• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.692-695
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• 2011

This paper describes the possibility of a low-power, high-resolution fingerprint sensor chip. A modified capacitive detection circuit of charge sharing scheme is proposed, which reduces the static power dissipation and increases the voltage difference between a ridge and valley more than conventional circuit. The detection circuit is designed and simulated in 3.3V, $0.35{\mu}m$ standard CMOS process, 40MHz condition. The result shows about 35% power dissipation reduction and 90% improvement of difference between a ridge and valley sensing voltage. The proposed circuit is more stable and effective than a typical circuit.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.522-533
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• 1999

본 논문에서는 피지 파라미터와 퍼지 추론을 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 시간영역에서 검출 알고리즘의 장점인 잡음에 강인함을 가진 PVPF 법을 제안하여 피치를 검출한다. 또한 화자 인식에서 특징량들의 애매성을 표현하고 인식하는 방법으로 퍼지 이론을 도입하였다. PVPF는 음의 시간적인 특징을 이용하여 국부적으로 봉우리와 골을 이룬다는 것을 이용한 계산량이 적고 잡음에 강인한 피치 검출법이다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권5호
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• pp.118-126
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• 1996

In object analysis by image processing, finding lines plays a universal role. And these lines can be easily found by detecting ridges and valleys in digital gray scale images. In this paper, a new method of detecting ridges and valleys by using local min/max operations was presented. This method detects ridges and valleys of desired width by using erosion and dilation properties of local min/max operations, and requires no information of ridge or valley direction. Therefore the method is efficient and computationally simple in comparision with the conventional analytical method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1343-1348
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• 2011

본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 용량성 센서용 저전력 전하분할 방식의 지문센서 감지회로를 제안하고 있다. 제안된 회로는 기존회로에 비하여 전력소모를 크게 줄이고 융선과 골간의 감지전압차를 확대하였다. 설계된 회로는 40MHz 동작주파수, 3.3V 전원에 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정 파라미터를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증결과 47% 전력소모 감소를 보였고 융선과 골간의 감지 전압 차에 있어서 90% 증가를 나타내었다. 제안된 회로는 면적의 증가 없이 기존 픽셀 레이아웃에 구현되었다.

• ETRI Journal
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• 제33권1호
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• pp.99-109
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• 2011

This paper concerns a robust real-time voice activity detection (VAD) approach which is easy to understand and implement. The proposed approach employs several short-term speech/nonspeech discriminating features in a voting paradigm to achieve a reliable performance in different environments. This paper mainly focuses on the performance improvement of a recently proposed approach which uses spectral peak valley difference (SPVD) as a feature for silence detection. The main issue of this paper is to apply a set of features with SPVD to improve the VAD robustness. The proposed approach uses a weighted voting scheme in order to take the discriminative power of the employed feature set into account. The experiments show that the proposed approach is more robust than the baseline approach from different points of view, including channel distortion and threshold selection. The proposed approach is also compared with some other VAD techniques for better confirmation of its achievements. Using the proposed weighted voting approach, the average VAD performance is increased to 89.29% for 5 different noise types and 8 SNR levels. The resulting performance is 13.79% higher than the approach based only on SPVD and even 2.25% higher than the not-weighted voting scheme.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.881-888
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• 1997

A new algorithm for detection of tool fracture in milling process was developed. The variation of the peak-to-valley value of cutting load was used in this algorithm. Various kinds of vectors representing the condition of tool, such as tool condition vector, reference tool condition vector, tool condition variation vector were defined. Using these vectors, tool fracture index which represents the magnitude of tool fracture and is independent of tool run-outs is developed. Small and large tool fracture and chipping under various cutting condition could be detected using proposed tool fracture index, which was proved with cutting force model and experiments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.213-219
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• 2004

본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.55-64
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• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.243-246
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• 2001

턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.18-25
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• 2003

본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.