자동차 스키드마크 인식을 위한 FE-SM/SONN

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.1

본 논문은 차량이 급제동으로 인해 도로 위에 생성된 스키드마크와 같이 형태가 모호하게 나타난 영상을 인식하기 위해 FE-SM/SONN을 제안하였다. FE-SM/SONN은 타이어 트레드 패턴이 뭉개져서 나타나는 스키드마크 경우, 그 패턴이 모호한 영상으로 취득된다. 이를 인식하기 위해 퍼지 이론과 트레드 패턴의 특징을 이용한 자기 조직 신경망 인식기를 통해 스키드마크를 인식하는 방법이다. 이러한 실험을 위해 48개 타이어모델과 144개 스키드마크가 사용되었고, 전체 인식율은 89%이며, 비교 분석을 위해서는 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 13.51%가 향상되었고, FE-MCBP에 비해 8.78% 향상을 보였다. 이 논문의 기대효과로는 모호한 영상의 특징을 추출하여 인식이 가능하였고, 트레드 패턴 영상이 그레이 영상으로 나타날 경우도 퍼지 이론에 의해 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다. In this paper, We proposes FE-SM/SONN for recognizing blurred and smeared skid mark image caused by sudden braking of a vehicle. In a blurred and smeared skid marks, tread pattern image is ambiguous. To improve recognition of such image, FE-SM/SONN reads skid marks utilizing Fuzzy Logic and distinguishing tread pattern SONN(Self Organization Neural Networks) recognizer. In order to substantiate this finding, 48 tire models and 144 skid marks were compared and overall recognition ratio was 89%. This study showed 13.51% improved recognition compared to existing back propagation recognizer, and 8.78% improvement than FE-MCBP. The expected effect of this research is achieving recognition of ambiguous images by extracting distinguishing features, and the finding concludes that even when tread pattern image is in grey scale, Fuzzy Logic enables the tread pattern recognizable.

IPTV에서 컷 검색을 위한 색 분포정보를 이용한 FE-CBIRS

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.1

본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다. This paper proposes novel FE-CBIRS that finds best position of a cut to be retrieved based on color feature distribution in digital contents of IPTV. Conventional CBIRS have used a method that utilizes both color and shape information together to classify images, as well as a method that utilizes both feature information of the entire region and feature information of a partial region that is extracted by segmentation for searching. Also, in the algorithm, average, standard deviation and skewness values are used in case of color features for each hue, saturation and intensity values respectively. Furthermore, in case of using partial regions, only a few major colors are used and in case of shape features, the invariant moment is mainly used on the extracted partial regions. Due to these reasons, some problems have been issued in CBIRS in processing time and accuracy so far. Therefore, in order to tackle these problems, this paper proposes the FE-CBIRS that makes searching speed faster by classifying and indexing the extracted color information by each class and by using several cuts that are restricted in range as comparative images.

타이어 분류 코드의 효율적 인식을 위한 MCBP 망

구건서(Koo Gun Seo),오해석(Oh Hae Seok) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.2

In this paper, we have studied on constructing code-recognition system by neural network according to a image process taking the DOT classification code stamped on tire surface. It happened to a few problems that characters distorted in edge by diffused reflection and two adjacent characters take the same label, even very sensitive to illumination for recognition the stamped them on tire. Thus, this paper would propose the algorithm for tire code under being conscious of these properties and prove the algorithm efficiency with a simulation. Also, we have suggested the MCBP network composing of multi-linked recognizers for efficient identify the DOT code being tire classification code. The MCBP network extracts the profection value for classifying each character's region after taking out the projection of each character''s region on X, Y axis, processes each characters by taking 7X8 normalization.

A Strategy Study on Sensitive Information Filtering for Personal Information Protect in Big Data Analyze

Gun-Seo Koo(구건서) 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.12

The study proposed a system that filters the data that is entered when analyzing big data such as SNS and BLOG. Personal information includes impersonal personal information, but there is also personal information that distinguishes it from personal information, such as religious institution, personal feelings, thoughts, or beliefs. Define these personally identifiable information as sensitive information. In order to prevent this, Article 23 of the Privacy Act has clauses on the collection and utilization of the information. The proposed system structure is divided into two stages, including Big Data Processing Processes and Sensitive Information Filtering Processes, and Big Data processing is analyzed and applied in Big Data collection in four stages. Big Data Processing Processes include data collection and storage, vocabulary analysis and parsing and semantics. Sensitive Information Filtering Processes includes sensitive information questionnaires, establishing sensitive information DB, qualifying information, filtering sensitive information, and reliability analysis. As a result, the number of Big Data performed in the experiment was carried out at 84.13%, until 7553 of 8978 was produced to create the Ontology Generation. There is considerable significan ce to the point that Performing a sensitive information cut phase was carried out by 98%.

빅데이터를 활용한 맞춤형 취업 전략에 관한 연구

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2015 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.20 No.1

본 논문은 취업하고자하는 학생의 빅데이터를 분석하여 최적의 취업 성공률을 높이기 위한 취업 전략 구축 방법을 제안한다. 특히 취업 방향을 잘 결정하지 못하여 취업률이 낮은 2년제 여자전문대학생을 대상으로 실험을 했으며, 기존 취업 전략의 중대한 문제점은 구직업체의 요구에 의해 학생들의 학교 성적 정보, 외모, 성격 등 단순한 정보만으로 구직에 참여하게 된다. 이로 인해 취업하려는 학생들의 만족도가 떨어지고, 취업 후 부적응 사례로 중도 직장을 포기하는 사태가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석을 이용하여 취업 전략을 구축하고자 하는 것이다. 이를 증명하기 위해 전년 대비, 2014년 취업 통계 데이터로 증명했으며, 취업의뢰건도 전년 대비 21.3%가 상승했고, 기업과 학생간 취업 매칭률도 전년대비 81.4%증가 했다. 가장 중요한 최종 취업성공률도 전년 대비 63.1%가 증가한 것으로 나타났다. In this paper, we propose a analyses the big data of students who are willing to find employment and thus presents strategy for their higher success rate of employment. The experiment covered in this paper is based on female two-year community college students who are yet unsure about their future employment. The primary flaw of pervious employment strategy was job opportunity was only based on simple factors such as student"s grade, appearance, and personality due to employers and firms"s demand. Therefore, students were less satisfied and often resign. In order to prevent these failures, this paper plans a strategy by analyzing the big data. Furthermore, this is proven by the comparison between 2014 employment statistics and those of previous years, and employment request has been 21.3 percent increased along with 81.4 percent increase in match rate between firms and graduating students. Most importantly, the final success rate of employment presented 63.1 percent increase compared to the previous year.

알약 인식을 위해 색 특징정보를 이용한 CBIRS/TB

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.2

본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다. This thesis proposes CBIRS/TB method that uses a tablet's color distribution information and form distinctive in content-based search. CBIRS/TB can avoid misuses and improper tablet uses by conducting content-based search in commonly prescribed tablets. The existing FE-CBIRS system is limited to recognizing only the image of color and shape of the tablet, that leads to applying insufficient form-specific information. While CBIRS/TB utilizes average, standard deviation, hue and saturation of each tablets in color, brightness, and contrast, FE-CBIRS has partial-sphere application problem; only applying the typical color of the tablet. Also, in case of the shape-specific-information, Invariant Moment is mainly used for the extracted partial-spheres. This causes delayed processing time and accuracy problems. Therefore, to improve this setback, this thesis indexed color-specific-information of the extracted images into categorized classification for improved search speed and accuracy.

차량 검색을 위한 측면 에지 특징 추출 내용기반 검색

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.11

본 논문은 불확실한 객체의 영상 정보를 객체의 에지 특징정보를 이용하여 내용기반검색기법으로 CBIRS/EFI을 제안했다. 특히 객체의 부분 영상 정보의 경우 효율적으로 검색하기 위해 객체의 특징 정보 중 윤곽선 정보와 색체정보 추출하여 검색기법이다. 이를 실험하기 위해 지하 주차장의 차량 이미지를 캡처한후 객체의 특징 정보를 위한 차량의 측면 에지 특징 정보를 추출하였다. 검색하고자하는 원 영상과 특징 추출한 영상을 분석 결과와 최종 유사도 측정 결과에 의해 내용기반 검색을 적용하는 시스템으로, 기존 특징 추출 내용 기반 영상 검색 시스템인 FE-CBIRS 시스템에 비해 검색율의 정확성과 효율성을 향상 시키는 기능이 보완되었다. CBIRS/EF시스템의 성능평가는 차량의 색상 정보와 차량의 에지 추출 특징 정보를 적용하여 영역 특징정보를 검색하는 과정에서 색상 특징 검색 시간, 모양 특징 검색 시간과 검색 율을 비교 했다. 차량 에지 특징 추출률의 경우 91.84% 추출하였고, 차량 색상 검색 시간, 모양 특징 검색시간, 유사도 검색시간에서 CBIRS/EFI가 FE-CBIRS 보다 평균 검색시간이 평균 0.4~0.9초의 차이를 보고 있어 우수한 것으로 증명되었다. The paper proposed CBIRS/EFI with contents based search technique using edge feature information of the object from image information of the object which is uncertain. In order to search specially efficiently case of partial image information of the object, we used the search technique which extracts outline information and color information in feature information of object. In order to experiment this, we extracted side edge feature information of the vehicle for feature information of the object after capture the car image of the underground garage. This is the system which applies a contents base search by the result which analyzes the image which extracts a feature, an original image to search and a last similar measurement result. This system compared in FE-CBIRS systems which are an existing feature extraction contents base image retrieval system and the function which improves the accuracy and an effectiveness of search rate was complemented. The performance appraisal of CBIRS/EFI systems applied edge extraction feature information and color information of the cars. And we compared a color feature search time, a shape characteristic search time and a search rate from the process which searches area feature information. We extracted the case 91.84% of car edge feature extraction rate. And a average search time of CBIRS/EFI is showing a difference of average 0.4-0.9 seconds than FE-CBIRS from vehicle. color search time, shape characteristic search time and similar search time. So, it was proven with the fact that is excellent.

사용자를 지향한 스마트워크 시스템 기반의 한국형 스마트워크 센터 설계 및 구축

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.1

본 논문은 사용자를 지향한 스마트워크 시스템 기반의 한국형 스마트워크센터 설계 및 구축방안을 제안한다. 한국의 정보통신기술의 강점을 토대로 사용자를 위해 법제도의 개선과 근무방식의 변화 그리고 정보보안의 강화 방안을 연구 하였고, 우리 정부의 계획과 선진국의 사례를 분석하여 한국의 실정과 효율성을 고려한 한국형 스마트워크 센터를 제안했고, 본 논문에서 제안한 사용자 중심의 스마트워크 서비스 플랫폼은 상황인지와 실감형 스마트워크 협업 환경을 통해 국가적 현안을 해결하고 지식산업 및 창조기업 인프라를 구축하고자 한다. 그 결과 스마트워크는 지식근로자들이 창의적인 업무를 창출하고, 국가 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 업무환경을 제공하기 위한 방안을 제시했다. 그 결과 성능평가에서도 미국, 일본, EU에서 제안한 스마트워크 시스템의 만족도 조사에서 5개국의 5개 항목 평균값이 55.23%인 반면 한국형은 75.41%로 한국형 스마트워크센터가 외국의 사례보다 20.18% 우수한 것으로 증명되었다. This research proposes design and construction of Korean type SWC based on user oriented smart work system. To achieve this proposal, the research suggested improvements of related law, changes to working environment, and strengthening information security for users, stronger Korean ICT based; the study investigated for an efficient and suitable Korean type SWC by analyzing Korean government plans and foreign developed countries' cases. The user-oriented smart work service platform suggested in this study aims to offer a solution to national crisis and establish infrastructure to knowledge-industry and creative-industry by collaborative smart work environment of 'Context Awareness' and 'Tangible User Interface'. As a result, smart work suggests methods to produce creative work by IT workers and efficient work environment for better standing in world competition. In conclusion, Korean SWC system is proved to be superior in satisfaction rate at 75.41%, 20.18% higher than average score shown in 5 categories in 5 countries from USA, Japan, and EU's which was 55.23%.

IPTV에서 개방형 분산 시스템의 프레임워크 모델에 관한 연구

구건서(Gun_Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2008 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1

방대한 양의 분산 멀티미디어 지원에 대한 액세스를 제공하는 하이퍼미디어 기능을 사용한 IPTV의 성공은 영상 정보 관리 시스템의 구성요소로써 IPTV의 영상 정보 검색의 효율성 제고 및 성능향상을 제공한다. 그러나 본 논문에서는 현존하는 하이퍼미디어 시스템에 거의 없는 필요한 모든 기능을 제공하는 방법을 보였다. 개방형 분산 멀티미디어 자원 통합 모델의 모든 기능을 제공해주기 위하여 개방형 분산 하이퍼미디어 시스템 타입의 IPTV 정보 계층 구조와 양질의 서비스 계층을 통하여 융통성 있고 확장 가능한 분산 멀티미디어 정보 시스템이 개발될 수 있는 범위 내의 모듈러 프레임워크(modular framework)로써 행동하도록 설계되었다. 개방형 분산 하이퍼미디어 프레임워크 모델은 QoS 제공을 위하여 이질적인 분산 멀티미디어 자원 통합의 하이퍼미디어 프레임워크 모델을 하이퍼미디어 세션과 함께 제시함으로써 넓게 분산되어 있는 지원에 대하여 투명하게 접근할 수 있는 방법을 제시하였다.

서명 검증을 위한 특징 기반의 FE-SONN

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2005 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.10 No.6

본 논문은 퍼지 c-means 알고리즘의 퍼지 멤버십 등식을 신경망과 융합한 서명의 특징정보를 기반으로 하는 자율적인 자기조직화 신경망 모델 이용하여 서명 검증하는 방법을 제안하였다. 기존 온라인 서명인식 방법인 함수적 접근법과 매개변수적 접근법의 한계점을 개선하기 위해 자율적 클러스터 특징정보에 의해 서명 패턴 분류 접근법을 제안했다. 본 논문의 중요한 요소는 서명의 특징 정보를 36개의 전역적 특징 정보 정의와 12개의 지역적 특징 정보를 정의하였고, 이를 기반으로 FE-SONN에 학습하여 서명의 진위여부를 검증하는 검증시스템 구현에 있다. 총 713개의 서명을 가지고 실험하였으며, 원본 서명 155개와 시험용으로 위조 서명 180개와 본인이 작성한 진본 서명 378개를 테스트한 결과 97.67%이상의 검증률을 얻을 수 있었다. 그러나 눈으로 식별이 불가능한 정교한 위조서명은 검증 시스템에서도 진위여부 판단에 어려움이 있다. This paper proposes an approach to verify signature using autonomous self-organized Neural Network Model, fused with fuzzy membership equation of fuzzy c-means algorithm, based on the features of the signature. To overcome limitations of the functional approach and parametric approach among the conventional on-line signature recognition approaches, this paper presents novel autonomous signature classification approach based on clustering features. Thirty-six global features and twelve local features were defined, so that a signature verifying system with FE-SONN that learns them was implemented. It was experimented for total 713 signatures that are composed of 155 original signatures and 180 forged signatures yet 378 original signatures written by oneself. The success rate of this test is more than 97.67%. But, a few forged signatures that could not be detected by human eyes could not be done by the system either.