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고속의 홍채인식을 위한 USN기반의 임베디드 시스템 구현
김신홍,김식,Kim, Shin-Hong,Kim, Shik 대한임베디드공학회 2009 대한임베디드공학회논문지 Vol.4 No.4
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
뇌 영상처리를 위한백질과 회백질의 추출 및 체적 산출에 관한 연구
김신홍 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.43 No.4
This paper is for the segmentation and volume calculation of the white matter and gray matter from brain MRI. We segment white matter, gray matter and CSF from the Brain image in the normal and abnormal person, and calculate the volume of segmented tissue. In this paper, we present a new method of extracting white matter, gray matter and CSF and calculation its volume from MR images for brain. And we have developed the determining method of threshold that can extract white matter and gray matter from MR image for brain through the analysis of gray values represented by ratio of each component. We proposed the calculation method of volume for white matter and gray matter by using number of extracted pixels in each slice. This algorithm input CSF/Head volume ratio and age of patient and calculates discriminant value through discriminant expression, classifies normal and abnormal using calculated discriminant value. As a result, we could know that white matter and gray matter volume decrease and CSF volume increase as we grow gold. 본 논문은 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 정상인과 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 계산한다. 본 논문에서는 뇌 MR영상에서 체적을 산출하고 백질과 회백질을 산출하기위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 각 구성 비율에 따라 표현되는 명암 값 분석을 통한 대뇌 자기공명영상으로부터 백질 및 회백질을 추출할 수 있는 판별값을 결정하는 방법을 개발하였다. 각 슬라이스에 추출된 화소의 수를 이용하여 백질 및 회백질의 체적을 구하는 방법을 제안하였다. 그리고 환자의 뇌척수액/대뇌 체적비와 연령을 입력으로 받아 판별식을 통해 판별값을 계산하며, 계산된 판별값을 이용해 기준점과 비교함으로써 정상과 비정상을 진단하였다. 결과적으로 연령이 증가 할수록 백질과 회백질의 체적은 감소하고 뇌척수액의 체적은 증가하고 있는 것을 알 수 있었다.
스마트 카드를 이용한 자료 유출 제한 시스템에 대한 연구
김신홍,이광제 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.37 No.5
본 논문에서는 제한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 개별 네트워크 상의 사용자가 불법으로 자료를 유출하는 것을 제한하기 위하여 별도의 스마트카드와 전자 우편 게이트웨이를 구축하여 개별 네트워크로부터 발송되는 모든 전자우편은 스마트카드에서 인증절차를 거친 후, 전자 우편 게이트웨이로 보내어지게 된다. 전자우편 게이트웨이에서는 외부 인터넷으로 나가는 전자우편을 선별하여 그것을 방화벽 전자우편 처리 프로그램으로 보내게 되며, 송신 메일 중 첨부된 파일이 있는지를 검사하여 첨부된 파일이 있으면 전자우편 데이터베이스에 기록한다. 이때 기록된 내용과 스마트 카드 인증자료를 이용하여 내부 문건 유출시 증거 자료가 되며, 미연에 유출을 자제 할 수 있게 하는 효과도 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 본 시스템에서는 전자 우편 게이트웨이에서 사원별 필터링 환경을 관리하며 스팸 메일을 방지 할 수 있다. In this paper, we proposed conditional access algorithm for data confidential using smart card. This algorithm is constructed smart card and E-mail gateway for restricting of user's illegal confidential data transmission. After processing of certification procedure in smart card, each E-mail forwarded to E-mail gateway(EG). The EG selects outgoing E-mail and it is sent to fire-wall E-mail processing program, it is checked attached file in transmission mail and if it is attached file, it writes to database. This time, it can be used evidence data about user's illegal confidential data transmission, because of using registered content and smart card certification data in database. in addition to, we can get psychologically effect of prevention to send illegally, and this system can prevent spam mail in EG, also.
의료영상 콘텐츠의 뇌 MR 영상 반자동 영역 분할 알고리즘
김신홍 한국콘텐츠학회 2005 한국콘텐츠학회논문지 Vol.5 No.3
This paper emphasizes on the accomplishment of compensated proton density image and T2 weighted image taken from the shrinkage surface of the Brain. From the images, the Brain's surface shrinkage in the normal image and the surface shrinkage in the abnormal image can be observed. After the separation of white matter, gray matter, and CSF, this algorithm calculates the volume of each of them automatically. Results are subdivided into particular ages and saved in the database to be analyzed and to be processed statistically. Therefore, by using this algorithm the normal and abnormal stages can be detected in the early stages to diagnose. This result easily discernment Alzheimer patient and is useful for Alzheimer diagnostic and early detection. 본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.