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문성림(Sungrim Moon),김동윤(Dongyoon Kim),정석재(Seokjae Jeong) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
특징적 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.
무선 인터넷 기반의 의료 영상 처리 게이트웨이 서버 및 서비스 구축
문성림(Sungrim Moon),정석재(Seokjae Jeong),이윤석(Yoonseok Lee),강경란(Kyungran Kang),김동윤(Dongyoon Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
급증하는 정확하고 빠른 정보 제공의 요구 및 다양한 기술적 발달에 부응하여 본 논문은 무선인터넷 서비스를 기반으로 하는 의료 영상 처리 게이트웨이 서버 및 서비스를 구축하고 이를 통한 의료 서비스의 질적 향상을 도모하였다. 무선 단말기인 스마트 폰의 한계를 고려하여 영상 처리가 0.5초 이상 걸리는 경우는 의료 영상 게이트웨이 서버(Medical Image Gateway Server: MIGS)에서 처리하여 전송하고, 나머지 경우에는 직접 연산하여 적절한 영상 처리 서비스를 제공한다.
거리 벡터(Distance-Vector)를 이용한 ARM Thumb 코드 압축
안영훈(Younghoon Ahn),문성림(Sungrim Moon),위영철(Youngchul Wee),김동윤(Dongyoon Kim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
임베디드 시스템에서의 코드 압축은 효율성 제고를 위한 필수적인 기법이다. ARM, MIPS등 많은 프로그램 코드에서 현재 시도되고 있으나 한계를 나타내고 있다. 특히, Arm Thumb코드는 다른 코드 압축과 달리, 아직까지 15%~20%정도의 압축 효율을 보이고 있다. 본 논문은 다양한 값을 갖는 코드의 데이터 이지만, 일정 부분에서 특정 값의 발생빈도가 높은 Thumb 코드의 분포를 분석, 그 특성을 활용하였다. 즉, 현재 압축하고자 하는 필드의 값을 코드의 앞부분과 비교해 나가면서, 유사도를 분석 및 압축하고, 거리 정보를 기록하는 방식의 거리 백터 기법의 압축방법을 고안, 적용하였고, 그 결과 압축효율이 20~25%로 기존의 방법에 비하여 약 5%정도의 효율 향상을 가져왔다.
이윤석(Yoonseok Lee),문성림(Sungrim Moon),신봉근(Bong Gun Shin),위영철(Youngcheul Wee),김동윤(Dongyoon Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
홍채 인식(Iris Recognition)은 동공과 흰자위 사이에 있는 홍채의 모양 패턴이 평생 변하지 않고, 사람마다 다른 패턴을 가진다는 특성을 이용하여 개인을 식별하는 기술로, 생체인식(Biometrics) 부분에서는 탁월한 식별력 및 신뢰성을 인정 받고 있다. 상당수의 기존 연구들은 원천 특허를 채택한 상태에서 성능 개선을 연구해 왔기 때문에 원천적인 한계를 가지고 있었다. 본 논문은 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 특징을 추출하는 기존 방식과 다르게 프랙탈(Fractal) 방법으로 압축된 다수의 원 영상에 대해 입력된 영상의 유사도를 측정, 개인을 식별하는 새로운 홍채인식 방법을 제안한다. 이를 통해 타 연구들에서 제안했던 특별한 최적화 알고리즘을 사용하지 않고도 크게 떨어지지 않는 인식률을 얻을 수 있다.