The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.317-326
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2024
Biometric recognition is a technology that determines whether a person is identified by extracting information on a person's biometric and behavioral characteristics with a specific device. Cyber threats such as forgery, duplication, and hacking of biometric characteristics are increasing in the field of biometrics. In response, the security system is strengthened and complex, and it is becoming difficult for individuals to use. To this end, multiple biometric models are being studied. Existing studies have suggested feature fusion methods, but comparisons between feature fusion methods are insufficient. Therefore, in this paper, we compared and evaluated the fusion method of multiple biometric models using fingerprint, face, and iris images. VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, and Inception-v3 were used for feature extraction, and the fusion methods of 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', and 'Rank-Level' were compared and evaluated for feature fusion. As a result of the comparative evaluation, the EfficientNet-B7 model showed 98.51% accuracy and high stability in the 'Feature-Level' fusion method. However, because the EfficietnNet-B7 model is large in size, model lightweight studies are needed for biocharacteristic fusion.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.3
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pp.361-381
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2016
This study proposed two topical relevance models, simple and complex models, using EEG/ERP techniques. In the simple model regarding simple search tasks, N300 and P3b components are used. The N300 is specific to the semantic processing of pictures and the P3b reflects mechanisms involved in the decision about whether an external stimulus matches or does not match an internal representation of a specific category. In the complex model regarding complex search tasks, on the other hand, N400 and P600 components are used. The N400 reflects activation of an amodel system that integrates both image-based and conceptual representations into a context, whereas the P600 is related to complex cognitive processes. Our research results can be used as a source to design an EEG-based interactive multimedia system.
Monte Carlo simulations were used to model a portable Neutron backscattering (NBT) sensor suitable for detecting plastic anti-personnel mines (APMs) buried in dry and moist soils. The model consists of a 100 MBq 252Cf source encapsulated in a neutron reflector/shield assembly and centered between two 3He detectors. Multi-parameter optimization was performed to investigate the efficiency of Be/Zr(BH4)4 and Be/Be(BH4)2 assemblies in terms of increasing the signal-to-background (S/B) ratio and reducing the total dose equivalent rate. The MCNP results showed that 2 cm Be/3 cm Zr(BH4)4 and 2 cm Be/3 cm Be(BH4)2 are the optimal configurations. However, due to portability requirements and abundance of Be, the 252Cf-2 cm Be/3 cm Be(BH4)2 NBT model was selected to scan the center of APM buried 3 cm deep in dry and moist soils. The selected NBT model has positively identified the APM with a S/B ratio of 886 for dry soils of 1 wt% hydrogen content and with S/B ratios of 615, 398, 86, and 12 for the moist soils containing 4, 6, 10, and 14 wt% hydrogen, respectively. The total dose equivalent rate reached 0.0031 mSv/h, suggesting a work load of 8 h/day for 806 days within the permissible annual dose limit of 20 mSv.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.3B
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pp.212-218
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2012
An Internet worm is a self-replicating malware program which uses a computer network. As the network connectivity among computers increases, Internet worms have become widespread and are still big threats. There are many approaches to model the propagation of Internet worms such as Code Red, Nimda, and Slammer to get the insight of their behaviors and to devise possible defense methods to suppress worms' propagation activities. The influence of the network characteristics on the worm propagation has usually been modeled by medical epidemic model, named SI model, due to its simplicity and the similarity of propagation patterns. So far, SI model is still dominant and new variations of the SI model, called SI-style models, are being proposed for the modeling of new Internet worms. In this paper, we elaborate the problems of SI-style models and then propose a new accurate stochastic model using an occupancy problem.
This study was designed to investigate actual conditions(the types and the personal physical job related factors) of fashion model in Korea. Survey was done through questionnaire data, 194 fashion models were involved survey. The data were analyzed by using frequency, cluster analysis. The results of this study were as follows : 1) The largest sample were as follows (about personal physical related factors) : unmarried, college graduate and undergraduate, resident in the Seoul, 2-24 yrs female with 175-177 cm, 52-54 kg, B-W-H (33-24-35 inch). 2) The largest sample (about job related factors) were as follows: getting private educational institution, 1-2 yrs job experience, B grade, less than 600,000 won for salaries, 100,000-190,000 won at a stage, 5-6 yrs duration of model work, inexperience in the international fashion stage, take up a foreign language, fashion magazine for fashion source, image and look of individuality for a necessary condition. The motive for job was the concern in the job. Problems with a guarantee were pointed out for the betterment working conditions. 3) The types of fashion model were classified into 4 types : the type of lack of professionalism, the type of show off one's talents, the type of dissatisfaction with working condition, the type of maturity of professionalism.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.3
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pp.753-765
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2001
We suggest a quantitative conditional unrelated question model that can be used in obtaining more sensitive information. For whom say "yes" about the less 7han sensitive question .B we ask only about the more sensitive variable X. We extend our model to two sample case when there is no information about the true mean of the unrelated variable Y. Finally we compare the efficiency of our model with that of Greenberg et al.′s.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.4
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pp.137-143
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2003
The initial condition of $\Delta \sigma_3 \;=\; \Delta u$ is used for analyzing the time dependent behavior of ground. This is based on the concept that the coefficient of pore water B is the unity on the condition of saturation. but some measured consolidation data in the field showed that the pore water pressure was not dissipated as time elapsed but it was maintained constant value or it's dissipation rate was slower than that of the predicted. and so the measured data of pore water pressure was not consistent with that of settlement. In this study, the rheological model for the pore water pressure behavior on undrained condition was induced and compared with the experiment data of the literature. The result showed that the suggested model was consistent well with the result of experiment, but the suggested model could not explain the effect of the decrease of void ratio according to consolidation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.50
no.3
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pp.122-129
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2001
Exact simulation of conducted EMI in switched mode power supplies is proposed. In order to achieve exact simulation, PSPICE active component ABM model and modified transformer model are proposed. Each model parameter is extracted from measurements and data-books. PSPICE simulation results with high frequency PCB pattern model are accordant with EMI measurements for a 50[W] isolated flyback converter. EMI relations of each component and EMI patterns are analyzed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.49
no.7
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pp.462-467
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2000
In general, when geometry and current distribution have a periodic or symmetric property, the analysis of a part model is sufficient to represent that of a whole model by using the periodic boundary condition. It is impossible, however, to apply the periodic boundary condition when the current distribution is not symmetric even if the geometry of the model is symmetric. In this paper, a novel technique to resolve this problem is proposed. Even when the geometry is symmetric and the current distribution is not, the proposed method enables that calculation time for a whole model is reduced to that for a part model. The proposed method is applied to a deflection yoke (DY), and validness and efficiency of the method are verified.
This research proposes a generalized local feature structure named "LSG(Local Surface Group) for model-based 3D object recognition". An LSG consists of a surface and its immediately adjacent surface that are simultaneously visible for a given viewpoint. That is, LSG is not a simple feature but a viewpoint-dependent feature structure that contains several attributes such as surface type. color, area, radius, and simultaneously adjacent surface. In addition, we have developed a new method based on Bayesian theory that computes a measure of how distinct an LSG is compared to other LSGs for the purpose of object recognition. We have experimented the proposed methods on an object databaed composed of twenty 3d object. The experimental results show that LSG and the Bayesian computing method can be successfully employed to achieve rapid 3D object recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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