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RFID 및 생체정보를 이용한 보안시스템의 설계 및 구현
최재관,이기영 한국인터넷방송통신학회 2010 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.10 No.6
과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다. In times past, simple numeric password was the commonly used method in security system. For complement this method, the security system using biometric information is appeared. But it usually uses the scheme to utilize portion of biometric information, and has limited application fields. This biometric security system has low reliability because of some problems such as steal, robbery, and so on. Futhermore, it is associated secondary crime as leaking personal information. For this reason new security system using the unique individual biometric is required. In this paper, we propose the security scheme which used face image and iris analysis. While face image processing for specific person identification, it calculate some feature points of face image and iris's features in our proposed scheme. After person identification applying RFID tags in doorway, several feature information is extracted from camera image, and these compare with registered information of our system for final identification.
최재관,김성홍,김재환 한국전기전자재료학회 1998 전기전자재료학회논문지 Vol.11 No.10
In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Aa the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from two kinds of specimen, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ration for no-void specimen and 1[mm] -void specimen are appeared to be 98.9% and 92.5%, respectively. Also, in the evaluation of the adaptability of neural network with a new type of 0.2[mm] -void specimen, it is confirmed that the result appears to be 64% of recognition ratio at 94% of confidence interval coefficient in expectation output 0.2. On the other hand, the recognition capability of the neural network was confirmed by data from no-void and 1[mm] void specimen. The results prove the promising possibility of the application of ANN to discriminate specific void affecting as main degradation source at partial discharge condition in insulator containing multi-void by accummulated data base.