• 제목/요약/키워드: 모조모델

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일반 필기 데이터를 이용한 온라인 서명 검증 기법 (Online Signature Verification Method using General Handwriting Data)

  • 허경용;김성훈;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.2298-2304
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    • 2017
  • 온라인 서명 검증은 간단하면서도 효율적인 본인 확인 방법의 하나로 다른 생체 인식 기술에 비해 거부감이 적은 장점이 있다. 서명 검증 모델을 학습하기 위해서는 모조서명이 필요하지만 대부분의 실용적인 응용에서는 모조서명을 확보하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 이러한 모조서명 확보 문제를 해결할 수 있는 방법의 하나로 다른 사람의 서명을 활용하는 방법을 제시한다. 검증 과정에서는 서명의 형태적 특징을 추출하고 이를 SVM을 이용하여 검증하였다. SVM은 특징 벡터를 고차원으로 사상하고 사상된 공간에서 선형 분리를 시도하는 방법으로 인식기 중 범용적이면서 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 모델 생성 과정에서 모조서명으로 검증하고자 하는 사람의 서명과 형태적인 유사점을 찾을 수 없는 서명, 즉, 일반 필기 데이터를 사용함으로써, 모조서명의 확보가 어려운 경우에도 검증률을 개선할 수 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있으며, 이는 모조서명 없이도 서명 검증이 가능함을 보여준다.

모조 시스템 형성에 기반한 2단계 뉴로 시스템 인식 (Two-Phase Neuro-System Identification Based on Artificial System)

  • 배재호;왕지남
    • 한국정밀공학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.107-118
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    • 1998
  • Two-phase neuro-system identification method is presented. The 1$^{st}$-phase identification uses conventional neural network mapping for modeling an input-output system. The 2$^{nd}$ -phase modeling is also performed sequentially using the 1$^{st}$-phase modeling errors. In the 2$^{nd}$ a phase modeling, newly generated input signals, which are obtained by summing the 1st-phase modeling error and artificially generated uniform series, are utilized as system's I-O mapping elements. The 1$^{st}$-phase identification is interpreted as a “Real Model” system identification because it uses system's real data(i.e., observations and control inputs) while the 2$^{nd}$ -phase identification as a “Artificial Model” identification because of using artificial data. Experimental results are given to verify that the two-phase neuro-system identification could reduce the overall modeling errors.rrors.

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의료 두뇌영상의 익명성 (Anonymity of Medical Brain Images)

  • 이효종;두약유
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권1호
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    • pp.81-87
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    • 2012
  • 현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

동적 특징의 구간 분할에 기반한 온라인 서명 인증 (On-line Signature Verification based on Segmentation with Dynamic Feature Points)

  • 권희용;김상성;정대진;김태완;하은용
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.178-181
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    • 2002
  • 본 논문에서는 서명의 동적 특징에 기반한 구간 분할과 3단계 정합을 특징으로 하는 온라인서명 인증 시스템을 제안한다. 온라인 서명 인증을 위해 구간 분할에 이은 구간별 정합이 널리 연구, 적용되어왔다. 그러나 기존의 구간 분할법은 정적 특징인 서명의 모양에 기반하므로 모조의 단서를 제공하는 위험이 있었다. 제안한 방법은 전자 펜의 속도나 가속도 등과 같은 동적 특징을 기반으로 구간 분할을 수행하므로써 모조가 어렵게 하였다. 분할된 구간들은 모델 서명의 구간들과 보강된 동적 프로그래밍(DP) 기법으로 대응 구간들을 찾도록 하였으며, 이 과정에서 정적 특징량을 제한 조건으로 사용하므로써 안정되게 대응 구간을 추출하였다. 또한 서명 특징들에 가중치를 부여하고, 정합 단계를 세 단계로 분리하므로써 상충 관계에 있는 Type Ⅰ과 Ⅱ오류를 최소화하였다. 실험은 온라인 서명 특징들간의 비교 분석을 통해 그들의 가중치를 결정하는 근거를 보이고, 동적 특징에 기반한 구간 분할의 유효성을 보였다.

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남극 건물주위에 형성되는 설퇴현상의 모의실험 및 분석방법에 관한 연구 (Simulation and Analysing Methods of Snowdrifting around an Elevated Building in Antarctica)

  • 김동혁
    • 한국해양공학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.35-44
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    • 1989
  • 남극의 설퇴현상을 모의실험하기 위하여 폐쇠식 대기경계층난류풍동을 호주 시드니대학토목공학과에 제작 설치하였다. 철강과 100mm높이의 구형판자 및 촘촘한 양탄자등의 실험요소를 사용하여 경계층전단난류를 유도발생켰다. 유도발생된 난류는 호주령 남극령토의 해안지역에 부는 난류와 비슷한 유형을 뛰었다. 자연눈에 대처할 물질을 찾기 위하여 몇몇종류의 가루를 사용하였으나 중탄산나트륨이 가장 적합한 것임이 증명되었다. 남극건물모델주위에 실험을 통해 쌓인 눈의 형태로부터 등고선무늬를 형상화 시켰으며 image processing unit을 이용하여 등고선무늬를 포착한 후 등고선 분석 software를 이용, 눈의 형태와 양을 분석하였다.

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