• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.459-466
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• 2014

본 논문에서는 권종 인식을 위하여 범용 CIS(contact image sensor)를 사용하여 각 권종별로 취득된 지폐 반사 전체 이미지의 특징 데이터(feature data) 성분을 추출하여 권종 인식의 데이터로 사용함으로써 개별 객체의 특색이나 특징들의 집합인 패턴을 이용한 효과적인 이미지 처리 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 각 권종별 추출된 이미지의 특징 데이터는 이미지 변화에 덜 민감하면서 공간적인 분포를 잘 나타내기 때문에 권종 인식을 하는데 있어서 우수한 방법이 될 수 있다. 제안된 알고리즘의 테스트를 위하여 시료 진폐는 각 국가 및 권종 당 100매씩을 테스트 하였으며, 제한적인 시료로 인한 판정 결과의 신뢰도를 확보하고자 방향별 총 10회씩 투입하였다. 시험 결과 한국 원화는 100% 인식하였으며, 유로화는 5유로의 경우 99.9%, 20유로의 경우 99.8%의 인식률을 보였으며, 터키 리라화는 20리라의 경우 99.8.%, 50리라의 경우 99.8%의 인식률을 보였고, 나머지 미국 달러화, 중국 위안화, 영국 파운드화 등의 권종은 100% 인식되어 제안된 알고리즘이 상용 제품에 적용 가능함을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.191-197
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• 2013

본 논문에서는 광학식 기법을 이용한 적외선 센서(IR Sensor)를 이용하여 지폐 계수기에서 지폐가 32채널 IR Sensor를 지났을 때 빛에 대한 반사량과 투과량을 측정하여 진폐와 위폐를 구분하는 방법을 구현하였다. 진 위폐를 감별하기 위하여 10bit gray scale의 지폐 IR 이미지를 사용하였으며, 지폐이미지 정보는 0부터 4095까지이다. IR 이미지의 특징은 어두운 부분과 밝은 부분으로 나뉘며, 위폐는 이러한 IR 특징이 진폐와 다르게 나타난다. 적외선 센서는 비교적 고가이었으나 최근 대량생산으로 가격이 저렴해져 이 분야에 적용이 적합하다. 제안된 방법에서는 IR 특징을 정의한 SW의 Table과 입력된 IR 이미지의 특징을 비교하여 진폐 및 위폐를 감별하는 방법을 사용하였다. 결과적으로 구현된 시스템의 성능은 유로화 진폐의 경우 권종에 따라 1-2%의 오인식 경우가 있으나, 여러 나라의 위폐의 경우 100% 검출하여 구현 성능이 양호함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2474-2476
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• 2004

지폐 인식 자동화기기가 여러 분야에 보편화되면서 다양한 지폐를 고속으로 처리할 수 있는 고속지폐 인식 자동화 기기가 요구되고 있다. 하지만 대부분의 지폐 인식 자동화 기기가 고속화에 적합하지 않은 구조로 설계되어 있고 신권 추가가 용이하지 않다. 본 논문은 고속 Paper Currency 인식 시스템에 적합한 범용 하드웨어 시스템과 Bayes Rule 기반의 고속 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 범용 하드웨어 구조는 고속의 CIS(Contact Image Sensor)와 DSP(Digital Signal Processor) 그리고 Dual Memory System으로 구성되었다. Bayes Rule에 기초한 고속 인식 알고리즘은 기존의 Paper Currency 인식 시스템에 사용되었던 기계학습 방법에 비해 신권 추가가 쉽고 적은 연산으로 권종을 판별할 수 있어 고속 지폐 인식 자동화기기에 적합하다. 본 논문에서는 제안된 방법들을 실제 자동화기기로 구현하여 그 유용성을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.65-72
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• 2020

본 논문에서는 사용자 식별용 분산 아이디(DID, Distributed ID)를 적용한 블록체인의 분산 노드(Node)로서 개인인증을 위한 USB 지문인식 모듈을 설계 하였다. 생체 연계형 지문인식 모듈은 FIDO(Fast IDentity Online) 서버가 거래인증을 확인하기 위한 실시간 과정을 온라인 인증 웹 사이트에서 검증한다. 이로서 블록체인 분산ID 기반의 거래인증을 확인하기 위해 스마트 디바이스와 연동하는 개인별 시청률 조사 방안 및 맞춤형 쇼핑몰에서 구매예정 상품과 가상화폐를 추천할 수 있다. DID를 기반으로 한 개인 사용자 식별을 통한 채널의 변경정보를 인식함으로서, 시청률 조사가 신뢰성을 향상 할 수 있게 된다. 이러한 분산 아이디를 활용한 온라인 쇼핑 몰에서 상품구매 정보이력을 활용할 수 있다. 이로서 구매를 위한 상품정보를 블록체인으로 공유함으로서, DID기반의 맞춤형 쇼핑 몰 추천 방식을 제공할 수 있다. 또한, 블록체인 FIDO 서비스는 지문/안면 인증과 같은 기법을 통해 블록체인 노드로서 삼성 S10 단말의 키스토어(Key-srore) 인증 이외에도, 부가적인 거래의 인증을 활용할 수 있게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권1호
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• pp.86-91
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• 2019

2008년 금융위기 사태가 발생한 이후 금융 시스템의 중앙집권의 위험성을 인지하면서 시작된 것이 블록체인이다. 2008년 시작점으로부터 지금까지 블록체인은 비트코인이라는 블록체인 기술 기반 암호화폐란 엄청난 혁신을 시작으로 많은 관심과 기술의 발전이 이루어지고 있는 상황이다. 하지만 이 또한 시간이 지나면서 취약점이 발견되었고 피해 사례 또한 자주 일어나고 있다. 그러나 현재 21세기 4차 산업에 있어 핵심 기술이며 앞으로도 많은 발전과 이를 기반으로 한 기술들이 다수 출현할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문은 암호화폐 거래에서의 취약점을 분석하고 새로운 거래 프로토콜을 제안한다. 제안하는 거래 프로토콜은 거래가 끝나는 시점에서 한 번 더 인증을 하게 되고 이러한 인증으로 거래가 성사되는 방식이다. 거래 취약점에 대한 내부적 보안이 아닌 거래 과정에서 사용자들 간의 보안요소를 추가하여 대응방안을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1148-1157
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• 2022

2019년 코로나로 인하여 사람들의 많은 생활에 변화를 주었다. 그중 메타버스는 다양한 방식을 통한 비대면 서비스를 지원하여 일상에서 하던 일을 대체하고 있다. 이런 현상은 코로나19의 장기화로 하나의 문화처럼 만들어지고 형성되었다. 본 논문은 메타버스의 재미요인을 알기 위해 기존 게임에서 사용한 재미요소를 정리하여 전문가 5명과 함께 항목, 내용을 메타버스에 맞게 재분류하였다. 분류는 재매개성을 사용하여 분류하였고 감각적 재미[시각(그래픽), 청각, 텍스트, 조작, 감정이입, 유희, 시점], 도전적 재미[몰입, 도전, 성취, 발견, 스릴, 보상, 문제해결], 상상적 재미[새로운 이야기, 사랑, 자유도, 대리자아, 기대감, 변화], 사회적 재미[규칙, 경쟁, 사회적 행위, 지위, 협동, 참여, 교류, 소속, 화폐거래], 상호작용적 재미[의사결정, 커뮤니케이션 공유, 하드웨어, 감정이입, 육성, 자율성], 현실적 재미[현실 일체감, 학습 용이성, 순응, 지적문제해결, 패턴 인식, 실재감, 커뮤니티], 창조적 재미[응용, 창조, 커스텀마이징, 가상세계]로 구분하였다.