• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권4호
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• pp.179-192
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• 2004

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결합 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인 엔진에서 제공되는 3가지 복합명사 분석 모드에 대해서 기술한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 예시한다. 실험에서는 3가지 복합명사 색인 방법을 기준으로 문서 클러스터링을 수행하고, 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.88-90
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• 2002

정보를 공유하고 표준화하기 위한 MdR(Metadata Registry)은 데이터요소 개념과 데이터요소로 구성되지만 개념간의 관계를 설정하는 방법을 제시하고 있지 않기 때문에 정보통합시 유연성이 제한된다. 반면, 온톨로지(Ontology)는 도메인에 기반한 개념과 이들 개념간의 관계를 설정할 수 있다 그러나 새로운 개념의 추가에 따른 온톨로지 재구성은 시간이나 비용적으로 많은 오버헤드를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 위에서 언급한 MdR과 온톨로지의 특징을 결합하여 새로운 데이터 소스의 추가시 유연한 확장성을 제공하는 에이전트 기반의 3-계층 정보 통합 시스템을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.121-124
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• 1996

본 연구에서는 개선된 계층적 분석과정(AHP)을 사용하여 국산 신형 중형차의 우선 순위를 평가한다. AHP 모형은 외관, 성능, 안전성, 경제성, 영업사원, 사후정비의 주 기준과 39개 세부기준으로 구성된다. 구현의 특징을 (1) 샘플 크기가 작은 그룹의사결정 문제로 한정할 때, 한 의사결정자의 전체 쌍비교 행렬보다는 일관성비율이 한계치 이하의 행렬 만을 고려하였고, (2) 중요도 도출 과정에서 평가기준은 쌍비교 방식을, 대안은 레이팅 기법을 결합하였으며, (3) 그룹 중요도는 일관성 비율의 역수를 사용하였다. 사례 연구로 국내 자동차 판매 영업대표와 운전자를 대상으로 각각 평가기준에 대한 중요도와 레이팅 값을 도출, 3대 경쟁 차조의 우선순위를 비교 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.93-103
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• 2005

XML에 대한 사용의 증가와 함께, XML. 객체에 대한 보안의 필요성이 계속해서 증가하고 있다. 특히, 다양한 사용자가 서로 결합되어 있는 환경에서 공유되는 XML. 객체에 대한 접근제어 문제의 해결은 매우 중요하다. 본 논문에서는 XML 객체에 대한 접근제어를 위하여 RBAC의 역할 계층과 계층적 키 유도/할당 기법을 결합한 접근제어 모델을 제안한다. RBAC는 자체적으로 주체에 대한 키 할당 기법은 지원하지 않으므로 계층적 키 분배 기법을 도입하여 접근제어 메커니즘이 실현되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 방식은 XML. 객체를 위한 접근제어에서 RBAC이 제공하는 관리상의 이점뿐만 아니라, 상위 계층의 사용자가 하위 계층의 키를 유도하여 사용할 수 있게 지원하므로 각 역할계층에서 관리하는 키의 수가 기존 방식에 비하여 줄어드는 특징을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.319-324
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• 2002

전자 상거래와 같이 통신 보안이 요구되는 응용 분야에 에이전트 기술을 효과적으로 적용하려면 에이전트 기술과 보안 기술의 결합이 요구된다. 본 논문은 공개키 기반 구조 기술과 에이전트 기술을 결합하여, 기밀성(privacy), 완전성(integrity), 신원 확인(authentication), 부인 방지(non-repudiation)등의 보안 기능을 지원하는 다중 보안 에이전트 엔진 모델을 제안한다. 각 에이전트는 구조적으로 에이전트 엔진 계층과 에이전트 응용 계층으로 구성된다. 제안한 보안 에이전트 모델의 설계에는 자가 송수신 메시지, 보안 채널 그리고 에이전트 응용 계층에서의 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) 메시지와 에이전트 엔진 계층에서의 메시지의 구분이라는 개념들이 사용되었다. 제시된 보안 에이전트 엔진 모델이 제공하는 에이전트 언어는 기존 에이전트 언어인 KQML의 내용층 및 메시지층에 대한 아무런 수정이나 제약 조건 없이 통신 계층만을 확장하여 보안 기능을 표현하며, 에이전트간의 보안 통신은 에이전트 언어 상에서 투명하게 표현되는 보안 채널을 통해 이루어진다는 특징을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.865-867
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• 2005

본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.