 필수 요소가 되었다. 이에 따라 네트워크 트래픽은 폭발적으로 증가하였고, 효율적 네트워크 관리를 위해 네트워크 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법론이 많이 사용되고 있으며, 이는 다양한 응용의 증가로 시그니쳐의 탐색 공간 증가에 따라 실시간 트래픽 분석에 문제점이 나타나고 있다. 운영체제 정보를 활용하면 해당 운영체제에서 사용되는 응용의 시그니쳐만을 검색하도록 함으로써 앞선 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 트래픽 분석을 위한 효과적인 운영체제 판별 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 운영체제 판별 방법은 실시간 트래픽 분석에 적합한 가볍고 빠른 수동형 방법을 사용하였으며, 기존 수동형 방법이 가지는 분석률과 정확성이 낮은 문제를 해결하였다. 분석률을 향상시키기 위해 입력데이터를 확장시켰으며, 운영체제 판별을 위한 시그니쳐를 HTTP의 User-Agent를 이용하여 생성함으로써 다양한 운영체제에 대한 시그니쳐를 추출하였다. 또한 기존 패킷 기반의 분석을 플로우 단위의 분석으로 변경함으로써 정확성을 향상시켰다.

• 한국광학회지
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• 제13권6호
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• pp.493-500
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• 2002

지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.141-152
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• 2007

극한하중을 견딜 수 있도록 설계된 구조물이라도 내재된 확률변수의 불확실성 때문에 구조물의 응답특성을 평가하는데 있어서 기존의 결정론적 방법에 비해 확률유한요소법을 이용하는 것이 보다 합리적일 것이다. 따라서 본 연구에서는 실제 시공된 사장교를 대상으로 확률변수가 교량의 안전성에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위해 민감도 분석을 수행하였다. 초기형상해석을 수행한 후, 확률유한요소해석 및 민감도 분석과정의 효율성을 위해 섭동법을 이용하여 해석프로그램을 개발하였다. 개발된 해석프로그램의 정확성은 몬테카르로 시뮬레이션 방법에 의한 해석프로그램을 개발하여 검증하였다. 각각의 확률변수의 변동계수에 따른 대상 사장교의 응답에 대한 민감도 분석을 수행한 결과, 외부하중에 의한 영향이 지배적인 것을 확인할 수 있었다. 부재강성 및 케이블의 긴장력 등도 부재에 따라 큰 영향을 나타내므로, 구조물 설계 시 개발된 프로그램이 안전성 확보에 기여할 것으로 판단된다.