• 한국광학회지
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• 제14권6호
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• pp.630-635
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• 2003

광을 이용하여 암호화를 하는 경우는 위조 및 복제의 방지를 위하여 세기성분보다는 위상성분을 이용하여 주로 암호화를 하고 있다. 그러나 위상정보를 검출할 수 있는 장비가 개발된다면 정보를 유출 당할 수 있는 위험이 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 본 논문에서는 가상 위상영상을 이용하고 또한 정보를 다수가 공유할 수 있도록 시각 암호화(visual cryptography) 방법을 이용하여 정보를 보다 안전하게 보관하고 공유하는 시스템을 제안하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제11권2호
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• pp.27-31
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• 2012

This paper proposes a new method of character segmentation in a grayscale image using the standard deviation. Firstly, the proposed method scans vertically the region of interest in an image in order to calculate a standard deviation for each scan line. Characters' standard deviations are much bigger than the background's. Therefore, it is possible to segment characters vertically using the differentiation of those two types of standard deviations. Secondly, the method scans each vertically segmented image horizontally at this time, and then segments each image similarly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.474-479
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• 2003

In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.

• 융합보안논문지
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• 제4권3호
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• pp.19-25
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• 2004

본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 구현한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지하고 관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 각 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 첼린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 이 논문은 보안성을 높이면서 이미지를 선명하게 형성하는 기법을 제시하고 이를 구현한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1148-1154
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• 2011

Vending machines to release single-use RF(Radio Frequency) transport cards at Seoul Metro stations are operated under unmanned facility and have release & charge function. This Paper introduces function, configuration of vending machine to release single-use RF transport cards, the basic concepts & overview about vending machine's operating system. And suggests programming procedure to develop OS image of Windows Embedded operating system which is onboard the main board's electronic circuitry.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2014

This paper proposes a new optical recognition method of credit card numbers. Firstly, the proposed method segments numbers from the input image of a credit card. It uses the significant differences of standard deviations between the foreground numbers and the background. Secondly, the method extracts gradient features from the segmented numbers. The gradient features are defined as four directions of grayscale pixels for 16 regions of an input number. Finally, it utilizes an artificial neural network classifier that uses an error back-propagation algorithm. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.11-28
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• 2015

스마트폰의 일상화로 모바일 중심의 라이프 스타일이 확산되면서, 모바일을 기반으로 하는 모바일 뱅킹, 쇼핑 등의 이용이 증가하고 있다. 또한 최근 금융과 IT기술이 결합된 신조어인 Fintech(Financial + Technology)의 등장과 함께, IT기반의 금융시장은 더 확대될 것으로 보인다. 이러한 추세에 따라서, 지급결제 수단으로서의 모바일 신용카드에 대한 기업 및 국가적 차원의 관심 및 투자가 증가하고 있으나, 소비자의 실제적인 확산 및 이용은 낮은 수준에 있다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 모바일 신용카드 이용 및 확산을 위한 요인이 무엇인지를 파악하기 위하여 확산이론(Innovation Diffusion Theory)과 후기수용모형(Post Acceptance Model)을 바탕으로 연구모형을 구성하였다. 설문조사를 통해 분석 자료를 수집하고, 연구모형을 분석한 결과, 인지된 용이성, 이미지, 적합성, 촉진의 4가지 요인이 사용자 만족에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 또한, 모바일 신용카드에 대한 사용자 만족은 모바일 신용카드 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 집단 간 비교연구에서는 플라스틱 신용카드보다 모바일 신용카드 이용금액이 많은 집단에서 촉진이 사용자 만족에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상대적으로 모바일카드 이용금액이 적은 집단에서는 인지된 용이성과 이미지가 사용자 만족에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 모바일 신용카드 활성화를 위한 정부 및 기업의 마케팅에 있어서의 전략적 가이드라인을 제공할 것으로 기대하며, 또한 상대적으로 부족한 모바일 신용카드 연구에 초기 단계 연구로서의 가치를 지닐 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.443-450
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• 2003

본 논문은 영문 명함의 다해상도 영상을 이용한 계층적 영살 처리를 통해 문자를 추출하고 개선된 신경망 기법을 이용하여 문자를 인식하는 새로운 계층적 명함 인식 알고리즘을 제안하였다 계층적 인식 알고리즘은 명함 인식 과정을 구성하는 각 처리 단계별로 처리 시간을 단축함과 동시에 성능 향상을 위해 입력된 명함 영상을 해상도가 서로 다른 영상들로 분리하여 적용한다. 우선 1/3배 축소 영상에 가로 스미어링 기법을 적용하여 명함 영상 내에서 문자들을 포함하는 문자열 영역을 추출하고, 문자열 영역으로부터 개별 문자를 추출하기 위하여 1/2배 축소 영상에 새로 스미어링 및 윤곽선 추적 마스킹을 적용한다. 마지막으로 추출된 문자를 인식하기 위해서 문자의 형태학적 특성을 그대로 가지고 있는 원 영상을 사용하며, 다양한 형태를 가진 명함상의 문자를 인식하기 위해 ART1 기반의 개선된 RBF 네트워크를 제안하고 인식 과정에 적용하였다 제안된 인식 알고리즘을 실제 영문 명함 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 문자 추출 및 인식 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.318-328
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• 2014

본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.34-40
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• 2023

고객이 온라인으로 요청한 명함을 자동으로 명함을 인쇄하는 스마트 명함 인쇄 시스템이 활성화되고 있다. 이때, 문제는 고객이 시스템에 제출한 명함이 비정상일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 인공 지능 기술을 도입하여 명함의 이미지가 비정상적으로 회전됐는지 여부를 판정하는 문제를 다룬다. 명함은 0도, 90도, 180도, 270도 회전한다고 가정하였다. 특별한 인공신경망을 설계하지 않고 기존의 VGG, ResNet, DenseNet 인공신경망을 적용하여 실험하였는데 모든 신경망이 97% 정도의 정확도로 이미지 회전을 분별할 수 있었다. DenseNet161은 97.9%의 정확도를 보였고 ResNet34도 97.2%의 정밀도를 보였다. 이는 문제가 단순할 경우, 복잡한 인공신경망이 아니어도 충분히 좋은 결과를 낼 수 있음을 시사한다.