• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.346-353
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• 2021

In this proposal, we aim to enhance the security of systems accounts by improving the authentication techniques. We mainly intend to enhance the accuracy of the one-time passwords via including voice biometric and recognition techniques. The recognition will be performed on the server to avoid redirecting voice signatures by hackers. Further, to enhance the privacy of data and to ensure that the active user is legitimate, we propose to periodically update the activated sessions using a user-selected biometric factor. Finally, we recommend adding a pre-transaction re-authentication which will guarantee enhanced security for sensitive operations. The main novelty of this proposal is the use of the voice factor in the verification of the one-time password and the various levels of authentications for a full-security guarantee. The improvement provided by this proposal is mainly designed for sensitive applications. From conducted simulations, findings prove the efficiency of the proposed scheme in reducing the probability of hacking users' sessions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1049-1058
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• 2022

HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.438-440
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• 2021

기계학습의 발전에 따라 다양한 분야에 인공지능 기법이 적용되고 있다. 이 분야 중 이미지에 있는 문자를 텍스트로 변환하는 OCR 기법이 있다. HP에서 개발된 tesseract는 그 기법의 하나다. 그러나 이미지의 문자를 인식하는 인식률이 아직은 낮다. 이를 위해 본 연구에서는 온톨로지를 이용하여 문맥을 인지시키는 후처리 과정을 통해서 이미지의 문자 변환율에 향상을 기하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.587-591
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• 2013

Measuring the process of construction operations for productivity improvement remains a difficult task for most construction companies due to the manual effort required in most activity measurement methods. There are many ways to measuring the process. But past measurement methods was inefficient. Because they needed a lot of manpower and time. So, this article focus on the vision-based object recognition and tracking methods for automated construction. These methods have the advantage of efficient that human intervention was reduced. Therefore, this article is analyzed the performance of vision-based methods in the construction sites and is expected to contribute to selection of vision-based methods.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제12권2호
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• pp.13-27
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• 2011

Objectives: This study aims to analyze recognition and problems of in Daegu local college students on sexual violence and figure out major factors to prevent sexual violence and to use as necessary basic resources for the improvement of individual and social recognition and effective sexual education. Methods: The Data from 255 students (85%) out of 300 excluding questionnaires with insufficient answers were under analysis using Excel Program and SPSS Win 17.0 for cross-tabulations and correlation analysis. Significance test were performed using $x^2$-test. Results: 1) As to recognition of sexual violence by gender, 88.2%(60) of male and 91.4%(171) of female students conceived the current sexual violence level is hazardous which shows female students had slightly higher recognition. 2) As to recognition of sexual education by gender, both conceived it for equipping proper value system of sex(55.9% of male & 61.5% of female student). 3) As to prevention and coping with sexual violence by gender, 58.8% of male students and 65.2% of female students answered that prevention is possible. 4) As to the correlation between sexual violence factors, it showed positive (+) correlation in the experience of sexual education and the recognition of sexual violence level, in the recognition of sexual violence level and the recognition of sexual violence responsible scope, and in the possibility of sexual violence prevention and the recognition of sexual crime prevention law. 5) As to the recognition and measurement by experience of sexual education, among those who answered the current sexual violence level was hazardous 91.8% had previous sexual education experience and 83.3% had no experience. 6) As to the recognition and measurement of sexual violence by experience of sexual violence (self-determination), those with sexual education experience (79.8%) had little experience in sexual violence than those with not (91.6%). 7) As to the recognition and measurement of sexual violence by the possibility of preventing sexual violence, it showed statistically significant difference in the reason of increase of sexual violence(p<0.01). Conclusions: Accordingly, to provide systematic and sustainable sexual education, individualized education considering gender, individual development rather than standardized group education in its teaching method is necessary, and follow-up evaluation and feed-back system should be implemented to assess achievement and recognition of sexual education.

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.53-62
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• 2014

인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 시큐리티연구
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• 제14호
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• pp.389-412
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• 2007

이 연구는 2005년 부산에서 개최된 APEC 행사의 안전활동 문제점을 도출하여 이를 토대로 향후 우리나라에서 개최될 국제회의 안전활동에 대한 제고방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 부산 APEC 행사에 직접 참여한 공안기관인 경찰, 소방기관의 공무원과 APEC 행사를 근거리에서 지원한 부산시 공무원을 대상으로 델파이방법에 의해 3차례에 걸쳐 의견을 수렴하여, 국제회의의 단계별 구성요소 및 문제점을 파악하고 구성요소별로 문제인식에 대한 통계처리를 실시하였다. 이와 함께 공안기관 전문가 4명과 1 : 1 면담결과를 통하여 국제회의 행사에 관한 안전활동 제고방안을 모색한 결과는 다음과 같다. 사전준비단계에서는 제 공안기관과 지자체의 사전협조로 안전활동에 대한 빈틈없는 기반을 강구하여야 한다. 현장활동단계에서는 각 기능별로 안전활동을 검토하고 지자체와 지속적인 보완작용이 필요하다. 실시단계에서는 공안기관과 지자체와의 긴밀한 협조에 의한 시너지효과로 안전역량을 제고해야 한다. 평가 및 수정단계에서는 행사종료 후 공안기관과 지자체가 합동으로 효율적인 평가시스템 탐색하여 차후 행사에 대비해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.87-101
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• 2002

본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.95-105
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• 2005

얼굴인식을 이용해 출입을 통제하는 보안 시스템에 있어서 얼굴인식성능은 인증 대상의 변화 (표정, 헤어스타일, 나이, 화장)에 커다란 영향을 받는다. 이처럼 수시로 변화하는 환경 변화를 보완하기 위하여 일반적인 얼굴인식 시스템에서는 일정한 보안 임계치를 설정해두고 임계치 내에 포함되는 얼굴을 기존에 등록된 얼굴과 교체하거나 추가적으로 등록하는 업데이트 방식이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 부정확한 매칭 결과를 보이거나, 유사한 얼굴에 쉽게 반응할 수 있다. 따라서 우리는 각 얼굴간의 유사도나 인증 대상의 변화를 흡수하며, 잘못된 얼굴 등록을 방지하기 위한 방법으로 학습 성능이 우수한 유전자 알고리즘을 제안하고자 한다. 변화가 심하고 유사한 얼굴영상(한사람 당 10개씩의 변화된 300개의 얼굴 영상)에 대하여 실험을 수행하였고, 얼굴인식기법은 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용하였다. 제안된 방식은 기존 얼굴인식 출입통제 시스템에 비해 우성인자의 인식률을 향상뿐만 아니라 유사 얼굴(열성인자)에 반응하는 비율을 감소시키는 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.477-486
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• 2008

얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.