• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.251-254
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하였다. 다음으로 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상을 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.998-1001
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• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.29-30
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식 시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.91-100
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• 2023

As SDN devices and systems hit the market, security in SDN must be raised on the agenda. SDN has become an interesting area in both academics and industry. SDN promises many benefits which attract many IT managers and Leading IT companies which motivates them to switch to SDN. Over the last three decades, network attacks becoming more sophisticated and complex to detect. The goal is to study how traffic information can be extracted from an SDN controller and open virtual switches (OVS) using SDN mechanisms. The testbed environment is created using the RYU controller and Mininet. The extracted information is further used to detect these attacks efficiently using a machine learning approach. To use the Machine learning approach, a dataset is required. Currently, a public SDN based dataset is not available. In this paper, SDN based dataset is created which include legitimate and non-legitimate traffic. Classification is divided into two categories: binary and multiclass classification. Traffic has been classified with or without dimension reduction techniques like PCA and LDA. Our approach provides 98.58% of accuracy using a random forest algorithm.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제34권5호
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• pp.381-392
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• 2018

Clavibacter michiganensis subsp. michiganesis (Cmm) is a quarantine-worthy pest in $M{\acute{e}}xico$. The implementation and validation of new technologies is necessary to reduce the time for bacterial detection in laboratory conditions and Raman spectroscopy is an ambitious technology that has all of the features needed to characterize and identify bacteria. Under controlled conditions a contagion process was induced with Cmm, the disease epidemiology was monitored. Micro-Raman spectroscopy ($532nm\;{\lambda}$ laser) technique was evaluated its performance at assisting on Cmm detection through its characteristic Raman spectrum fingerprint. Our experiment was conducted with tomato plants in a completely randomized block experimental design (13 plants ${\times}$ 4 rows). The Cmm infection was confirmed by 16S rDNA and plants showed symptoms from 48 to 72 h after inoculation, the evolution of the incidence and severity on plant population varied over time and it kept an aggregated spatial pattern. The contagion process reached 79% just 24 days after the epidemic was induced. Micro-Raman spectroscopy proved its speed, efficiency and usefulness as a non-destructive method for the preliminary detection of Cmm. Carotenoid specific bands with wavelengths at 1146 and $1510cm^{-1}$ were the distinguishable markers. Chemometric analyses showed the best performance by the implementation of PCA-LDA supervised classification algorithms applied over Raman spectrum data with 100% of performance in metrics of classifiers (sensitivity, specificity, accuracy, negative and positive predictive value) that allowed us to differentiate Cmm from other endophytic bacteria (Bacillus and Pantoea). The unsupervised KMeans algorithm showed good performance (100, 96, 98, 91 y 100%, respectively).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1461-1470
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• 2016

부채널 분석에서 신호처리 기법은 차원 압축이나 잡음 제거를 통해 분석의 효율성과 성능을 높일 수 있는 전처리 기법이다. 특이값 분해를 이용한 신호처리 방법은 신호의 분산 정보나 경향성 등을 이용하여 주 신호 정보를 높이고 잡음신호를 낮출 수 있어, 분석 성능 향상에 큰 도움이 된다. 대표적인 기법은 주성분분석과 선형판별분석 그리고 Singular Spectrum Analysis(SSA)가 있다. 주성분분석과 선형판별분석은 주 신호의 정보를 집약하여 차원 압축을 할 수 있으며, SSA는 본 신호를 주 신호와 잡음 신호로 분해하여 잡음 제거가 가능하다. 세 가지 기법 각각을 사용하거나 조합하여 사용할 경우 성능적인 측면을 비교할 필요가 있으며, 그에 대한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 세 기법을 개별적으로 사용할 경우와 조합하여 사용할 경우의 성능을 비교 분석하였으며, 신호 대 잡음비를 이용한 비교분석 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론과 다양한 비교분석 실험을 통해 각 기법의 성능과 효율성을 확인하였다. 이로 인해 부채널 분석 분야의 많은 연구자들에게 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 분석과학
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• 제34권3호
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• pp.134-141
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• 2021

GC-FID를 이용하여 유통판매 참기름 62건(국산 18건, 수입산 44건)의 지방산 조성을 확인 하였으며 참기름의 원산지 판별을 위해 주요지방산 5 종(C16:0, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3)에 대하여 다변량 통계분석인 주성분 분석과 선형판별 분석을 실시하였다. t-검정 결과 국산과 수입산 참기름에서 C16:0, C18:0, C18:1, 및 C18:2 함량 간에 유의적인 차이가 확인되었으며, C16:0과 C18:1 및 C18:2의 상관성은 국산과 수입산 참기름에서 서로 반대되는 경향을 보였다. 실험법 검증을 위한 회수율 검정 결과 82.8~100.2 %의 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 주성분 분석을 통해 참기름의 원산지에 따른 집단 분포 양상의 차이를 시각적으로 확인하였다. 참기름 시료를 원산지에 따라 두 집단으로 분류하기 위해 선형판별 분석을 실시한 결과 국산은 88.9 %, 수입산은 100 %의 판별 정확성을 보였다. C16:0 (Wilks λ = 0.361)과 C18:1 (Wilks λ= 0.637)은 참기름 원산지 판별에 가장 판별력이 큰 지방산으로 확인되었다. 전체 62건의 참기름 중 60건이 정확하게 분류되어 96.8 %의 예측정확성을 보였으며 이러한 결과는 상기의 접근법이 참기름의 원산지를 판별하고 분류하는 유용한 툴로서 활용될 수 있음을 보여준다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.