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임나은 ( Lim Naeun ),한재현 ( Han Jae Hyun ),이의철 ( Lee Eui Chul ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.12
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. Recently, according to the limelight of Fintech, simple payment using biometric at smartphone is widely used. In this paper, we propose a new contactless biometric method using thumb image without additional sensors unlike previous biometrics such as fingerprint, iris, and vein recognition. In our method, length, width, and skin texture information are used as features. For that, illumination normalization, skin region segmentation, size normalization and alignment procedures are sequentially performed from the captured thumb image. Then, correlation coefficient is calculated for similarity measurement. To analyze recognition accuracy, genuine and imposter matchings are performed. At result, we confirmed the FAR of 1.68% at the FRR of 1.55%. In here, because the distribution of imposter matching is almost normal distribution, our method has the advantage of low FAR. That is, because 0% FAR can be achieved at the FRR of 15%, the proposed method is enough to 1:1 matching for payment verification.
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한재현 ( Jehyun Han ),임나은 ( Naeun Lim ),이동욱 ( Donguk Lee ),이의철 ( Eui Chul Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
본 연구에서는 개인별 손가락의 검지, 중지, 약지의 길이 비율로부터 2개의 특징을 검출하고, 이를 통해 개인을 인증하는 새로운 바이오인식 방법을 제안한다. 손 영상으로부터 피부색 기반으로 손 영역 및 검지, 중지, 약지의 끝 좌표를 차례로 검출하고, 중지의 길이를 기준으로 검지와 약지의 상대적인 거리 비율을 2개의 특징으로 정의한다. 각 특징은 서로 독립적이므로, 매칭 과정에서 별도의 유사도를 측정하고, 본인 및 타인 매칭시 유사도 값의 분포에 근거하여, 분류기(classifier)를 결정한다. 실험결과, FRR이 0%일 때, 약 10%의 FAR을 보였으므로, 1:1 매칭을 통한 개인 확인 방법으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
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단순언어장애 아동과 일반 아동의 KBPR (Korean Brief Parent Report)과 작업기억 능력 간의 관계 : 음운루프, 일화적 완충기를 중심으로
임동선(Dongsun Yim),신현지(Hyunji Shin),임나은(Naeun Lim),정예영(Yeyoung Jung),한지민(Jimin Han),양윤희(Yoonhee Yang) 한국언어청각임상학회 2021 Communication Sciences and Disorders Vol.26 No.2
배경 및 목적: Korean Brief Parent Report (KBPR)과 작업기억(음운루프, 언어 및 비언어적 일화적 완충기)의 상관관계와 아동의 언어 능력을 유의하게 예측할 수 있는 과제를 알아보고자 한다. 방법: 51-80개월(평균 63개월) 학령전기 단순언어장애 아동 21명, 일반 아동 31명을 대상으로 KBPR과 작업기억 과제(비단어 따라말하기, 단어목록회상, 대칭-비대칭 매트릭스)를 실시하였다. 결과: 첫째, 집단 간 KBPR 영역별 점수 및 총 점수에서 (b) 현재 언어 수준, (c) 행동 패턴 및 활동 선호도, 총 점수에서 집단 간 유의한 차이를 보였다. 둘째, 음운루프, 언어적 일화적 완충기에서 집단 간 유의한 차이가 있었다. 셋째, 집단 간 KBPR의 각 영역 점수 결과와 작업기억 간 상관관계는 일반 아동 집단에서 언어적 일화적 완충기(문장어순)이 (a) 영역을 제외하고 일관되게 나타났으며, 단순언어장애 아동 집단에서는 (a) 영역은 음운루프, (b) 영역은 언어적 일화적 완충기(문장어순), (c) 영역은 비언어적 일화적 완충기(대칭, 비대칭)와 유의한 상관관계를 보였다. 넷째, KBPR 총 점수에 가장 유의한 예측요인은 일반 아동 집단은 언어적 일화적 완충기(문장어순), 단순언어장애 아동 집단은 음운루프였다. 논의 및 결론: 두 집단의 KBPR 점수 및 작업기억 과제는 영역별 유의한 차이를 보였다. 또한, 각 집단 간 KBPR 총 점수를 가장 유의하게 예측할 수 있는 요인으로 단순언어장애 아동 집단은 음운루프, 일반 아동 집단은 언어적 일화적 완충기(문장어순)였다. Objectives: This study examined whether there is a significant relationship between Korean Brief Parent Report (KBPR) and Working Memory (phonological loop, episodic buffer); and investigated the significant predictor of children’s language ability. Methods: A total of 52 children from 4 to 6 years old participated in this study composed of children with Specific Language Impairment (SLI), and typically developing (TD) children. Experimental tasks including KBPR, Non-Word Repetition (NWR), Word List Recall and a Symmetric-Asymmetric Matrix were used. One-way ANOVA, correlational, and multiple stepwise regression analysis were used. Results: 1) There was a significant difference between groups in section B (Current abilities) and C (Behavior patterns and activity preferences). 2) There was a statistically significant difference in phonological loop and linguistic episodic buffer (EB). 3) The correlation between each section score of KBPR and working memory in the TD group showed consistent linguistic sentential order in the EB task with all the other sections except for section A. In the SLI group, section A had correlation with phonological loop, section B had correlation with linguistic EB, and section C had correlation with non-linguistic EB 4) The most significant predictor of the KBPR total score in the TD group was linguistic sentential order EB, and in the SLI group was phonological loop. Conclusion: Both the KBPR score and working memory task competency of the SLI and TD groups showed significant differences. In addition, the meaningful predictor in the total score of KBPR in each group respectively was NWR in the SLI group and linguistic sentential order EB in the TD group.
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