본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.695-712
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2021
As the use of smart devices is being increased rapidly by the development of internet and IT technology, the contents production and utilization rate are showing higher increase, too. In addition, the type of contents also shows very diverse forms such as education, game, video, UCC, etc. In the meantime, the contents are reproduced in diverse forms by reprocessing the original contents, and they are being serviced through the contents service platform. Therefore, the platform to make the contents reprocessing easy and fast is needed. As the diverse contents distribution channels such as YouTube, SNS, App Service, etc, easier contents distribution platform is needed, and the development of the relevant area is expected. In addition, as the selective consumption of the contents having easy accessibility through diverse smart devices is distinguished, the demand for the platform and service that can identify the contents consumption propensity by individual is being increased. Therefore, in this study, to vitalize the online contents distribution, the contents reproduction and publishing platform, was designed and materialized, which can reproduce and distribute the contents based on the real-time contents editing technology in URL unit and the consumer propensity analysis technology using the data management-based broadcasting contents distribution metadata technology and the edited image contents streaming technology. In addition, in the results of comparing with other platforms through the experiment, the performance superiority of the suggested platform was verified. If the suggested platform is applied to the areas of education, broadcasting, press, etc, the multi-media contents can be reproduced and distributed easily, through which the vitalization of contents-related industry is expected.
Background and Objectives : Detection of vascular abnormalities in vocal cord (VC) leukoplakia is important for the diagnosis of neoplastic change of the mucosa. The aim of this study was to investigate the value of i-scan in the differential diagnosis of VC leukoplakia based on visualization of abnormal vascular features. Material and Methods : Fifty-two patients with leukoplakia were enrolled in the study. Images of their larynx obtained using conventional white light endoscopy and an i-scan-enhanced endoscopy (Pentax DEFINA EPK-3000 Video Processors, with Pentax VNLJ10) were reviewed. The microvascular features of the lesions and vascular changes were analyzed and the results were compared with the histopathologic diagnosis. Results : Among the 52 leukoplakia patients, 7 (13.5%) patients had squamous hyperplasia, 10 (19.3%) mild dysplasia, 2 (3.8%) moderate dysplasia, 14 (26.9%) severe dysplasia, 4 (7.7%) carcinoma in situ, and 15 (28.8%) invasive squamous cell carcinoma on histopathologic examination. Using i-scan-enhanced endoscopy, abnormal vascular change with neoplastic neoangiogenesis was detected in most cases of malignant VC lesion [severe dysplasia : 9/14 (64.3%), carcinoma in situ: 2/4 (50.0%), and invasive squamous cell carcinoma : 11/15 (73.4%)]. Conclusion : i-scan-enhanced endoscopy is a useful optical technique for the diagnosis of VC leukoplakia. Our results suggest that i-scan may be a promising diagnostic tool in the early detection of laryngeal cancer.
영화발전기금을 운용하는 영화진흥위원회는 영화제작지원, 영화산업 유통지원, 영화정책지원, 첨단영화 기술육성, 남양주종합촬영소 운영, 영화정보시스템 운영, 외국영상물 로케이션 인센티브지원 사업을 한다. 한국 영화산업의 지속적인 발전을 위해서는 지원 사업 중 가장 큰 규모와 비중을 차지하고 있는 영화제작지원 사업을 면밀히 검토할 필요가 있다. 본 연구는 프랑스의 영화기금을 운용하고 있는 국립영화/동영상센터 CNC(Centre National du $Cin{\acute{e}}ma$ et de l'image $anim{\acute{e}}e$)의 기금 조성 현황, 예산 및 지원 사업을 검토하고 CNC의 영화제작지원 정책을 분석하였으며, 이를 통해 한국 영화발전기금의 안정적인 재원 조성 및 재원 확충의 필요성과 영화음악창작지원 및 해외촬영지원의 필요성을 확인하고 공동제작 활성화 방안을 도출하였다.
본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
Accurate blood typing is the crucial factor for safe and successful blood transfusion and plays a very important role in organ transplantation and genetic information of forensic medicine. Microfluidic devices have been developed to overcome the limitations of the conventional blood typing methods. In this study, we demonstrate a Lamb wave-based device for simple blood typing in a sample droplet and we propose new indices for quantitative and accurate blood typing. Using Lamb wave-induced acoustic streaming in the droplet, the blood sample and the reagent can be mixed rapidly and red blood cells start to form clumps, which is agglutination. Based on the recorded image and video, the intensity of transmitted light through the sample droplet is evaluated to determine the blood type. Effect of the concentration of suspended red blood cells was evaluated and we found that 10% concentration of suspended red blood cells was suitable to observe the difference between aggregated and non-aggregated samples. Finally, sample with blood type A could be determined using anti-A reagent in our Lamb wave-based device. Our device enables simple and accurate blood typing, which can be applied to resource-limited environments.
차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
영상 신호의 특정 파장대역에 대한 분석은 오래된 연구 분야다. 그러나 특정 파장대의 특성을 갖는 신호에 대한 분석이나 샘플의 생성에 관한 연구는 최근에도 활발하게 이루어지고 있다. 특히 블루 노이즈 특성을 갖는 샘플링 방법에 관한 연구들이 다양하게 이루어지고 있으며 본 논문에서는 디지털 하프토닝 영상에 대한 신호를 분석한다. 하프토닝을 신호의 관점에서 해석한 것은 Ulichney에 의해 처음 이루어졌다. 하프토닝에 사용되는 픽셀간의 신호 특성을 블루 노이즈일 경우 보기에 좋은 결과를 낸다는 관점으로 접근하였다. Lau는 출력의존피드백을 오차확산법에 활용하여 그린 노이즈 특성을 보이는 하프토닝 방법을 개발하였다. Jho는 반응확산 모델을 이용하여 하프토닝 영상을 만들어 내는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 반응확산 하프토닝을 신호의 관점에서 분석하여 그린 노이즈를 나타냄을 보이고 기존의 그린 노이즈 하프토닝과 비교하고자 한다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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