• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.179-182
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• 2004

본 논문에서는 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 영상의 기하학적 변형에 강건한 워터마킹을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 워터마킹의 추출과정에서 빠른 추출과 기하학적 변형(크기, 회전)에 강건한 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 추출과정에서 워터마크의 위치나 크기, 원본과 키 영상 둥에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 레나 원 영상, 키 영상, 그리고 문자 워터마크에 적용한 결과, 크기와 회전의 기하학적 공격에 강하면서도 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식이 요구되지 않았다.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.4
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• pp.36-48
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• 2007

최근 생체 인식 시스템의 보급과 함께, 생체 인식 시스템의 인증 정확도 외에 생체 데이터와 생체 인식 시스템 자체의 보안성, 그리고 개인의 프라이버시 보호에 대해 요구가 증가되고 있다. 생체 데이터와 생체 인식 시스템의 보안성 증대를 위해서는 다양한 기술이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 (과기부지정 ERC) 생체인식센터에서 중점적으로 연구하고 있는 생체 정보 보호 기술에 대하여 소개한다. 이러한 생체 정보 보호 기술에는 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 그대로 저장하는 것이 아니라 이를 바꾸어 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체 정보 변환 기술이 있다. 또한, 원래의 생체정보가 유출되고 이를 이용하여 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술이 있으며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유 책임기관 등을 표시하는 데이터 은닉 기법이 연구되고 있다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 본 논문에서 소개한다. 끝으로 이러한 생체 정보 보호 기술을 이용하여 생체 인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.351-353
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• 2011

본 논문에서는 CCD카메라로부터 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 산불 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불 연기의 느린 움직임을 보완하기 위해 모든 프레임 대신에 변화가 큰 프레임들을 키 프레임으로 지정하고 지정된 키 프레임의 이전 100프레임 동안의 가 특징 값을 누적시켜 특징 백터를 추출한다. 이후, 학습 데이터들로부터 추출된 특징백터의 훈련과정을 통해 50개의 결정 트리를 갖는 Random Forest를 생성한다. Random Forest는 산불 연기의 정도에 따라 4개의 상태를 나타내는 클래스들로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 해당 영역이 연기인지 아닌지를 최종 판단한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.657-664
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• 1999

비디오가 급격히 대중 매체로 부상함에 따라 비디오 자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 비디오를 색인하고 구조화하기 위해 샷이나 에피소드 등 여러 단위로 비디오를 분할하기 위한 기법들이 소개되었다. 각 기법은 나름대로의 장점이 있으나 대부분의 경우 비디오 전체를 조사하기 때문에 시간이 무척 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 분할과정에서 프레임들간의 특징 차이를 계승하여 비디오의 주요프레임들은 짧은 시간안에 검출할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 비디오의 에피소드들을 대표하는 프레임들뿐만 아니라 에피소드가 포함하는 샷들을 대표하는 프레임들도 동시에 추출해준다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존의 기법보다 정확성과 신속성 모든 면에서 우수함을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1031-1034
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• 2004

본 논문에서는 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 잡음에 강건한 디지털영상의 워터마킹을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 워터마킹의 추출과정에서 빠른 추출과 잡음에 강건한 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 추출과정에서 워터마크의 위치나 크기, 원본과 키 영상 등에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}256$ 픽셀의 레나 원 영상, 키 영상, 그리고 문자 워터마크에 적용한 결과, 잡음과 같은 공격에 강하면서도 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식이 요구되지 않았다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.456-458
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• 2023

원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.3
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• pp.11-22
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• 2010

This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.1
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• pp.41-55
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• 2007

The certificate is used to confirm and prove the user's identity in online finance and stocks business. A user's public key is stored in the certificate(for e.g., SignCert.der) and the private key, corresponding to public key, is stored in the private key file(for e.g., SignPri.key) after encryption using the password that he/she created for security. In this paper, we show that the certificate, deleted by the commercial certificate software, can be recovered without limitation using the commercial forensic tools. In addition, we explain the problem that the private key encryption password can be detected using the SignCert.der and the SignPri.key in off-line and propose the countermeasure about the problem.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.4
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• pp.373-379
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• 2019

In this study, image-based flock monitoring and density evaluation were conducted for broiler chicks welfare. Image data were captured by using a mono camera and region of broiler chicks in the image was detected using converting to HSV color model, thresholding, and clustering with filtering. The results show that region detection was performed with 5% relative error and 0.81 IoU on average. The detected region was corrected to the actual region by projection into ground using coordinate transformation between camera and real-world. The flock density of broiler chicks was estimated using the corrected actual region, and it was observed with an average of 80%. The developed algorithm can be applied to the broiler chicks house through enhancing accuracy of region detection and low-cost system configuration.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.1
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• pp.26-33
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• 2014

Video retrieval and indexing are performed by comparing feature similarities between key frames in shot after detecting a scene change and extracting key frames from the shot. Typical image features such as color, shape, and texture are used in content-based video and image retrieval. Many approaches for integrating these features have been studied. However, the issue of these approaches is how to appropriately assign weighting of key frame features at query time. Therefore, we propose a new video retrieval method using adaptively weighted image features. We performed computer simulations in test databases which consist of various kinds of key frames. The experimental results show that the proposed method has better performance than previous works in respect to several performance evaluations such as precision vs. recall, retrieval efficiency, and ranking measure.